Hive sql及窗口函数

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Hive SQL函数和窗口函数提供了强大的数据分析工具。你可以根据条件返回结果（如case when then else end），处理空值（nvl），使用通配符进行查询，以及对COUNT(*)与count(1)的性能差异进行理解。在优化SQL性能时，推荐选择COUNT(*)在无where子句的情况下，但避免在带有WHERE子句时频繁使用。count(expression)可用于计数特定条件的行数，而distinct与group by则用于去重和分组操作。

窗口函数如Row_Number、Rank和Dense_Rank在统计分析中非常有用，能生成行号、排名，以及在窗口范围内进行求和、平均等操作。例如，NTILE函数用于分片，lead和lag函数则可以获取当前行前后n行的值，这对于追踪趋势和计算停留时间非常实用。

Hive中的日期和时间函数提供了丰富的操作，如日期格式化、时间戳转换、日期比较等。例如，trunc()函数用于截取日期到特定部分，而round()函数则用于四舍五入。时间函数如year、month、day等可分别提取日期的各个部分。

在数据处理中，Hive SQL还支持创建分区表、外部表，以及使用分桶抽样查询进行抽样分析。窗口函数在Spark SQL中与Hive SQL相似，主要应用于TopN分析、分组排序和统计计算，与Flink窗口函数在应用场景上有所区别。

总的来说，Hive SQL的强大功能涵盖了数据清洗、转换、聚合和排序，是数据处理和分析的重要工具。在实际操作中，合理运用这些函数和特性可以大大提高数据处理效率。