PRESTO SQL总结分享

1.常用SQL语法

1.1  字符substr(staff_leave_date,1,10)  concat(string1, ..., stringN) → varchar--拼接多个字符串  length(string) → bigint  length(cast(start_time as varchar))  replace(string, search, replace) → varchar  trim(string) → varchar--删除左右两侧的空格  split_part(ip,':',1)--以冒号分割取第二部分  upper/lower(string) → varchar--大小写  ###mid(str,pos,len)--从指定位置截取指定长度的字符串  --错误substr(str,start,length)--截取指定长度字符串
1.2  日期current_date -> datenow() → timestampfrom_unixtime(create_time)--int/bigint→ timestamp substr(staff_leave_date,1,10)date_format(from_unixtime(status_update_time),'%Y-%m-%d')--调整时期格式'2017-11-25'  date_format(cast(audit_time as timestamp),'%Y-%m-%d %H:%i:%s')--2018-04-13 22:09:16  date_add('day', -1, CURRENT_DATE)--当前日期-1  date_trunc('month',from_unixtime(create_time))--当前月份的第一天，2001-08-22 03:04:05.321→2001-08-01 00:00:00.000date_diff(unit, timestamp1, timestamp2) → bigintdate_diff('day',cast(substr(audit_at,1,10) as date),cast(current_timestamp as date)) as "库存时间"day_of_week(x) → bigintReturns the ISO day of the week from x. The value ranges from 1 (Monday) to 7 (Sunday).week_of_year(x) → bigintThis is an alias for week()
1.3  json
json_extract(json, json_path) → json
json_extract_scalar(json, json_path) → varchar
{"chang_status_remark":["ChangeApply.id = 56798765","Apply.id = 345876"],"source_status":[3,0],"status_update_time":[98765,234589]}json_extract(change_info,'$.source_status') --[3,0]json_extract_scalar(change_info,'$.source_status[1]')--0json_extract_scalar(json, '$.store.book[0].author')
1.4  关联
表间关联t01inner/left/right joint02on t01.id = t02.id
left/right 未关联到的字段置为null多部分数据拼接 union:对结果去重且排序 union all:直接返回合并的结果,速度快
union中的每个查询必须包含相同的列，表达式及聚合函数；
只能使用一条order by字句，且必须放在最后一个查询后面
1.5  条件
两分类：if(staff_status =1,'在职','离职') as "在职状态"
等价于case when staff_status=1 then '在职' else '离职' end as "在职状态"
多分类：case when level=1 then 'A'when level=2 then 'B'when level=3 then 'C' else 'D' end as "等级"coalesce(value1, value2[, ...])--返回第一个非NULL的值Coalesce(vehicle_finance_loan_order_is_micro_loan, 0)
1.6  正则
store_main_store_name not like '%测试%'
and store_main_store_name not like '%test%'
等价于
not regexp_like(store_main_store_name, '(测试|test)')--"|"这个符号一定是英文状态下的regexp_like(location_name, '(徐州|宿迁|盐城|苏州|南京|淮安|常州|无锡|南通|扬州|泰州|镇江|连云港)')regexp_like(字段名, '(str1|str2|...)')--全模糊匹配regexp_like(字段名, '^(str1|str2|...)')--右模糊匹配regexp_like(字段名, '(str1|str2|...)$')--左模糊匹配  regexp_extract_all(string, pattern) → array<varchar>  regexp_extract_all('1a 2b 14m', '\d+'); -- [1, 2, 14]  regexp_extract(string, pattern) → varchar  regexp_extract('1a 2b 14m', '\d+'); -- 1
1.7  转换
cast(value AS type) → typecast('2017-01-01' as timestamp)--2017-01-01 00:00:00.0  cast(from_unixtime(appoint_actual_time) as timestamp)--2018-04-13 15:55:55.0  cast(1.22222 as decimal(10,2))--1.22  cast(substr(audit_at,1,10) as date)--2018-04-13  cast(business_key_ as int)--32971656 cast(start_time as varchar)try_cast(value AS type) → type将value转换为type指定的类型，如果转换错误，则返回NULL。typeof(expr) → varchar返回表达式expr数据类型的名称。typeof(123); -- integer
1.8  聚合统计group by user_id having  count()→ bigint  sum()  max()  min() mean() --sql均值不是mean，也不是average，注意！！！python中是np.mean()avg() --均值distinct id  variance  stddev(x) → double  variance(x) → double
1.9  排序order by score asc/descdense_rank() → bigintpercent_rank() → bigintrank() → bigintrow_numberrow_number() over(partition by user_id order by score asc)sum(totalprice) over (partition by clerk order by orderdate) as rolling_sum

2. 创建时间的下一个整点

date_trunc('hour', date_add('hour', 1, cast(created_at as timestamp)))--created_at为string

3.from_unixtime(create_time/1000)--单位为秒，如何取到毫秒？

create_time from_unixtime(create_time/1000)

1602381660211 2020-10-11 10:01:00.0

1602381660381 2020-10-11 10:01:00.0

4. format_datetime

select create_time as bigint
,from_unixtime(create_time/1000) as "秒"--ms与s进制是1000
,format_datetime(from_unixtime(action_time/1000),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.mmm') as "毫秒"

bigint	秒	毫秒
1603236258992	2020-10-21 07:24:18.0	2020-10-21 07:24:18.024

create_time 秒毫秒

1602381660211 2020-10-11 10:01:00.0 2020-10-11 10:01:00.001

1602381660381 2020-10-11 10:01:00.0 2020-10-11 10:01:00.001

5. presto sql 如何将sql脚本作为where查询条件

select *

from table

where query = 'select aa from tt where name ='北京' limit 1'

当作普通字符串处理，单引号记得用 ''转义一下,举例如下

select *
from table
where query = 'select aa from tt where name = ''北京'' limit 1'

6. 分组排序，选TOP

需求：如何在系统日志中找到每个员工访问量前三的IP，限定每个IP下访问量1K及以上

select user_id
,ip
,num
from
(
select user_id
,ip
,count(*) as num
,row_number () over(partition by user_id order by count(*) desc) rank
from table table
where dt = '2020-11-30'
group by user_id,ip
having count(*) >= 1000
) tt
where rank <=3
order by user_id,num desc

此时rank 是对每个员工下不同IP分组计数降序排列，再筛选前三即可

这里注意，窗口函数分组不可以写为

row_number ()over(partitionby user_id，ip orderbycount(*)desc) rank

因为它的结果是对每个员工每个IP统计排序，rank 只有一种取值，等于1。

7.between..and ..注解

不同数据库对between..and ..的操作方式存在不同，自己去试了下

select distinct dt from table

where dt between '2020-11-01' and '2020-11-03'

结果如下：

2020-11-02

2020-11-01

2020-11-03

说明presto sql对于between.and ..是按照闭区间方式处理的([2020-11-01,2020-11-03])

mysql也是包含边界的

另between还有取反的操作

where dt not between 1 and 3

等价于dt<1或dt>3

8.行列转换，一般应用于聚合数据块的转换

列数据块

行数据块

列转行

SELECTcity,kv['2021-02'] as "2021-02",kv['2021-03'] as "2021-03",kv['2021-04'] as "2021-04"
FROM (SELECT city, map_agg(time, num) kvFROM tGROUP BY city
) tt

其中：行列转换关键点在于建立一个（key,value）数组，或把数组的key抽出来当列名

  SELECT city, map_agg(time, num) kvFROM tGROUP BY city

行转列

SELECT t1.city
,t2.time
,t2.num
FROM data t1
CROSS JOIN unnest (array['2021-02', '2021-03', '2021-04'],array["2021-02", "2021-03", "2021-04"]
) t2 (time, num)

其中：拉平数组UNNEST

文档说明：可替代hive中LATERAL VIEW explode

10.窗口函数

Proesto 官网文档地址：Window Functions — Presto 0.277 Documentation

1、over (分析函数) 开窗函数over()，将聚合函数变成窗口函数来计算

包含三个分析子句: 分组(partition by),

排序(order by),

窗口(rows)

order by 对结果集排序

having 筛选分组后数据。
子句： range unbounded preceding

range between unbounded and preceding and current row 的意思是从开始到当前行的记录

range between unbounded preceding and unbouned following 的意思针对当前所有记录的前一条、后一条记录，也就是表中的所有记录。

rows between 1 preceding and current row 是指当前行的上一行(rownum-1)到当前行的汇总

--unbounded：不受控制的，无限的

--preceding：在...之前

--following：在...之后

详细可阅读：

【原】Oracle开发专题之：分析函数(OVER) - pengpenglin - BlogJava

Oracle开发之：窗口函数（转） rows between unbounded preceding and current row _cnham的博客-CSDN博客

2、排名函数：

ntile 分组/分桶函数
分组依据：

1、每组的记录数不能大于它上一组的记录数，即编号小的桶放的记录数不能小于编号大的桶。

也就是说，第1组中的记录数只能大于等于第2组及以后各组中的记录数。

2、所有组中的记录数要么都相同，要么从某一个记录较少的组（命名为X）开始后面所有组的记录数都与该组（X组）的记录数相同。

每个组分得的记录条数依据：如果平均分则平均分，如果不平均，则第一组所分配的记录数为（总条数 / 总组数）+1；剩下条数可均分则均分，如果不平均，则继续第一组分配规则

row_number 会为查询出来的每一行记录生成一个序号，依次排序且不会重复从1开始

rank 与row_number 用法一致，但是考虑重复情况，如果字段值相同，则返回序号相同，下一条记录需要则需顺延一位，即跳跃排序，有两个第一名时接下来就是第三名

dence_rank 与rank用法一致，rank() 为跳跃排序，dence_rank() 为连续排序，即有两个第一名时接下来就是第二名

cume_dist 计算某个值在该组中的累积分布，即这个的值在改组中的相对位置返回的值范围大于0并且小于或等于1

计算方法：小于等于该行值的行数 / 总行数（rank() 返回值就是小于等于该行值的行数）

precent_rank 用法与cume_dist类似，计算的为该行值在改组中的百分比位置

计算方法：小于等于该行值的行数 -1 / 总行数 -1

窗口函数种类

ranking 排名类
analytic 分析类
aggregate 聚合类

Function Type	SQL	DataFrame API	Description
Ranking	rank	rank	rank值可能是不连续的
Ranking	dense_rank	denseRank	rank值一定是连续的
Ranking	percent_rank	percentRank	相同的分组中 (rank -1) / ( count(score) - 1 )
Ranking	ntile	ntile	将同一组数据循环的往n个桶中放，返回对应的桶的index，index从1开始
Ranking	row_number	rowNumber	很单纯的行号，类似excel的行号
Analytic	cume_dist	cumeDist
Analytic	first_value	firstValue	相同的分组中最小值
Analytic	last_value	lastValue	相同的分组中最大值
Analytic	lag	lag	取前n行数据
Analytic	lead	lead	取后n行数据
Aggregate	min	min	最小值
Aggregate	max	max	最大值
Aggregate	sum	sum	求和
Aggregate	avg	avg	求平均

二、具体用法如下

count(...) over(partition by ... order by ...)--求分组后的总数。
sum(...) over(partition by ... order by ...)--求分组后的和。
max(...) over(partition by ... order by ...)--求分组后的最大值。
min(...) over(partition by ... order by ...)--求分组后的最小值。
avg(...) over(partition by ... order by ...)--求分组后的平均值。
rank() over(partition by ... order by ...)--rank值可能是不连续的。
dense_rank() over(partition by ... order by ...)--rank值是连续的。
first_value(...) over(partition by ... order by ...)--求分组内的第一个值。
last_value(...) over(partition by ... order by ...)--求分组内的最后一个值。
lag() over(partition by ... order by ...)--取出前n行数据。　　
lead() over(partition by ... order by ...)--取出后n行数据。
ratio_to_report() over(partition by ... order by ...)--Ratio_to_report() 括号中就是分子，over() 括号中就是分母。
percent_rank() over(partition by ... order by ...)--

三、实际例子

案例数据：/root/score.json/score.json，学生名字、课程、分数

{"name":"A","lesson":"Math","score":100}
{"name":"B","lesson":"Math","score":100}
{"name":"C","lesson":"Math","score":99}
{"name":"D","lesson":"Math","score":98}
{"name":"A","lesson":"E","score":100}
{"name":"B","lesson":"E","score":99}
{"name":"C","lesson":"E","score":99}
{"name":"D","lesson":"E","score":98}

select
name,lesson,score,
ntile(2) over (partition by lesson order by score desc ) as ntile_2,
ntile(3) over (partition by lesson order by score desc ) as ntile_3,
row_number() over (partition by lesson order by score desc ) as row_number,
rank() over (partition by lesson order by score desc ) as rank,
dense_rank() over (partition by lesson order by score desc ) as dense_rank,
percent_rank() over (partition by lesson order by score desc ) as percent_rank
from score
order by lesson,name,score

输出结果完全一样，如下表所示

name	lesson	score	ntile_2	ntile_3	row_number	rank	dense_rank	percent_rank
A	E	100	1	1	1	1	1	0.0
B	E	99	1	1	2	2	2	0.3333333333333333
C	E	99	2	2	3	2	2	0.3333333333333333
D	E	98	2	3	4	4	3	1.0
A	Math	100	1	1	1	1	1	0.0
B	Math	100	1	1	2	1	1	0.0
C	Math	99	2	2	3	3	2	0.6666666666666666
D	Math	98	2	3	4	4	3	1.0

需求:资金端capital_no有三个,求出每一个的放款笔数占比和放款金额占比

解决:

使用count( ) over(partition by ) 和sum( ) over(partition by) 进行分组统计 , 最后使用round函数求值。


-- success_time在统计日期当日
SELECTdt -- 统计日期,capital_no -- 资金端,order_num -- 放款笔数,order_num_count -- 总放款笔数,round(order_num * 1.0000 / order_num_count * 100,2) AS bishu_zhanbi -- 已取 %,amount -- 放款金额,amount_sum -- 总放款金额,round(amount * 1.0000 / amount_sum * 100,2) AS jine_zhanbi -- 已取 %%,'success_time在统计日期当日' mark
FROM(-- success_time在统计日期当日 SELECTb.capital_no -- 资金端,'2021-07-13' dt,count(a.loan_id) over (PARTITION BY b.capital_no,etl_date) AS order_num -- 放款笔数,sum(b.amount) over (PARTITION BY b.capital_no,etl_date) AS amount -- 放款金额,count(a.loan_id) over (PARTITION BY etl_date) AS order_num_count -- 放款笔数,sum(b.amount) over (PARTITION BY etl_date) AS amount_sum -- 放款金额,row_number () over (PARTITION BY b.capital_no,etl_date) AS rkFROM(SELECTloan_id,loan_amount,success_time,etl_dateFROMdp_ods.o_hw_bu_hw_makeloan_record_sWHEREetl_date = date('2021-07-12')AND loan_sts = 1AND date(success_time) = date('2021-07-12')) aLEFT JOIN (SELECTorder_id,org_name,loan_amount / 100 AS amount -- 元,capital_noFROMdp_ods.o_hw_bu_hw_user_order_sWHEREetl_date = date('2021-07-12')) b ON a.loan_id = b.order_id) a
WHERErk = 1

注:

开窗函数的排序,.必须得使用,最后where rk =1

详细可阅读：

Sql 四大排名函数（ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE）简介 - 晓菜鸟 - 博客园

SQL SERVER中CUME_DIST和PERCENT_RANK函数_DePaul的博客-CSDN博客

参照：【presto】函数大全_浮云6363的博客-CSDN博客_presto函数大全中文版