# 教你如何实现Hive Count效率
## 概述
在Hive中，我们经常需要对数据进行统计，其中最常见的操作就是使用`count`函数来统计行数。但是在处理大数据量时，`count`操作可能会变得非常耗时，影响效率。本文将教你如何通过优化来提高Hive Count的效率。
## 流程
首先，让我们看一下整个优化流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2024-05-07 06:29:20
56阅读
前言 select count是我们在mysq经常使用的计算数据个数的sql，主要用法有三种，count(*)，count(常量),count(列)。这三种在使用上及效率的区别呢？正文扫描的行数 首先对于效率来说，如下的一张表:CREATE TABLE `tb_user_info` (
`i
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2023-07-13 21:40:59
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Hive 实用技巧（一）countcount(if(status=1,true,null))中count函数返回一个布尔值类型的数值，如果status=1,返回true,会计数；如果status不等于1返回null，不会计数。count(DISTINCT if(agent_begin_time < start_time
AND unix_timestamp(t4.start_time) -
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2023-05-24 11:12:33
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select count (*)、count(1)、count(column)的查询效率如下：
1 count(1) 中的 1 并不是表示为第一个 column
2 count(*) 跟 count(1) 的结果一样，包括对NULL的统计
3 count(column) 是不包括对NULL的统计
4 如果表沒有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快
原创
2012-05-01 12:03:51
741阅读
count sum 完成筛选统计
表名: user_active_day (用户日活表)表内容:user_id(用户id) user_is_new(是否新用户 1:新增用户 0:老用户) location_city(用户所在地区) partition_date(日期分区)需求: 找出20180901至今的xx
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2018-10-16 17:26:00
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1.开窗函数查询
窗口函数通常是分析人员使用 hive ql 进行一些复杂逻辑计算时使用的特殊函数，其中 over() 通常与聚合函数共同使用，比如 count()、sum()、min()、max()、avg() 等。
over() 具有一定的窗口语义，如：OVER(ROWS ((CURRENT ROW) | (UNBOUND
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2023-07-10 18:40:25
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hive窗口函数over()over()，指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化。 根据尚硅谷大数据Hive教程，总结整理（1）over() group by，给每一条数据都开全量窗口原数据 需求：查询在 2017 年 4 月份购买过的顾客及总人数1）查询在 2017 年 4 月份购买过的所有字段 substring(string A, int start, int
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2023-07-21 16:07:40
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hive课下练习-- count(*),count(1),count(字段名)区别
select count(*) from score; -- 最慢的 一般不用它
select count(1) from score; -- 最快的 但是它会统计null值，需要注意。
select count (score.score) from score; -- 稍微慢于count(1),他不会统计null
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2023-07-14 23:25:14
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1. 简单的聚合操作
count计数【 count()--只计算不为空的行 count(1)--会把空行也放进去 count(col)--类似于count()】、
sum求和，返回bigint类型
sum(col)+1:这种写法会报错，需要把1转换成bigint类型，即sum(col)+cast(1 as bigint)
avg求平均值，返回double
distinct
2. 查询操作
orde
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2024-01-23 20:35:22
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如何实现Hive Count
#### 前言
欢迎你来到大数据开发的世界！作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Hive Count。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，通过使用Hive可以实现对大规模结构化数据的高效处理和分析。而Hive Count是Hive中用于计算数据行数的命令。
在教你如何实现Hive Count之前，我们先来了解一下整个实现的流程。下表展示了实
原创
2024-01-08 11:51:13
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hive-基本函数_窗口函数_行列转换_UDF_连续登录问题目录hive-基本函数_窗口函数_行列转换_UDF_连续登录问题SQL练习hive语句的执行顺序from-->join-->where-->group by-->聚合函数-->having-->select-->开窗函数-->distinct-->order by-->limit
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2024-05-16 13:21:56
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HiveSQL书写1.count(*)、count(1)、count('字段名') 区别从执行结果来看count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL 最慢的count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL 最快的count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示
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2023-07-13 15:50:54
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库，可将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。其实，Hive的本质是将HiveSQL语句转化成MapReduce任务执行。count(*)、count(1) 、count('字段名') 区别：count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULLcount(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时
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2023-07-20 19:14:50
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今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。1. 为查询缓存
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2024-06-14 13:43:49
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用单表接近一千万数据（四列：int，两个varchar，日期时间）测，发现几个效率几乎一致 count(0)=count(1)=count(数字)=count(*)>count(primary key)>count(column) 根据相关解释： 1. count(指定的有效值)--执行计划都会转化 ...
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2021-05-02 21:57:49
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2评论
目录常规方式失败的优化成功的优化 Hive是Hadoop的子项目，它提供了对数据的结构化管理和类SQL语言的查询功能。SQL的交互方式极大程度地降低了Hadoop生态环境中数据处理的门槛，用户不需要编写程序，通过SQL语句就可以对数据进行分析和处理。目前很多计算需求都可以由Hive来完成，极大程度地降低了开发成本。 &n
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2023-07-10 18:38:54
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执行count(1)或count(*)统计行数时，默认会从Hive的元数据库中查询 rowsNum 对应值作为结果返回。但是如果是使用加载数据文件load data的方式填充表数据，则hive元数据不会收集此统计信息,那么count时就会为0。 也就是说通过insert的方式写入数据的表会更新hive元数据的rowsNum信息；通过load、pu
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2023-06-12 21:14:03
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# MongoDB中的find与count操作效率解析
MongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库，通常用于存储和检索大量的非结构化数据。在MongoDB中，`find`和`count`操作是最基本的查询手段，但它们在效率方面有着显著的差异。本文将深入探讨MongoDB中`find`和`count`的使用以及其性能特点，并通过代码示例进行说明。
## 1. MongoDB中的find和co
countcount是一种最简单的聚合函数，一般也是我们第一个开始学习的聚合函数，那么他们之间究竟由什么区别呢？有的人说count（1）和count（*）他们之间有区别，而有的人说他们之间没有区别那么他们之间到底有没有区别呢。从执行结果来说：count（1）和count（*）之间没有区别，因为count（*）count（1）都不会去过滤空值，
但count（列名）就有区别了，因为cou
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2023-09-05 16:20:45
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文章目录背景：解决思路分析：实例表数据准备size(collect_set() over(partition by order by))测试结果：结果分析： 背景：笔者在为公司搭建学生知识点画像时遇到了这种场景，在使用Spark DataFrame开发时，发现count(distinct user_id) over(partition by knowledge_id order by exam_
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2024-06-21 16:45:23
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