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performance - Impala 上的多维数据集运算符

coder 2024-01-07 原文

在 Impala 和 PrestoDB 之间进行基准测试时，我们注意到在 Imapala 中构建数据透视表非常困难，因为它不像 Presto 那样具有 Cube 运算符。以下是 Presto 中的两个示例:

The CUBE operator generates all possible grouping sets (i.e. a power set) for a given set of columns. For example, the query:`

SELECT origin_state, destination_state, sum(package_weight)
FROM shipping
GROUP BY CUBE (origin_state, destination_state);

is equivalent to:

SELECT origin_state, destination_state, sum(package_weight)
FROM shipping
GROUP BY GROUPING SETS (
 (origin_state, destination_state),
 (origin_state),
 (destination_state),
 ());

另一个例子是 ROLLUP 运算符。完整文档在这里:https://prestodb.io/docs/current/sql/select.html .

这不是语法糖，因为 PRESTO 对整个查询执行一个表扫描 - 因此使用此运算符，您可以在一个请求中构建数据透视表 Impala 需要运行 2-3 个查询。

有没有一种方法可以让我们在 Impala instaead of 3 中使用一个查询/表扫描来做到这一点？否则，创建任何类型的数据透视表时性能都会变得糟糕。

最佳答案

我们可以使用 impala 窗口函数，但您将获得 3 列而不是单列输出。

SELECT origin_state,
        destination_state,
        SUM(package_weight) OVER (PARTITION BY origin_state, destination_state) AS pkgwgrbyorganddest,
        SUM(package_weight) OVER (PARTITION BY origin_state) AS pkgwgrbyorg,
        SUM(package_weight) OVER (PARTITION BY destination_state) AS pkgwgrbydest
 FROM shipping;

关于performance - Impala 上的多维数据集运算符，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42170082/

多维运算符statedestination_stateorigin_stateperformancehadoopclouderaimpalapresto

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