IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> 大数据 -> sql计算周月同比 -> 正文阅读

[大数据]sql计算周月同比

方法一 :当面对全量表,使用自关联 --笛卡尔积
先看一下笛卡尔积的结果

首先看一下全量表的明细数据
在这里插入图片描述

对明细数据进行聚合
在这里插入图片描述

select
*
from
(    select count(*) as cnt,app_id,down_date
     from dwd_hispace_down_ds 
     group by app_id,down_date) a
left join
(    select count(*) as cnt,app_id,down_date
     from dwd_hispace_down_ds 
     group by app_id,down_date) b
on a.app_id=b.app_id

在这里插入图片描述

select
a.down_date
,a.app_id
,sum(case when a.down_date - b.down_date=7 
 then a.cnt/b.cnt else 0 end) as seven_tb
   ,sum(case when add_months(a.down_date,-1) = b.down_date 
 then a.cnt/b.cnt else 0 end) as month_tb
from
(    select count(*) as cnt,app_id,down_date
     from dwd_hispace_down_ds 
     group by app_id,down_date) a
left join
(    select count(*) as cnt,app_id,down_date
     from dwd_hispace_down_ds 
     group by app_id,down_date) b
on a.app_id=b.app_id
group by 
a.down_date
,a.app_id

在这里插入图片描述

方法二:面对每天的增量表,假如是hive大数据的情景下,且数据量特别大,一次只能扫描一天的分区。如要计算20211201当天的周月同比。先看一下所有分区的数据
在这里插入图片描述

select
app_id
,nvl(max(cnt)/max(seven_cnt),0)   as seven_tb
,nvl(max(cnt)/max(month_cnt),0) as month_tb
from
(
 select 
  app_id
  ,count(*) as cnt
  ,null as  seven_cnt
  ,null as  month_cnt
 from DWD_HISPACE_DOWN_DM 
 where pt_d=20211201 group by app_id
union all
 select 
  app_id
  ,null as cnt
  ,count(*) as  seven_cnt
  ,null as  month_cnt
 from DWD_HISPACE_DOWN_DM 
 where pt_d=to_char(to_date('20211201','yyyy-mm-dd')-7,'yyyymmdd') group by app_id
union all
 select 
    app_id
    ,null as cnt
    ,null as  seven_cnt
    ,count(*) as  month_cnt
 from DWD_HISPACE_DOWN_DM 
 where pt_d=to_char(add_months(to_date('20211201','yyyy-mm-dd'),-1),'yyyymmdd') group by app_id
 )
 group by app_id

在这里插入图片描述

方法三 关联时间维度表
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

select 
a1.app_id
,sum(a1.cnt)/sum(b1.cnt) as week_tb
 from
(
select 
app_id
,cnt
,b.week_ago
from
(    select count(*) as cnt,app_id,down_date
     from dwd_hispace_down_ds 
     group by app_id,down_date) a
left join dim_time  b
on a.down_date=tO_date(b.today,'yyyymmdd')
) a1
inner join
(
select count(*) as cnt,app_id,down_date
     from dwd_hispace_down_ds 
     group by app_id,down_date 
) b1
on tO_date(a1.week_ago,'yyyymmdd')=b1.down_date
and a1.app_id=b1.app_id
 group by a1.app_id

在这里插入图片描述

  大数据 最新文章
实现Kafka至少消费一次
亚马逊云科技:还在苦于ETL?Zero ETL的时代
初探MapReduce
【SpringBoot框架篇】32.基于注解+redis实现
Elasticsearch:如何减少 Elasticsearch 集
Go redis操作
Redis面试题
专题五 Redis高并发场景
基于GBase8s和Calcite的多数据源查询
Redis——底层数据结构原理
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2021-12-28 22:59:51  更:2021-12-28 23:02:19 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年11日历 -2024/11/24 13:48:19-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码