1.cube简称数据魔方,可以实现hive多个任意维度的查询,cube(a,b,c)则首先会对(a,b,c)进行group by,然后依次是(a,b),(a,c),(a),(b,c),(b),(c),最后在对全表进行group by,他会统计所选列中值的所有组合的聚合 select device_id,os_id,app_id,client_version,from_id,count(user_id) from test_xinyan_reg group by device_id,os_id,a

1.创建表 Staff CREATE TABLE [dbo].[Staff]( ,) NOT NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL, [Money] [int] NULL, [CreateDate] [datetime] NULL ) ON [PRIMARY] GO 2.为Staff表填充数据 INSERT INTO [dbo].[Staff]([Name],[Sex],[Department],[Money],[CreateDate]) ,'2011-11-12' UNIO

要使用CUBE,首先要了解GROUP BY. 其实CUBE和ROLLUP区别不太大,只是在基于GROUP BY 子句创建和汇总分组的可能的组合上有一定差别,CUBE将返回的更多的可能组合.如果在GROUP BY子句中有N个列或者是有N个表达式的话,SQLSERVER在结果集上会返回2的N-1次幂个可能组合. CUBE和ROLLUP之间的区别在于: CUBE 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合. ROLLUP生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合 ROLLUP就是将GROUP

scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.sql.hive.HiveContext scala> val hcon=new HiveContext(sc)warning: there was one deprecation warning; re-run with -deprecation for detailshcon: org.apache.spark.sql.hive.HiveCo

说明:Hive之cube.rollup,还有窗口函数,在传统关系型数据(Oracle.sqlserver)中都是有的,用法都很相似. GROUPING SETS GROUPING SETS作为GROUP BY的子句,允许开发人员在GROUP BY语句后面指定多个统计选项,可以简单理解为多条group by语句通过union all把查询结果聚合起来结合起来,下面是几个实例可以帮助我们了解, 以acorn_3g.test_xinyan_reg为例: [dp@YZSJHL19-87 xjob]$ h

一.相关分析 通常当聚合率和数据量没有大于一定程度时,对于不涉及Rollup.Cube.Grouping_Sets这三种操作的聚合很少出现GC问题.对于Rollup.Cube.Grouping_Sets操作可采用如下优化方法避免GC. 1.Rollup / Cube / Grouping_Sets时,某些场景下,如果多维度的字段比较多,内存或者GC会造成性能问题.特别的, 在实现这三种操作 时, 记录数会出现倍数的膨胀, 调优的时候请务必关注 GC 情况. 如果 GC性能情况表现不加, 建议用手

转自:https://www.cnblogs.com/nikyxxx/archive/2012/11/27/2791001.html 聚集函数:GROUPING 用于汇总数据用的运算符: ROLLUP 1.用 CUBE 汇总数据 CUBE 运算符生成的结果集是多维数据集.多维数据集是事实数据的扩展,事实数据即记录个别事件的数据.扩展建立在用户打算分析的列上.这些列被称为维.多维数据集是一个结果集,其中包含了各维度的所有可能组合的交叉表格. CUBE 运算符在 SELECT 语句的 GROUP B

摘要:GaussDB(DWS) ROLLUP,CUBE,GROUPING SETS等OLAP函数的原理解析. 本文分享自华为云社区<GaussDB(DWS) OLAP函数浅析>,作者: DWS_Jack_2. 在一些报表场景中,经常会对数据做分组统计(group by),例如对一级部门下辖的二级部门员工数进行统计: create table emp( id int, --工号 name text, --员工名 dep_1 text, --一级部门 dep_2 text --二级部门 ); ga

转:http://blog.csdn.net/shangboerds/article/details/5193211 大家对GROUP BY应该比较熟悉,如果你感觉自己并不完全理解GROUP BY,那么本文不适合你.还记得当初学习SQL的时候,总是理解不了GROUP BY的作用,经过好长时间才终于明白GROUP BY的真谛.当然,这和我本人笨也有关系,但是GROUP BY的确不好理解.本文将介绍DB2 GROUPING SETS.ROLLUP.CUBE的使用方法,这些关键字比GROUP BY更难

大家对GROUP BY应该比较熟悉,如果你感觉自己并不完全理解GROUP BY,那么本文不适合你.还记得当初学习SQL的时候,总是理解不了GROUP BY的作用,经过好长时间才终于明白GROUP BY的真谛.当然,这和我本人笨也有关系,但是GROUP BY的确不好理解.本文将介绍DB2 GROUPING SETS.ROLLUP.CUBE的使用方法,这些关键字比GROUP BY更难理解,所以阅读本文的时候,一定要慢,仔细的分析,你理解的越多,需要记忆的就越少. 我们首先来看GROUPING SET

Group By Group By 谁不会啊?这不是最简单的吗?越是简单的东西,我们越会忽略掉他,因为我们不愿意再去深入了解它. 1 小时 SQL 极速入门(一) 1 小时 SQL 极速入门(二) 1 小时 SQL 极速入门(三)--Oracle 分析函数 SQL 高级查询--(层次化查询,递归) 今天就带大家了解一下Group By 的新用法吧. ROLL UP ROLL UP 搭配 GROUP BY 使用,可以为每一个分组返回一个小计行,为所有分组返回一个总计行. 直接看例子,我们有以下数据

转载自:https://blog.csdn.net/huang_xw/article/details/6402396 Oracle的group by除了基本用法以外,还有3种扩展用法,分别是rollup.cube.grouping sets. 1 rollup 假设有一个表test,有A.B.C.D.E5列. 如果使用group by rollup(A,B,C),首先会对(A.B.C)进行GROUP BY,然后对(A.B)进行GROUP BY,然后是(A)进行GROUP BY,最后对全表进行GR

参考:https://www.cnblogs.com/nikyxxx/archive/2012/11/27/2791001.html 1.rollup (1)rollup在group by 子句中使用with指定,用于生产包含小计和总计的报表(其实和excel中的分类汇总差不多) with test as ( union all union all union all ) select item,color,sum(quantity) num from test group by item,co

 说在前面的话 以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master.slave1.slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端. 以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0 hive三种方式区别和搭建 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: a)  内嵌Derby方式 b)  Local方式 c)  Remote方式 1.本地derby 这种

前言.看了很多的随笔博文内容都是关于rollup和cube的用法,发现一个问题,很多都是一样或者转载的,但这都不是重点,重点是,他们写的都太专业化了,直接给一个结论,并没有给出整个推理出这个结论的过程,个人感觉不太适合新手学习并使用这两个函数,下面我这篇随笔个人觉得比较适合新手学习和使用rollup和cube,里面没有什么"纬度"之类的关键字.下面开始!!!!! 一.group by  rollup函数解析 1.对于数据的汇总,是数据库经常用到的任务之一,本文讲的就是其中的一种roll

ROLLUP和CUBE 用法           Oracle的GROUP BY语句除了最基本的语法外,还支持ROLLUP和CUBE语句. 如果是Group by  ROLLUP(A, B, C)的话,首先会对(A.B.C)进行GROUP BY,然后对(A.B)进行GROUP BY,然后是(A)进行GROUP BY,最后对全表进行GROUP BY操作. 如果是GROUP BY CUBE(A, B, C),则首先会对(A.B.C)进行GROUP BY,然后依次是(A.B),(A.C),(A),(B

Oracle的group by除了基本使用方法以外,还有3种扩展使用方法,各自是rollup.cube.grouping sets.分别介绍例如以下: 1.rollup 对数据库表emp.如果当中两个字段名为a,b,c. 假设使用group by rollup(a,b),首先会对(a,b)进行group by ,然后对 a 进行 group by .最后对全表进行 group by 操作. 例如以下查询结果: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZX

1.建立测试专用数据: if object_id('TESTDB') is not null drop table TESTDB ), B INT) insert into TESTDB union all union all union all union all union all union all union all 此处:可以用SELECT 与 UNION联合的插入方法,方便快捷,前提是插入数据的列与表的列相同: 2.ROW_NUMBER() 使用 ROW_NUMBER()的使用,主要

1.Hive和HBase的区别 1)hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce. 2)hive是面向行存储的数据库. 3)Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑. 4)HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 . 5)hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql. 6)hbase是物理表,

转自:http://www.cnblogs.com/dyufei/archive/2009/11/12/2573974.html 不言自明,看SQL就完全理解了,不需要过多解释,不错,分享之: ROLLUP 运算符生成的结果集类似于 CUBE 运算符生成的结果集. 下面是 CUBE 和 ROLLUP 之间的具体区别: CUBE 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合. ROLLUP 生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合. ROLLUP 优点: (1)ROLLUP 返回单个结果集