目录
- 背景介绍
- explode的使用
- 查看array的元素
- 使用explode
- lateral view(侧视图)
- Lateral View 语法
- 描述
- 举个栗子
- Multiple Lateral Views
一般写sql经常会遇到行转列或者列转行之类的操作,就像concat_ws之类的函数被广泛的使用,今天这个也是经常要使用的拓展方法。
背景介绍
explode与lateral view在关系型数据库中本身是不该出现的。
因为他的出现本身就是在操作不满足第一范式的数据(每个属性都不可再分)。
本身已经违背了数据库的设计原理(不论是业务系统还是数据仓库系统),在面向分析的数据库 数据仓库中,发生了改变。
explode函数可以将一个array或者map展开,
其中explode(array)使得结果中将array列表里的每个元素生成一行;
explode(map)使得结果中将map里的每一对元素作为一行,key为一列,value为一列,
一般情况下,直接使用即可,也可以根据需要结合lateral view 使用
explode的使用
001,allen,usa|china|japan,1|3|7
002,kobe,usa|england|japan,2|3|5
create table test_message(id int,name string,location array<string>,city array<int>) row format delimited fields terminated by ","
collection items terminated by '|';
load data local inpath "/root/hivedata/test_message.txt" into table test_message;
查看array的元素
用下标进行寻找,类似于其他编程语言中的数组访问
```
select location[1] from test_message;
```
使用explode
```
select explode(location) from test_message;
select name,explode(location) from test_message; 报错
当使用UDTF函数的时候,hive只允许对拆分字段进行访问的。
```
lateral view(侧视图)
- lateral view为侧视图,意义是为了配合UDTF来使用,把某一行数据拆分成多行数据。
- 不加lateral view的UDTF只能提取单个字段拆分,并不能塞会原来数据表中。
- 加上lateral view就可以将拆分的单个字段数据与原始表数据关联上.
在使用lateral view的时候需要指定视图别名和生成的新列别名
tabelA lateral view UDTF(xxx) 视图别名(虚拟表名) as a,b,c
select subview.* from test_message lateral view explode(location) subview as itcast;
subview为视图别名,lc为指定新列别名
select name,subview.* from test_message lateral view explode(location) subview as lc;
lateral view explode 相当于一个拆分location字段的虚表,然后与原表进行关联.
- json_tuple()函数也是UDTF函数,因为一个json字符串对应了解析出n个字段.与原表数据关联的时候需要使用lateral view
select id from table lateral view json_tuple(property,'tag_id','tag_type’);
Lateral View 语法
lateralView: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)*
fromClause: FROM baseTable (lateralView)*
描述
横向视图与用户定义的表生成函数(如explode())结合使用。 如内置表生成函数中所述,UDTF为每个输入行生成零个或多个输出行。 横向视图首先将UDTF应用于基表的每一行,然后将结果输出行连接到输入行,以形成具有所提供的表别名的虚拟表。
举个栗子
下表 pageAds. 它有两个字段: pageid
(页码) and adid_list
(页面上的adid):
Column name | Column type |
pageid | STRING |
adid_list | Array |
另外一个实例: |
pageid | adid_list |
front_page | [1, 2, 3] |
contact_page | [3, 4, 5] |
用户想要统计各个页面出现的广告的次数 |
此时可以使用lateral view 和explode处理adid_list 字段得到如下效果
SELECT pageid, adid
FROM pageAds LATERAL VIEW explode(adid_list) adTable AS adid;
The resulting output will be
pageid (string) adid (int)
“front_page” 1
“front_page” 2
“front_page” 3
“contact_page” 3
“contact_page” 4
“contact_page” 5
因为要统计频次,所以使用group by聚合操作
SELECT adid, count(1)
FROM pageAds LATERAL VIEW explode(adid_list) adTable AS adid
GROUP BY adid;
int adid | count(1) |
1 | 1 |
2 | 1 |
3 | 2 |
4 | 1 |
5 | 1 |
Multiple Lateral Views
FROM子句可以有多个LATERAL VIEW子句。 后续的LATERAL VIEWS可以引用出现在LATERAL VIEW左侧的任何表格中的列。
如下所示:
SELECT * FROM exampleTable
LATERAL VIEW explode(col1) myTable1 AS myCol1
LATERAL VIEW explode(myCol1) myTable2 AS myCol2;
上面的示例sql中后面一个直接饮用之前的输出结果作为输入,假设有以下数据表:
Array<int> col1 Array<string> col2
[1, 2] [a”, “b”, “c”]
[3, 4] [d”, “e”, “f”]
查询语句
SELECT myCol1, col2 FROM baseTable
LATERAL VIEW explode(col1) myTable1 AS myCol1;
将会生成:
int mycol1 Array<string> col2
1 [a”, “b”, “c”]
2 [a”, “b”, “c”]
3 [d”, “e”, “f”]
4 [d”, “e”, “f”]
当使用两次lateral view查询之后:
SELECT myCol1, myCol2 FROM baseTable
LATERAL VIEW explode(col1) myTable1 AS myCol1
LATERAL VIEW explode(col2) myTable2 AS myCol2;
生成如下的结果:
int myCol1 string myCol2
1 “a”
1 “b”
1 “c”
2 “a”
2 “b”
2 “c”
3 “d”
3 “e”
3 “f”
4 “d”
4 “e”
4 “f”
谋定而后动,知止而有得