Group BY

一，GROUP BY 执行理解

先来看下表1，表名为test：

 

表1

　　执行如下SQL语句：

SELECT name from test GROUP BY name ;

 

你应该很容易知道运行的结果，没错，就是下表2：

 

表2

　　可是为了能够更好的理解“group by”多个列“和”聚合函数“的应用，我建议在思考的过程中，由表1到表2的过程中，增加一个虚构的中间表：虚拟表3。下面说说如何来思考上面SQL语句执行情况：

1.FROM test：该句执行后，应该结果和表1一样，就是原来的表。

2.FROM test Group BY name：该句执行后，我们想象生成了虚拟表3，如下所图所示，生成过程是这样的：group by name，那么找name那一列，具有相同name值的行，合并成一行，如对于name值为aa的，那么<1 aa 2>与<2 aa 3>两行合并成1行，所有的id值和number值写到一个单元格里面。

 

3.接下来就要针对虚拟表3执行Select语句了：

（1）如果执行select *的话，那么返回的结果应该是虚拟表3，可是id和number中有的单元格里面的内容是多个值的，而关系数据库就是基于关系的，单元格中是不允许有多个值的，所以你看，执行select * 语句就报错了。

（2）我们再看name列，每个单元格只有一个数据，所以我们select name的话，就没有问题了。为什么name列每个单元格只有一个值呢，因为我们就是用name列来group by的。

（3）那么对于id和number里面的单元格有多个数据的情况怎么办呢？答案就是用聚合函数，聚合函数就用来输入多个数据，输出一个数据的。如cout(id)，sum(number)，而每个聚合函数的输入就是每一个多数据的单元格。

（4）例如我们执行select name,sum(number) from test group by name，那么sum就对虚拟表3的number列的每个单元格进行sum操作，例如对name为aa的那一行的number列执行sum操作，即2+3，返回5，最后执行结果如下：

 （5）group by 多个字段该怎么理解呢：如group by name,number，我们可以把name和number 看成一个整体字段，以他们整体来进行分组的。如下图

（6）接下来就可以配合select和聚合函数进行操作了。如执行select name,sum(id) from test group by name,number，结果如下图：

 

二 ，GROUP BY 与 DISTINCT 去重比较

　　GROUP BY 与 DISTINCT都有去重的功能，具体例子如下：

SELECT aa from zhangtest  WHERE aa is not NULL GROUP BY aa ;

如果在select 中加入其它字段 ，而在GROUP BY中没有，则会报错，如下。

select col1,col2,count(1),sel_expr(聚合操作)  
from tableName  
where condition  
group by col1,col2  
having...  

注意：

(1)：select后面的非聚合列必须出现在group by中(如上面的col1和col2)。

(2)：除了普通列就是一些聚合操作。

 

group的特性：

(1)：使用了reduce操作，受限于reduce数量，通过参数mapred.reduce.tasks设置reduce个数。

(2)：输出文件个数与reduce数量相同，文件大小与reduce处理的数量有关。

问题：

(1)：网络负载过重。

(2)：出现数据倾斜(我们可以通过hive.groupby.skewindata参数来优化数据倾斜的问题)。

下面，看下hive group by distinct区别以及性能比较

有兴趣的可以看下这篇博文，讲解的比较清楚。

https://blog.csdn.net/xiaoshunzi111/article/details/68484426

 

结论：能用GROUP BY 的 不用 DISTINCT。