聚合函数能够将一列的多个值合并为一个单一的值，并提供对数据的有用摘要。 SQL 中的常见聚合函数包括 COUNT()、SUM()、AVG()、MAX() 和 MIN()，它们可用于不同类型的数据操作。...聚合函数通常与 GROUP BY 子句结合使用，以根据一个或多个列对数据进行分组，并在每个分组上执行聚合计算。 2....GROUP BY 子句 GROUP BY 子句用于将结果集按照一个或多个列的值进行分组。它允许我们在每个分组上应用聚合函数，从而生成每个分组的摘要信息。...这将返回每个部门的平均工资摘要信息。 4. HAVING 子句的用法 HAVING 子句允许我们在 GROUP BY 子句之后对分组的结果进行过滤。...总结和注意事项 在本文中，我们深入探讨了 SQL 中的聚合函数，包括其基本用法、常见的聚合函数类型和高级用法。聚合函数是 SQL 数据库中强大的工具，可用于统计、计算和摘要数据。
“多列分组”实际上就是就是按照多列（类别+摘要）合并后的值进行分组，示例4中可以看到“a, a2001, 13”为“a, a2001, 11”和“a, a2001, 2”两条记录的合并。...Access中是不支持“Group By All”的，但Access中同样支持多列分组，上述SQL Server中的SQL在Access可以写成 select 类别, 摘要, sum(数量) AS 数量之和...compute子句能够观察“查询结果”的数据细节或统计各列数据（如例10中max、min和avg），返回结果由select列表和compute统计结果组成。...示例11与示例10相比多了“order by 类别”和“... by 类别”，示例10的执行结果实际是按照分组（a、b、c）进行了显示，每组都是由改组数据列表和改组数统计结果组成，另外： compute...子句必须与order by子句用一起使用 compute...by与group by相比，group by 只能得到各组数据的统计结果，而不能看到各组数据 在实际开发中compute与compute
同样地还有一些不周到的报表导出数据，将地址信息中的省市区县和详细地址信息合并起来，某些场景需要重新加工成有多列的地址信息如省、市、区县、详细地址各一列时，手工一次性做完这样的工作几乎不可能。...其逆转换场景同样也很常见，许多设备记录下来的是经纬度信息，需要将其转换为省、市、区县、详细地址多列的数据结构，并进行下一步地分类汇总统计分析。...API文档传入参数 如需查询北京大学经纬度下的其他大学、中学、小学等POI信息 POI编码查询表，可网站上自行下载 输入数据源 此时的返回结果，比较复杂，由多个表组成，各表之间是多对多关系，所以只能选择某个表返回数据才可避免不必要的重复数据...返回结果是信息点的多种信息如道路、兴趣点、商圈等 复杂的返回结果，由多个表组成。...非常详尽的数据信息，自行确定取舍 结语 地理信息的地址与经纬度，经过调用API接口后，返回大量有分析价值的数据，并且在Excel催化剂的极大的灵活度下，可满足返回数据的全集，供使用者自行决定数据去留，在数据分析领域
） read_spss：读取spss格式数据（一种统计分析软件数据格式） read_stata：读取stata格式数据（一种统计分析软件数据格式） read_sql：读取sql查询的数据（需要连接数据库...），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge：根据指定键关联连接多个dataframe，类似sql中的join concat：合并多个...：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的...：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和...describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod：
一、聚合函数概述 1.1 定义 聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。...聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。 1.2 作用 对数据集进行汇总和摘要，提供更简洁的信息。 支持统计分析，如计算平均值、总和、最大值和最小值等。...聚合函数与 GROUP BY 结合使用是 SQL 中强大的数据分析工具，通过分组和计算，可以从大量数据中提取出有价值的统计信息，适用于各种数据分析和报告生成场景。...SEPARATOR： 可选参数，用于指定合并结果中值之间的分隔符，默认为逗号。 注意事项 GROUP_CONCAT 通常用于合并文本数据，适用于需要将组内多个值合并为一个字符串的情况。...GROUPING SETS 是 SQL 中强大的聚合功能，通过一次查询实现多个不同层次的分组。它提供了更灵活的数据聚合选项，适用于需要在多个维度上进行统计和分析的场景。
预计阅读时间：5min 阅读建议：本文总结Hive应用过程中的「实用技巧」及「需避开的坑」，偏知识总结类文章，欢迎「收藏」「分享」哦。...06 分区缩小扫描范围「where场景」 有些同学在码SQL的时候，有时会忘记加分区筛选，这会导致全表扫描。不仅会影响自己的产出速度，还会占用过多资源，影响整个集群的使用。...09 union与union all的区别「merge场景」 当需要将多个数据源合并在一起的时候，会遇到union的情况。 「union」 合并过程中，数据集去重合并。...例如：输入多相同行，输出保留一行。 「union all」 合并过程中，数据集全部合并。因此，union all支持并行执行。例如：输入多相同行，输出多相同行。...10 哪些场景提供加速查询「limit场景」 众所周知，Hive查询是基于MR执行的，但调用Map/Reduce是存在时间成本的。
海量数据下返回查询结果仅需亚秒级响应时间，不仅可以支持高并发点查询场景，还可以支持高通量复杂分析场景。...Apache Doris的整体架构 在接口方面，Apache Doris采用MySQL协议，支持标准SQL，与MySQL方言高度兼容。...查询引擎 Doris 在其查询引擎中采用 MPP 模型，实现节点之间和节点内部的并行执行。它还支持多个大型表的分布式随机连接，以处理复杂的查询。...Doris 在宽表聚合场景中提供的性能是非矢量化引擎的 5-10 倍。 Apache Doris 使用自适应查询执行技术，根据运行时统计信息动态调整执行计划。...RBO 支持常量折叠、子查询重写、谓词下推，CBO 支持联接重新排序。Doris CBO正在不断优化，以实现更准确的统计信息收集和推导，以及更准确的成本模型预测。
数据预处理，将原始数据按照指定的计算规则预先做聚合计算，这样避免了查询过程中出现大量的临时计算，提升了查询性能，同时也为很多复杂的计算提供了支持。...但是这样的预聚合处理，需要预先定义维度，会限制后期数据查询的灵活性；如果查询工作涉及新的指标，需要重新增加预处理流程，损失了灵活度，存储成本也很高；同时，这种方式不支持明细数据的查询。...在原始数据基础上做过滤、聚合、关联等处理 将计算结果返回给用户 ROLAP的优点和缺点： ROLAP不需要进行数据预处理 ( pre-processing )，因此查询灵活，可扩展性好。...，可直接读取metadata信息，而不需要先读取所有原始数据再计算。...用户通过Web交互操作选择相应的表和指标后立即展示相关结果指标，因此要求低延迟、实时反馈。而且数据湖中很多数据没有任何统计信息；前述的各种查询、聚合层面的优化，主要为这类场景服务。 2.
1.Impala相关 统计信息缺失 与主流的数据库和数仓查询引擎一样，Impala也是基于代价模型进行执行计划优化（CBO）。只有获取足够的统计信息，才能支撑Impala选取较优的执行计划。...但其实这些信息对于Impala并没有作用，不会对Impala执行计划产生影响。如前所述，alter table操作会触发Impala侧缓存失效，导致查询时需重新加载。 ?...2.有数BI查询相关 用户采用在有数界面拖拽控件的方式取数或制作图表，有数产品需要将其转换成Impala等查询引擎支持的SQL语句。有数生成的SQL是否合理，对查询性能具有重要的影响。...在分析报告中，经常需要将时间字段转换为时间戳类型，或进一步截取为分钟、小时、天、周、月等粒度。如下所示： ? 诸如此类，需要对每条记录都一一进行多个时间转换处理操作，势必会影响查询的性能。...目前已完成音乐Impala集群升级； 引入Alluxio作为Impala与HDFS间的缓存层； 基于历史查询信息的表统计信息自动计算功能； 基于物化视图（临时表）的SQL重写功能，通过创建预聚合表来优化查询性能
但是在数据中台构建之前，分析师经常发现⾃⼰没有可以复⽤的数据，不得不使⽤原始数据进⾏清洗、加⼯、计算指标。 由于他们⼤多是⾮技术专业出⾝，写的SQL质量⽐较差，甚⾄⻅过5层以上的嵌套。...这种SQL对资源消耗⾮常⼤，会造成队列阻塞，影响其他数仓任务，会引起数据开发的不满。数据开发会要求收回分析师的原始数据读取权限，分析师⼜会抱怨数仓数据不完善，要啥没啥，⼀个需求经常要等⼀周甚⾄半个⽉。...分析师与数据开发的⽭盾从此开始。 这个⽭盾的根源在于数据模型⽆法复⽤，数据开发是烟囱式的，每次遇到新的需求，都从原始数据重新计算，⾃然耗时。...来看⼀组数据，这两个表格是基于元数据中⼼提供的⾎缘信息，分别对⼤数据平台上运⾏的任务和分析查询（Ad-hoc）进⾏的统计。...对于仓储部⻔和供应链部⻔都有的库存明细表，因为仓储部⻔的统计粒度是商品加仓库，⽽供应链部⻔的只有商品，所以原则上两个表是不能合并，⽽是应该独⽴存在。
批处理层管理主数据集（一个不可变的，仅可扩展的原始数据集）并预先计算批处理视图。服务层对批处理视图进行索引，以便可以在低延迟的情况下进行点对点查询。速度层只处理最近的数据。...创建重新计算算法 数据的相关性 [3361694-relevance.png] 如前所述，任何传入查询都必须通过合并来自批量视图和实时视图的结果来得到答案，因此这些视图需要可合并性。...通常，我们需要解决一些主要的折衷： 完全重新计算与部分重新计算 在某些情况下，可以使用Bloom过滤器来避免完全重新计算 重算算法与增量算法 使用增量算法有很大的诱惑力，但根据指南我们必须使用重新计算算法...另外，我们实施了批量处理，创建我们业务目标所需的批处理视图，因此我们有一个预先计算的批处理视图，其中包含与#morningatlohika一起使用的所有主题标签统计信息： apache – 6 architecture...– 1 morningatlohika – 1 spark – 1 查询 当客户端为了实时得到所有的Hash标签的统计结果进行查询时，我们只需要将批量视图与实时视图合并即可。
但是在数据中台构建之前，分析师经常发现⾃⼰没有可以复⽤的数据，不得不使⽤原始数据进⾏清洗、加⼯、计算指标。 由于他们⼤多是⾮技术专业出⾝，写的SQL质量⽐较差，甚⾄⻅过5层以上的嵌套。...这种SQL对资源消耗⾮常⼤，会造成队列阻塞，影响其他数仓任务，会引起数据开发的不满。数据开发会要求收回分析师的原始数据读取权限，分析师⼜会抱怨数仓数据不完善，要啥没啥，⼀个需求经常要等⼀周甚⾄半个⽉。...分析师与数据开发的⽭盾从此开始。 这个⽭盾的根源在于数据模型⽆法复⽤，数据开发是烟囱式的，每次遇到新的需求，都从原始数据重新计算，⾃然耗时。...---- 来看⼀组数据，这两个表格是基于元数据中⼼提供的⾎缘信息，分别对⼤数据平台上运⾏的任务和分析查询（Ad-hoc）进⾏的统计。 表1： ? 表2： ?...对于仓储部⻔和供应链部⻔都有的库存明细表，因为仓储部⻔的统计粒度是商品加仓库，⽽供应链部⻔的只有商品，所以原则上两个表是不能合并，⽽是应该独⽴存在。 ?
mysql sql同一个字段多个行转成一个字段查询 如果您想要将MySQL中同一个表的不同行的值合并到一个字段中，您可以使用GROUP_CONCAT()函数。...以下是一个简单的例子，假设我们有一个名为users的表，它有一个name字段，我们想要将所有用户的名字合并到一个字段中，用逗号分隔： SELECT GROUP_CONCAT(name SEPARATOR...', ') AS names FROM users; 这将返回一个单一的行，其中包含所有用户名以逗号和空格分隔的字符串。...如果您的合并结果可能会超过这个长度，您可以在查询前通过设置group_concat_max_len会话变量来增加这个限制。...#demo：查询gps表的多个设备序列号，组成一行，中间以逗号分隔 SELECT GROUP_CONCAT(serial_number SEPARATOR ', ') FROM `tbl_gps` WHERE
2.1.2 查询引擎（Query Engine） 当Cube准备就绪后，查询引擎就能够获取并解析用户查询。它随后会与系统中的其它组件进行交互，从而向用户返回对应的结果。...查询SQL转化为底层任务， 数据存储到HBase。...2.1.3 Routing 负责将解析的SQL生成的执行计划转换成Cube缓存的查询，Cube是通过预计算缓存在hbase中，这部分查询可以在秒级设置毫秒级完成，而且还有一些操作使用过的查询原始数据（存储在...这部分查询延迟较高(为避免查询原始数据，默认关闭)。 2.1.4 元数据管理工具（Metadata） Kylin是一款元数据驱动型应用程序。...2.4.3 只能统计构建 Cube时选择的度量值字段 如果在构建Cube时，只添加两个指标，则查询时候也只能查询这俩。别的都不能查询。 3.
2.2.2 将数据集重写至Hudi 如果用户需要使用Apache Hudi来管理数据集的所有分区，那么需要重新整个数据集至Hudi，因为Hudi为每条记录维护元数据信息和索引信息，所以此过程是必须的。...要么一次性重新整个数据集，要么将数据集切分为多个分区，然后加载。更详细的讨论可参考这里。 2.3 重写数据集至Hudi 即便是一次性操作，但对于大规模数据迁移而言也是非常有挑战的。...4.3 要求 对于任何Hudi数据集，都需要提供RecordKey的唯一键约束，因此，查询列时需要考虑到原始数据的唯一性，否则不能保证对与重复key对应的记录进行正确的upsert。 5....对于RDD，每个分区将是数据文件+可选的骨架文件组合，这些组合将被发送到一个任务，以执行合并并返回结果。 下面的代码框架将提供实现的高层次概要，API签名可能会随着我们实现而改变。...5.2 COW增量查询 对于增量查询，我们必须使用类似的逻辑来重新设计当前在Hudi代码中实现的IncrementalRelation。我们可能使用相同快照查询的RDD实现。 6.
10.Greenplum 任务调整 ・Greemplum SQL 和 Inceptor SQL 临时运行复杂 SQL 和包含多段 SQL 时运行逻辑从同步运行修改为异步运行； ・表查询中可查看 Greenplum...元数据同步取消初始化流程 用户痛点：V5.2 合并改造，元数据同步与数据源管理功能拆分之前，原有逻辑是在引入数据源后会先进行初始化，初始化完成后会一次性拿到所有库表名称，进行元数据同步时再去查拿到的库表信息...体验优化说明：取消数据源引入之后的初始化流程，在元数据同步时实时查询数据源内库表信息。 9....【标签管理】支持配置自定义属性 用户痛点：目前标签创建时的信息是固定的，除了一些通用的属性，不同行业客户对标签的元数据信息各有不同，如银行客户有定义标签金融安全等级的需求，但这个属性不适配基金、零售客户...API 传参时，业务日期调整为非必填项： （1）指定业务日期，系统将返回对应业务日期的数据； （2）未指定业务日期，系统将返回备份数据。 7.
然后，计划的常量将被替换为符号。 "符号计划"将作为外部统计信息存储的键，其值将是查询完成后的实际执行统计信息。...由于ETL查询仅在“日期”常量日复一日地更改，因此先前生成的符号计划提供的统计信息可以精确到最新的ETL处理。图9(b)展示了与图9(a)类似的生产集群的ETL查询的CPU减少情况。...在与仅启用基于成本的优化的相同查询集进行比较时，25%的查询计划发生了变化，导致CPU使用率总体上提高了10%。 Adaptive execution 统计信息对于计划者做出决策非常有帮助。...因此，需要自适应执行来在运行时动态调整查询计划，以便在计划不是最优的情况下进行调整。自适应执行利用已完成的任务将统计信息报告回协调器，以便协调器可以使用它们来重新优化下游任务的计划。...一旦上游任务完成，优化器将基于新收集的统计信息进行重新运行，并根据新计划调度下游任务。
图 1 更多地，如果需要查看某用户当天是否登录系统，仅需查看该用户 ID 位对应的值是否为1。并且，通过统计 Bitmap 中 1 的个数便可知道登录系统的用户总数。...如果需要对 imei、idfa 进行统计，则需要将设备标识通过数据字典的映射转化为 ID 后再生成 Bitmap 并完成相关统计。...在对应的节点中根据请求条件确定分片的选择，每个节点找到对应分片后进行计算，将计算完成的结果结点进行聚合并返回 client，类似于 fork-join 叠加 fork-join 的计算过程。...支持的查询本身与业务无关，用户可以通过组装表达式做各种查询操作。...包括前面两种，这些简单的查询操作平均响应仅需几毫秒； 多维度的全交叉计算，类似于需要知道某天美拍中的渠道和版本所有信息做交叉，产出这么大量级的数据结果。
如何缓存 URL为key，响应作为value 缓存有效期如何界定 服务器在返回HTTP响应时，会估算一个过期时间，并把该信息放在响应头中，客户端在收到响应头时返现缓存的响应是过期的，会重新发送网络请求。...缓存有效期已过，但资源实际未变更如何优化 客户端在重新发起请求时会在请求的etag的头中带上第一次请求的响应头部中的摘要（唯一资源标识），服务器收到请求后会比较本地资源摘要和请求中的摘要是否一致： 不一致...合并请求 如果多个小文件的请求具有相同的头部，可以将这几个小文件的请求合并一起请求，虽然传输的资源一样，但减少了头部的重复传输。...，那么多个资源中的一个发生变更，那么必须要要重新下载所有资源，这也会造成额外的网络开销， 延迟发送 需要的时候再发送请求获取。...常见的无损压缩算法： gzip deflate br 什么是有损压缩 有损压缩是指经过压缩后，会丢失部分信息，解压的数据可能与原始数据存在些许差异。
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