Hive窗口函数

在 Apache Hive 中，窗口函数是一种特殊类型的函数，它允许你在查询中对分区数据实行复杂的分析。窗口函数在标准 SQL 中可用，Hive 作为 Apache Hadoop 的一个组件，也支持这些功能。以下是一些常见的窗口函数以及怎样在 Hive 中利用它们的示例。
窗口函数的类型

• 聚合函数（Aggregate Functions）：如 SUM、AVG、MAX、MIN 等，用于对窗口内的数据举行计算。
  
• 排名函数（Ranking Functions）：如 RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER 等，用于为窗口内的数据行分配排名。
  
• 分析函数（Analytic Functions）：如 LAG、LEAD、FIRST_VALUE、LAST_VALUE 等，用于访问窗口内的相关行。
  

语法

窗口函数的根本语法如下：

1. function_name(expression) OVER (
2.   [PARTITION BY partition_expression]
3.   [ORDER BY order_expression [ASC|DESC]]
4.   [window_frame])

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• function_name 是窗口函数的名称。
  
• expression 是要应用窗口函数的列或表达式。
  
• PARTITION BY 子句用于界说分区，窗口函数将在每个分区内分别实行。
  
• ORDER BY 子句用于界说排序规则，这将决定行在窗口内的次序。
  
• window_frame 界说了窗口的大小和边界。
  

示例

思量一个销售表 sales，包含如下列：

• product_id：产物 ID。
  
• sale_date：销售日期。
  
• sales_amount：销售金额。
  

我们想要计算每个产物按日期的累积销售金额。

1. SELECT product_id, sale_date, sales_amount,
2.        SUM(sales_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS cumulative_sales
3. FROM sales;

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在这个查询中，SUM(sales_amount) 是一个窗口函数，它计算每个产物 ID 分区内按销售日期排序的销售金额的累积和。
窗口框架（Window Frame）

窗口框架界说了窗口函数计算的行范围。它可以是以下形式：

• ROWS BETWEEN start_bound AND end_bound：界说基于当前行的偏移量。
  
• RANGE BETWEEN start_bound AND end_bound：界说基于当前值的范围。
  

例如，要计算移动均匀，你可以利用以下查询：

1. SELECT product_id, sale_date, sales_amount,
2.        AVG(sales_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date
3.                                 ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg
4. FROM sales;

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这个查询计算了每个产物 ID 的 7 天移动均匀销售金额，即包括当前行和前 6 天的数据。
注意事项

• 窗口函数在处置惩罚大数据集时大概非常耗时，因为它们必要对每个窗口举行计算。
  
• 确保你的查询计划得当，以便利用窗口函数的优势，并制止不必要的计算。
  

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