MaxCompute SQL示例解析

news2024/10/6 20:37:37

MaxCompute SQL示例解析
介绍MaxCompute SQL常见使用场景,掌握SQL的写法。

准备数据集
本文以emp表和dept表为示例数据集。您可以自行在MaxCompute项目上创建表并上传数据。
emp.csv中数据如下
7369,SMITH,CLERK,7902,1980-12-17 00:00:00,800,20
7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981-02-20 00:00:00,1600,300,30
7521,WARD,SALESMAN,7698,1981-02-22 00:00:00,1250,500,30
7566,JONES,MANAGER,7839,1981-04-02 00:00:00,2975,20
7654,MARTIN,SALESMAN,7698,1981-09-28 00:00:00,1250,1400,30
7698,BLAKE,MANAGER,7839,1981-05-01 00:00:00,2850,30
7782,CLARK,MANAGER,7839,1981-06-09 00:00:00,2450,10
7788,SCOTT,ANALYST,7566,1987-04-19 00:00:00,3000,20
7839,KING,PRESIDENT,1981-11-17 00:00:00,5000,10
7844,TURNER,SALESMAN,7698,1981-09-08 00:00:00,1500,0,30
7876,ADAMS,CLERK,7788,1987-05-23 00:00:00,1100,20
7900,JAMES,CLERK,7698,1981-12-03 00:00:00,950,30
7902,FORD,ANALYST,7566,1981-12-03 00:00:00,3000,20
7934,MILLER,CLERK,7782,1982-01-23 00:00:00,1300,10

创建emp表。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS emp (
EMPNO STRING,
ENAME STRING,
JOB STRING,
MGR BIGINT,
HIREDATE DATETIME,
SAL DOUBLE,
COMM DOUBLE,
DEPTNO BIGINT);

dept表中的数据如下
10,ACCOUNTING,NEW YORK
20,RESEARCH,DALLAS
30,SALES,CHICAGO
40,OPERATIONS,BOSTON

创建dept表。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS dept (
DEPTNO BIGINT,
DNAME STRING,
LOC STRING);
创建并导入表如下
在这里插入图片描述

SQL示例
示例1:查询员工人数大于零的所有部门。
为了避免数据量太大,此场景下建议您使用JOIN子句。
SELECT d.*
FROM dept d
JOIN (
SELECT DISTINCT deptno AS no
FROM emp
) e
ON d.deptno = e.no;
在这里插入图片描述

示例2:查询薪金比SMITH高的所有员工。
此场景为MAPJOIN的典型场景。
SELECT /*+ MapJoin(a) */ e.empno
, e.ename
, e.sal
FROM emp e
JOIN (
SELECT MAX(sal) AS sal
FROM emp
WHERE ENAME = ‘SMITH’
) a
ON e.sal > a.sal;
在这里插入图片描述

示例3:查询所有员工的姓名及其直接上级的姓名。
此场景为等值连接。
SELECT a.ename
, b.ename
FROM emp a
LEFT OUTER JOIN emp b
ON b.empno = a.mgr;

示例4:查询基本薪金大于1500的所有工作。
此场景下需要使用HAVING子句。
SELECT emp.JOB
, MIN(emp.sal) AS sal
FROM emp
GROUP BY emp.JOB
HAVING MIN(emp.sal) > 1500;

示例5:查询在每个部门工作的员工数量、平均工资和平均服务期限。
此场景为使用内建函数的典型场景。
SELECT COUNT(empno) AS cnt_emp
, ROUND(AVG(sal), 2) AS avg_sal
, ROUND(AVG(datediff(getdate(), hiredate, ‘dd’)), 2) AS avg_hire
FROM emp
GROUP BY DEPTNO;

示例6:查询每个部门的薪水前3名的人员的姓名以及其排序。
此场景为典型的Top N场景。

SELECT *
FROM (
SELECT deptno
, ename
, sal
, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY sal DESC) AS nums
FROM emp
) emp1
WHERE emp1.nums < 4;

示例7:查询每个部门的人数以及该部门中办事员(CLERK)人数的占比。
SELECT deptno
, COUNT(empno) AS cnt
, ROUND(SUM(CASE
WHEN job = ‘CLERK’ THEN 1
ELSE 0
END) / COUNT(empno), 2) AS rate
FROM EMP
GROUP BY deptno;

注意事项
使用GROUP BY时,SELECT部分必须是分组项或聚合函数。
ORDER BY后面必须加LIMIT N。
SELECT表达式中不能用子查询,可以改写为JOIN。
JOIN不支持笛卡尔积,可以使用MAPJOIN替代。
UNION All需要改成子查询的格式。
IN/NOT IN语句对应的子查询只能有一列,而且返回的行数不能超过1000,否则也需要改成JOIN操作执行

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/168420.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

aws codebuild 使用和配置codebuild测试报告

参考资料 使用 Amazon CodeBuild 中的测试报告在 CodeBuild 使用AWS CLI样本中创建测试报告aws-codebuild-samples 在codebuild构建过程中获取有关在构建期间运行的测试的详细信息。 codebuild测试报告 通过在buildspec.yaml中配置报告组&#xff0c;运行构建项目时系统将运…

【代码随想录】96.不同的二叉搜索树

96.不同的二叉搜索树 思路 n为1的时候有一棵树&#xff0c;n为2有两棵树&#xff0c;这个是很直观的。 n为3的时候&#xff0c;有哪几种情况。 当1为头结点的时候&#xff0c;其右子树有两个节点&#xff0c;看这两个节点的布局&#xff0c;是不是和 n 为2的时候两棵树的布…

控价公司可以帮我们做什么?什么时候需要找第三方控价公司?

如果&#xff0c;我们品牌的销售渠道遭遇了低价乱价、窜货、侵权、假冒等问题&#xff0c;扰乱了我们品牌的渠道秩序&#xff0c;或者是我们在品牌发展的过程中&#xff0c;想通过对行业和竞品的了解来明确发展方向和策略&#xff0c;而自己又分身乏术或无从下手&#xff0c;这…

车辆信息查询

要想查一辆汽车的信息&#xff0c;除了去各个汽车平台上查询&#xff0c;比如汽车之家、易车网、懂车帝等&#xff0c;还可以使用“汽车公告查询”。 通过常规网页百度搜索引擎&#xff0c;输入关键字“汽车公告查询”&#xff0c;就会获取到相关搜索结果&#xff0c;汽车公告查…

C进阶_内存库函数

目录 memcpy 模拟实现memcpy memmove 模拟实现memmove memcmp memcpy 它的函数原型为&#xff1a; void * memcpy ( void * destination, const void * source, size_t num ); 函数memcpy从source的位置开始向后复制num个字节的数据到destination的内存位置。 这个函数…

104、【树与二叉树】leetcode ——98. 验证二叉搜索树:递归法[先序+中序+后序]+迭代法(C++版本)

题目描述 原题链接&#xff1a;98. 验证二叉搜索树 解题思路 BST的特点是&#xff1a;当前结点的值&#xff0c;比左子树中的全部结点都大&#xff0c;比右子树中全部结点都小。在代码实现中&#xff0c;要注意不要对比的是某一结点和某一侧的全部值之间的关系&#xff0c;不…

【论文阅读】CenterNet

论文题目&#xff1a;Objects as Points&#xff08;CVPR2019&#xff09; 论文地址&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 发布时间&#xff1a;2019.4.16 机构&#xff1a;UT Austin&#xff0c;UC Berkeley 代码&#xff1a;https://github.com/xingyizhou/…

小程序事件基础

小程序事件--基础小程序事件事件简介小程序事件—事件传参事件对象属性target和currentTarget事件对象属性获取和设置data数据获取&设置data获取和设置data数据—进阶小程序的渲染层与逻辑层小程序事件 事件简介 事件是视图层到逻辑层的通讯方式。负责将用户对于的页面的操…

云上的米开朗基罗:在不确定时代,寻找建筑般的确定性

文艺复兴三杰之一的米开朗基罗&#xff0c;被称为“天才建筑师”。其实他一生留下的建筑并不多&#xff0c;仅仅有美第奇礼拜堂、卡比多广场、圣彼得大教堂穹顶等寥寥几座。但米开朗基罗却凭借对建筑层次与结构的精妙把握&#xff0c;影响了此后数百年的建筑风格。很多人认为&a…

【代码随想录】动态规划:关于01背包问题,你该了解这些!(滚动数组)

01 背包 有n件物品和一个最多能背重量为w的背包 第i件物品的重量是weight[i]&#xff0c; 得到的价值是value[i] &#xff0c; 每件物品只能用一次&#xff0c;求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。 每一件物品其实只有两个状态&#xff0c;取或者不取&#xff0c;所以…

win下编译opencv+libjpeg-turbo

文章目录前言编译环境下载opencv和jpeg-turbo源码编译jpeg-turbo编译opencv失败&#xff1f;那就直接调用jpeg-turbo库进行编解码前言 opencv默认自带第三方jpeg编解码库&#xff0c;但其性能一般&#xff0c;对高性能需求的程序来说是不适合的&#xff0c;因此我们可以把jpeg…

设计模式学习(八):Proxy代理模式

一、什么是Proxy模式 Proxy是“代理人”的意思&#xff0c;它指的是代替别人进行工作的人。当不一定需要本人亲自进行工作时&#xff0c;就可以寻找代理人去完成工作。但代理人毕竟只是代理人&#xff0c;能代替本人做的事情终究是有限的。因此&#xff0c;当代理人遇到无法自己…

文件上传oss,并查询上传进度(SpringBoot+Redis+Oss+Swagger3)

文章目录诉求技术选型pom配置项目结构文件树图示结构代码实现配置相关配置文件yamlSwagger3配置跨域问题配置oss相关ServiceControllerApplicationSwagger接口操作获取上传文件标识号获取文件上传进度小结诉求 将文件上传到oss&#xff0c;并实时监听上传进度&#xff0c;并将进…

【javaSE】中基本类型和引用类型对象的比较及PriorityQueue中的比较方法

写博客是为了提升自己&#xff0c;也是为了展现自己的学习成果&#xff0c;坚持!坚持!坚持&#xff01;未来是什么样的&#xff0c;闯一闯就知道啦。喜欢就留个关注吧&#xff01;&#xff01;! 目录 一、java对象的比较 1.1java中基本类型的比较 1.2引用对象的比较 1.3引用…

使用云端的GPU进行yolov5的训练

前言本文介绍了使用云端GPU进行yolov5训练环境配置的过程一、创建实例这里使用的是恒源云的GPU服务器&#xff0c;官方网址为恒源云_GPUSHARE-恒源智享云他的用户文档为Tmux - 恒源云用户文档一般的问题在用户文档中都可以找到解决办法。注册并登录后的界面如下图所示。点击云市…

c++11 标准模板(STL)(std::forward_list)(十)

定义于头文件 <forward_list> template< class T, class Allocator std::allocator<T> > class forward_list;(1)(C11 起)namespace pmr { template <class T> using forward_list std::forward_list<T, std::pmr::polymorphic_…

UPerNet:Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding论文解读

Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding 论文&#xff1a;[1807.10221] Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding (arxiv.org) 代码&#xff1a;CSAILVision/unifiedparsing: Codebase and pretrained models for ECCV’18 Unified Perceptual Parsi…

第二章.线性回归以及非线性回归—岭回归

第二章.线性回归以及非线性回归 2.12 岭回归&#xff08;Ridge Regression&#xff09; 1.前期导入&#xff1a; 1).标准方程法[w(XTX)-1XTy]存在的缺陷&#xff1a; 如果数据的特征比样本点还多&#xff0c;数据特征n&#xff0c;样本个数m&#xff0c;如如果n>m&#xf…

5种气血不足的面相

我们常用“气色好”形容人良好的健康状态&#xff0c;反之&#xff0c;气血不足就是不健康的表现。想知道自己是否气血不足&#xff0c;可以从以下几种表现中判断。眼白黄&#xff1a;所谓人老珠黄&#xff0c;就是指眼白的颜色变得浑浊、发黄、有血丝&#xff0c;很可能气血不…

网络编程基础(1)

1 OSI七层模型&#xff08;理论&#xff09; 七层模型&#xff0c;亦称OSI&#xff08;Open System Interconnection&#xff09;。参考模型是国际标准化组织&#xff08;ISO&#xff09;制定的一个用于计算机或通信系统间互联的标准体系&#xff0c;一般称为OSI参考模型或七层…