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在處理一些復(fù)雜邏輯時候，python這種面向過程的語言相比于SQL更符合人的思維方式。相信有不少同學(xué)曾經(jīng)感慨，如果能用python處理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)就好了。那么今天它來了。

首先用python寫處理復(fù)雜邏輯的自定義的函數(shù)(一陽指)，再將函數(shù)代碼嵌入SQL(獅吼功)就能合并成了一整招：UDF

下面我用一個栗子來說明一些兩者處理數(shù)據(jù)過程中的差異，在介紹栗子之前，先介紹一些with as。與python 創(chuàng)建函數(shù)或者類一樣，with as 用于創(chuàng)建中間表

簡單來做個介紹

select 
* 
from(select * from table where dt='2021-03-30')a 

可以寫成

with a as (select * from table where dt='2021-03-30' ) 
select * from a 

簡單的SQL看不出這樣的優(yōu)勢(甚至有點多此一舉)，但是當(dāng)邏輯復(fù)雜了之后我們就能看出這種語法的優(yōu)勢，他能從底層抽取中間表格，讓我們只專注于當(dāng)前使用的表格，進而可以將復(fù)雜的處理邏輯分解成簡單的步驟。

如下面地表格記錄了用戶適用app過程中每個行為日志地時間戳，我們想統(tǒng)計一下用戶今天用了幾次app，以及每次的起始時間和結(jié)束時間是什么時候，這個問題怎么解呢?

SQL實現(xiàn)方式

首先用with as 構(gòu)建一個中間表(注意看on 和 where條件)

with t1 as 
(select 
x.uid, 
case when x.rank=1 then y.timestamp_ms 
else x.timestamp_ms 
end as start_time, 
case when x.rank=1 then x.timestamp_ms 
else y.timestamp_ms end as end_time 
from 
(select 
uid, 
timestamp_ms, 
row_number()over(partition by uid order by timestamp_ms) rank 
from tmp.tmpx) x 
left outer join 
(select 
uid, 
timestamp_ms, 
row_number()over(partition by uid order by timestamp_ms) rank 
from tmp.tmpx) y 
on x.uid=y.uid and x.rank=y.rank-1 
where x.rank=1 or y.rank is null or y.timestamp_ms-x.timestamp_ms>=300) 

首先我們用開窗函數(shù)錯位相減，用where條件篩選出我們需要的列，其中

x.rank=1 抽取出第一行

y.rank is null 抽取最后一樣

y.timestamp_ms-x.timestamp_ms>=300抽取滿足條件的行，如下：

當(dāng)然這個結(jié)果并不是我們要的結(jié)果，需要將上述表格中某一行數(shù)據(jù)的end-time和下一條數(shù)據(jù)的start-time結(jié)合起來起來，構(gòu)造出時間段

好的，按照上面我們所說的那么下面我們不用關(guān)心底層的邏輯，將注意力專注于這張中間表t1

select 
a.uid,end_time as start_time,start_time as end_time 
from 
(select uid,start_time,row_number()over(partition by uid order by start_time) as rank from t1) a 
join 
(select uid,end_time,row_number()over(partition by uid order by end_time) as rank from t1)b 
on 
a.uid=b.uid and a.rank=b.rank+1 

同樣，排序后錯位相減，然后就可以打完收工了~

UDF實現(xiàn)方式

首先我們假設(shè)上述數(shù)據(jù)存儲在csv中，

用python 處理本地文件data.csv，按照python的處理方式寫代碼(這里就不一句句解釋了，會python的同學(xué)可以跳過，不會的同學(xué)不妨自己動手寫一下)

def life_cut(files): 
f=open(files) 
act_list=[] 
act_dict={} 
for line in f: 
    line_list=line.strip().split() 
    key=tuple(line_list[0:1]) 
    if key not in act_dict: 
        act_dict.setdefault(key,[]) 
        act_dict[key].append(line_list[1]) 
    else: 
        act_dict[key].append(line_list[1]) 
 
for k,v in act_dict.items(): 
    k_str=k[0]+"\t" 
    start_time = v[0] 
    last_time=v[0] 
    i=1 
    while i<len(v)-1: 
        if int(v[i])-int(last_time)>=300: 
            print(k_str+"\t"+start_time+"\t"+v[i-1]) 
            start_time=v[i] 
            last_time = v[i] 
            i=i+1 
        else: 
            last_time = v[i] 
            i=i+1 
    print(k_str+"\t"+start_time+"\t"+v[len(v)-1]) 
    # print(k_str + "\t" + start_time + "\t" + v[i]) 
if __name__=="__main__": 
life_cut("data.csv") 

得到結(jié)果如下：

那么下面我們將上述函數(shù)寫成udf的形式：

#!/usr/bin/env python 
# -*- encoding:utf-8 -*- 
import sys 
act_list=[] 
act_dict={} 
for line in sys.stdin: 
line_list=line.strip().split("\t") 
key=tuple(line_list[0:1]) 
if key not in act_dict: 
    act_dict.setdefault(key,[]) 
    act_dict[key].append(line_list[1]) 
else: 
    act_dict[key].append(line_list[1]) 
 
for k,v in act_dict.items(): 
k_str=k[0]+"\t" 
start_time = v[0] 
last_time=v[0] 
i=1 
while i<len(v)-1: 
    if int(v[i])-int(last_time)>=300: 
      print(k_str+"\t"+start_time+"\t"+v[i-1]) 
      start_time=v[i] 
      last_time = v[i] 
      i=i+1 
    else: 
      last_time = v[i] 
      i=i+1 
print(k_str+"\t"+start_time+"\t"+v[len(v)-1]) 

這個變化過程的關(guān)鍵點是將 for line in f 替換成 for line in sys.stdin，其他基本上沒什么變化

然后我們再來引用這個函數(shù)

先add這個函數(shù)的路徑add file /xxx/life_cut.py 加載udf路徑，然后再使用

select 
TRANSFORM (uid,timestamp_ms) USING "python life_cut.py" as (uid,start_time,end_time) 
from tmp.tmpx 

總結(jié)

從上述案例我們可以看出，

UDF和SQL的區(qū)別在于，在處理復(fù)雜邏輯時候，UDF相比SQL能更高效地組織起來邏輯并落地實現(xiàn)功能。UDF和普通腳本的關(guān)鍵區(qū)別所在在于將 for line in f 替換成 for line in sys.stdin，常規(guī)函數(shù)一般是將文件一行行讀入，UDF是從標(biāo)準(zhǔn)輸入一行行加載數(shù)據(jù)。希望大家平時沒事的時候好好練練python，切莫書到用時方恨少。