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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「Java大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉庫」，作者劉不二 。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系Java大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉庫公眾號。

row_number

前面我們介紹窗口函數(shù)的時候說到了窗口函數(shù)的使用場景，我們也給它起了一個名字進行區(qū)分，通用窗口函數(shù)和特殊窗口函數(shù)，今天我們就來看一下排序相關(guān)的窗口函數(shù)，因為是窗口函數(shù)，并且我們說它是用來排序的，我們大概也能猜到它就是用來對窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進行排序的

其實關(guān)于排序我們前面也介紹過order by,sort by 等排序的方式Hive語法之常見排序方式,為什么還有窗口函數(shù)進行排序的，因為前面的order by,sort by 等雖然可以排序但是不能給我們返回排序的值(名次)，如果你用過mysql 的話，這個時候你就知道寫存儲過程或者使用自定義變量來完成這個功能，row number 也是一樣的道理，可以按照我們自定義的排序規(guī)則，返回對應(yīng)的排序先后順序的值

所以我們認(rèn)為row_number是窗口排序函數(shù)，但是hive 也沒有提供非窗口的排序函數(shù)，但是我們前面說過了如果沒有窗口的定義中沒有partition by 那就是將整個數(shù)據(jù)輸入當(dāng)成一個窗口，那么這種情況下我們也可以使用窗口排序函數(shù)完成全局排序。

測試數(shù)據(jù)

下面有一份測試數(shù)據(jù)id,dept,salary,然后我們就使用這份測試數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)我們的窗口排序函數(shù)

1,銷售,10000 
2,銷售,14000 
3,銷售,10000 
4,后端,20000 
5,后端,25000 
6,后端,32000 
7,AI,40000 
8,AI,35000 
9,AI,60000 
10,數(shù)倉,20000 
11,數(shù)倉,30000 
12,數(shù)倉,32000 
13,數(shù)倉,42000 
create table ods_num_window( 
    id string, 
    dept string, 
    salary int 
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; 
LOAD DATA LOCAL INPATH '/Users/liuwenqiang/workspace/hive/number.txt' OVERWRITE INTO TABLE ods_num_window; 

從例子中學(xué)習(xí) row_number

每個部門的員工按照工資降序排序

select 
    *,row_number() over(partition by dept order by salary desc) as rn 
from 
    ods_num_window 
; 

我們看到每個部門都有自己的第一名，明顯的可以看到排序是發(fā)生在每個部門內(nèi)部的

全部的員工按照工資降序排序

select 
    *,row_number() over(order by salary desc) as rn 
from 
    ods_num_window 
; 

當(dāng)我們沒有定義partition by 子句的時候，我們的所有數(shù)據(jù)都放在一個窗口里面，這個時候我們的排序就是全局排序，其實如果你仔細看過我們的Hive語法之窗口函數(shù)初識這一節(jié)的話，你就知道partition by 其實是定義了子窗口，如果沒有子窗口的話，那就就是一個窗口，如果所有的數(shù)據(jù)都放在一個窗口的話那就是全局排序

取每個部門的工資前兩名

這個是row_number() 函數(shù)非常常見的使用場景top-N,其實如果你仔細看過我們的Hive語法之窗口函數(shù)初識這一節(jié)的話，你就知道partition by 其實是定義了子窗口，那其實這里的top-N,本質(zhì)上是子窗口的的top-N

select 
    * 
from( 
   select 
       *,row_number() over(partition by dept order by salary desc) as rn 
   from 
       ods_num_window 
) tmp 
where 
    rn <=2 
; 

其實這個的實現(xiàn)方式就是我們對數(shù)據(jù)在子窗口內(nèi)進行排序，然后選擇出我們我們需要的數(shù)據(jù)，也就是這里的rn <=2

rank 和 dense_rank

其實這兩個窗口函數(shù)和row_number 是一樣的，都是窗口排序函數(shù)，既然這樣那為什么還有這兩個函數(shù)呢，存在即合理，我們看一下row_number 函數(shù)，這次我們采用升序排序

select 
    *,row_number() over(partition by dept order by salary) as rn 
from 
    ods_num_window 
; 

我們看到在銷售部門有兩個人的工資其實是一樣的10000，但是排名不一樣

接下來我們看一下rank，我們發(fā)現(xiàn)銷售部門那兩個工資相等的實并列第一了，然后下一個人直接第三了

接下來我們再看一下 dense_rank，工資相等的兩個人依然是排名相等的，但是下一個人還是第二

使用場景

Top-N

Top-n 前面我們已經(jīng)介紹過了，這里就不再介紹了

計算連續(xù)

什么是計算連續(xù)呢，這個名字有點不太合理，這里舉個例子方便大家理解，加入我有個用戶訪問日志表，那我想篩選出哪些超過連續(xù)7天都訪問的用戶，或者我想計算連續(xù)訪問天數(shù)最大的10位用戶

下面是一份測試數(shù)據(jù)用戶ID,訪問日期

1,2020-12-01 
1,2020-12-02 
1,2020-12-03 
1,2020-12-04 
1,2020-12-05 
1,2020-12-06 
1,2020-12-07 
1,2020-12-08 
1,2020-12-09 
1,2020-12-10 
2,2020-12-01 
2,2020-12-02 
2,2020-12-03 
2,2020-12-04 
2,2020-12-06 
2,2020-12-07 
2,2020-12-08 

下面是我們的建表語句

CREATE TABLE ods.ods_user_log ( 
  id string, 
  ctime string 
) 
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY ',' 
STORED AS TEXTFILE; 
load data local inpath '/Users/liuwenqiang/workspace/hive/user_log.txt' overwrite into table ods.ods_user_log; 

現(xiàn)在我們分析一下這個問題，怎么計算連續(xù)呢，計算肯定是針對同一個用戶的,然后我們可以按照用戶的訪問時間進行排序，然后我們用日期的數(shù)字減去對應(yīng)的排序就會得到一個值，如果訪問時間是連續(xù)的話，我們就可以得到同一個值

select 
    id,ctime, 
    row_number(partition by id order by ctime ) as rn 
from 
    ods_user_log 
; 

這里為了演示效果比較明顯，所以設(shè)計的數(shù)據(jù)有點特殊，大家可以看到對于id 是1的用戶，我們發(fā)現(xiàn)從12月1號到12月10號，我們的排名也依次是從1到10的，這個時候我們只要將日期變成對于的數(shù)字，然后減去對應(yīng)的排名它是等于20201200的，這個時候我們只需要統(tǒng)計20201200的個數(shù)，這個個數(shù)就是連續(xù)登陸的天數(shù),這里我們就不把日期轉(zhuǎn)換成轉(zhuǎn)換成數(shù)字然后做減法了，我們直接使用日期去減。

select 
    id,ctime, 
    date_sub(cast(ctime as date),row_number() over(partition by id order by ctime)), 
    row_number() over(partition by id order by ctime ) as rn 
from 
    ods_user_log 
; 

這下我再去統(tǒng)計每個用戶的相同日期有多少個即可，在我這里因為是7天，所以我只需要計算出相同日期的個數(shù)大于等于7即可

select 
    id,kt,count(1) as loginCnt 
from ( 
    select 
        id,ctime, 
        date_sub(cast(ctime as date),row_number() over(partition by id order by ctime)) as kt, 
        row_number() over(partition by id order by ctime ) as rn 
    from 
        ods_user_log 
) tmp 
group by 
    id,kt 
having 
    count(1)>=7 
; 

我們嘗試著理解一下這個數(shù)據(jù)，它的意思就是用戶1 從(2020-11-30+1) 日開始，連續(xù)10天訪問了網(wǎng)站

這里有個問題需要注意一下，那就是上面我造的數(shù)據(jù)就是每天一條的，如果每天如果有多條，那我們上面的代碼就不對了，所以這個時候我們不是需要使用dense_rank,大家注意理解一下，我們需要的是去重，大家注意理解一下

分組抽樣

其實抽樣這個東西大家都接觸過，隨機抽樣也接觸過，今天我們學(xué)習(xí)一下分組隨機抽樣，其實實現(xiàn)很簡單，我們使用row_number 在子窗口內(nèi)隨機排序，然后抽出所需的樣本數(shù)據(jù)即可，我們還是用上面的數(shù)據(jù)，每個用戶隨機抽取三天登陸

select 
    * 
from ( 
    select 
        id,ctime, 
        row_number() over(partition by id order by rand() ) as rn 
    from 
        ods_user_log 
) tmp 
where rn<=3 
; 

總結(jié)

rank() 排序相同時會重復(fù)，總數(shù)不會變(會有間隙跳躍，數(shù)據(jù)不連續(xù))

dense_rank() 排序相同時會重復(fù)，總數(shù)會減少(不會有間隙，數(shù)據(jù)連續(xù)的)

row_number() 會根據(jù)順序計算，不會重復(fù)不會減少

Row_number 函數(shù)常用的三種場景Top-N，計算連續(xù)，分組抽樣