【ClickHouse】row_number() over (partition by)的几种实现方法_J小白Y的博客-CSDN博客_clickhouse partition by
【ClickHouse】row_number() over (partition by)的几种实现方法
J小白Y
于 2020-05-14 10:57:30 发布
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hive中有row_number() over (partition by)函数，可以一句SQL实现想要的排序，在ClickHouse中有很多种实现方式，本篇就介绍一下几种方法。
目录
1.row_number排序
2.row_number排序后取出rank=1的结果
3.特殊场景
1.row_number排序
HIVE中写法：
select number,
row_number() over (partition by number order by time desc) as rank
from table a
GROUP BY number
ClickHouse写法：
select number,
groupArray(time) AS arr_val,
arrayEnumerate(arr_val) as row_number
from (select distinct orderid as number,
toDate(operatetime) as time
from table
order by time desc
) a
GROUP BY number
2.row_number排序后取出rank=1的结果
hive写法：
select orderid
from (select orderid,
row_number() over(partition by orderid order by datachange_lasttime desc) as row_num
from table
where d = '${CurrentDate}'
) a
where row_num = 1;
ClickHouse写法：
方法1：利用groupArray
select orderid,
groupArray(1)(datachange_lasttime) as dates
from (select orderid,
datachange_lasttime
from table
ORDER BY orderid, datachange_lasttime desc
) a
group by orderid
方法2：利用max函数实现倒序，如果正序使用min函数即可
select orderid,
max(datachange_lasttime) as datachange_lasttime
from table
group by orderid
方法3：利用rowNumberInAllBlocks函数
select orderid, status
from (select orderid, status, rowNumberInAllBlocks() as rank
from (select orderid, status, datachange_lasttime
from table
order by orderid, datachange_lasttime desc
) a
) b LIMIT 1 BY orderid
方法4：利用arrayEnumerate函数
select orderid
from (select orderid,
groupArray(datachange_lasttime) AS arr_val,
arrayEnumerate(arr_val) as row_number
from (select orderid, datachange_lasttime
from table
order by datachange_lasttime desc
) a
GROUP BY number
) b
where row_number = 1
3.特殊场景
要求：
对于以下场景，需要按照orderid分组，按照日期倒序，取最新一条，若日期一致，则随机取一条作为结果即可
hive写法：
select orderid
from (select orderid,
status,
row_number() over(partition by orderid order by datachange_lasttime desc) as row_num
from table
where d = '${CurrentDate}'
) as b
where row_num = 1
ClickHouse写法：
通过上面的案例，我们很容易想到，把上面的结果作为一个子表，与原表进行关联，只是这样关联，随便举一个关联的写法：
select a.orderid as orderid_a, a.status as status
from olap_htlmaindb.tmp_ord_orders_status_s_pre a
inner join (select orderid, groupArray(1)(datachange_lasttime) as dates
from (select orderid, datachange_lasttime
from table
ORDER BY orderid, datachange_lasttime desc
) a
group by orderid) b
on a.orderid = b.orderid
and cast(a.datachange_lasttime as String) = cast(b.dates [ 1 ] as String)
这里我们是先把符合要求的orderid和时间取出来，再回去关联，取出需要的列，因为这些函数都有一个缺点是只能有partition by的字段和排序字段，不能有其他字段，所以要返回关联，所以上面四种方法，ininer join原表，都不能解决上面案例的问题。
这里就想到了LIMIT 1 BY这个方法，这个方法其实是最有效的，如下：
select orderid,
status,
datachange_lasttime
from table
order by orderid, datachange_lasttime desc
LIMIT 1 BY orderid
J小白Y
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【ClickHouse】row_number() over (partition by)的几种实现方法
hive中有row_number() over (partition by)函数，可以一句SQL实现想要的排序，在ClickHouse中有很多种实现方式，本篇就介绍一下几种方法。目录1.row_number排序2.row_number排序后取出rank=1的结果3.特殊场景1.row_number排序HIVE中写法：select number, row_number() over (partition by number order by time...
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row_number,根据多个字段过滤，partition by
10-22
过滤方法有distinct 获取是整行 重复 但只想过滤2个或2个以上不是所有字段 怎么办？
根据多个字段过滤
比如表：teacher表
id ，name ,sex,idNumber，phone,date;
需求 根据name和idnumber和date过滤重复数据只取一条；
SQL为查询的结果加上序号(ROW_NUMBER) 合并多个查询结果
01-01
原作者好像叫做topcat，我是自己理解了一下凭记忆写下来备用的。 如果使用Select Name From StudentTable，显示的结果是： Name 张三 李四 而如果使用Select ROW_NUMBER() AS ROWINDEX，Name From StudentTable，则显示的结果是 ROWINDEX Name 1 张三 2 李四 当然一般查询的结果是不需要添加编号的，因为在显示数据的时候，列表本身就有编号。但是这样做的好处就是你可以在数据库查询出多个结果集，然后通过ROWINDEX 字段链接在一起之后再返回给客户，更加的灵活。 另外有几个参数可选： 1。 ROW_NU
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clickhouse开窗函数之同比环比
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clickhouse 开窗函数 clickhouse 环比同比 clickhouse row_number over 语法 clickhouse partition by xx proceding xx following 语法
Clickhouse学习笔记（一）分区（Partition）和分片（Shard）
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表中的数据可以按照指定的字段分区存储，每个分区在文件系统中都是都以目录的形式存在。常用时间字段作为分区字段，数据量大的表可以按照小时分区，数据量小的表可以在按照天分区或者月分区，查询时，使用分区字段作为Where条件，可以有效的过滤掉大量非结果集数据。
【clickhouse实践】clickhouse中如何实现ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY ‘xxx‘ ORDER BY ‘xxx‘ DESC/ASC)
qq_41018861的博客
07-14
2364
0 背景
HIVE中我们经常使用窗口函数中的排序函数ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 'xxx' ORDER BY 'xxx' DESC/ASC)对数据集生成顺序编号或者进行数据去重的操作。然而在Clickhouse中没有提供该功能的函数，那么在clickhouse我们要想实现类似的功能我们应该如何实现呢？今天我们就来用实例说明下在clickhouse该如何实现ROW_NUMBER()功能。
1 数据准备
1.1 Clickhouse数据准备
建表语句：
CREATE TAB
row_number() over(partition by 列名1 order by 列名2 desc)的使用
CQ_Lucky的博客
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表示根据 列名1 分组，然后在分组内部根据 列名2 排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号,可以用于去重复值与rownum的区别在于：使用rownum进行排序的时候是先对结果集加入伪列rownum然后再进行排序，而此函数在包含排序从句后是先排序再计算行号码．---查询所有姓名，如果同名...
clickhouse如何实现实现分区排序 类似HIVE的 row_number() over(partition by order by)函数
huni的博客
05-14
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关于clickhouse如何实现分区排序 类似HIVE的row_number() over() 函数 实现，及几个clickhouse函数的解析
Row_Number() OVER的实例.
南来北往的客
11-10
395
row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的)
实例：
初始化数据
create table employee (empid int ,deptid int ,salary decimal(10,2))
insert
Clickhouse 实现row_number、dense_rank
程志伟的博客
07-20
472
关注微信公共号：小程在线
关注CSDN博客：程志伟的博客
ClickHouse server version 21.6.6
ClickHouse中没有ROW_NUMBER OVER 和DENSE_RANK OVER函数
需要借助特殊函数变相实现
1.创建表并插入数据；
insert into hanshu values ('aa',18,'nan'),('aa',19,'nan'),('aa',20,'nan'),('aa',19,'nv');
2.将分组的字段改为数组..
ClickHouse整理
hiddpy的博客
04-11
590
1、什么是ClickHouse？
ClickHouse是一个用于联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS）。
在传统的行式数据库（如mysql）系统中，数据按如下顺序存储：
Row
WatchID
JavaEnable
Title
GoodEvent
EventTime
#0
89354350662
Investor Relations
2016-05-18 05:19:20
#1
90329509958
Contact us
2016-05-18 08:10:
ClickHouse row_number()、开窗函数(rank()等)
wu的博客
03-31
4037
正宗的ClickHouse开窗函数来袭
在今年2月6号线上举行的 ClickHouse China Spring Meetup 中，朵夫为我们带来了 ClickHouse Features 2021 的分享，其中有非常多强大的新特性，幻灯片的下载地址如下:
https://presentations.clickhouse.tech/meetup50/new_features/
在众多的新特性中，我对开窗函数、自定义UDF、ZooKeeper优化等几项特别感兴趣，后续我也打算分别用几篇文章来展开说明。
现在
ClickHouse支持row_number函数，相关的demo如下
wppwpp1的专栏
06-23
2981
1，ck对窗口函数支持不是太好，只是有限的支持。
表结构如下：
CREATE TABLE warehouse.c_click_common_16_cls (`id` String, `app_version` Nullable(String), `guid` Nullable(String), `imei` Nullable(String), `mac` Nullable(String), `channel_id` Nullable(String), `tel_opr` Nullable(String)
clickhouse实现rank,row_number,dense_rank
yumingzhu1的博客
04-30
1647
clickhouse实现排序的开窗函数， 学习这个需要先了解clickhouse 一些函数，了解过直接跳到步骤3
1.数组相关函数
arrayEnumerate -- 传入数组，返回序号数组，序号不重复
arrayEnumerateDense -- 传入数组，返回序号数组，序号可重复
arrayEnumerateUniq -- 传入数组，根据数组位置返回当前元素出现的次数
SELECT
arrayEnumerate([10, 20, 30,...
Clickhouse中替换row_number()
anyitian的博客
06-25
1374
前言
今天同事在使用ck的时候需要对查询的结果添加行号，当然我们第一时间想到的肯定是row_number()，但是ck的row_number()还在测试中，需要设置参数才可以用，这对于jdbc来说就是一场灾难。
解决办法
ck中有个rowNumberInAllBlocks()函数，作用是返回此函数处理的所有块内的递增行号。所以我们可以这样写：
select rowNumberInAllBlocks(),* from test.test limit 100
但是返回的下标是从0开始，如果你想从1开始，你
clickhouse PARTITION操作
程志伟的博客
09-02
2633
关注微信公共号：小程在线
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ClickHouse server version 21.6.6
创建分区表
示例一：函数式分区
dblab-VirtualBox :) create table visits(userid int,visitdate date,website String) engine=MergeTree() PARTITION BY toYYYYMM(visitdate) order by userid;
CREATE TABLE v.
clickhouse之partition
普普通通程序猿的博客
07-29
1964
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1. partition初体验
项目中有张400亿条记录的表，建表时用partition by date_time按天做了分区，同样查一天的数据，对某个字段做汇聚，如果按非partition的字段做范围查询，查询耗时1164秒，见下图：
但如果按分区字段查询，查询时间则缩短到了4秒钟，简直天壤之别~~：
2. partition原理
3. 再看partition
4. TTL设置
...
clickhouse根据partition删除数据
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1、查询partition
select partition from system.parts p where table = ‘’表名';
2、删除partition，实现数据删除
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只有MergeTree系列、Merge、Distributed表引擎支持alter操作。测试表和测试数据的准备。
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Aiky哇
09-21
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看完整本《ClickHouse原理解析与应用实践》，我都没有意识到这个问题，ck中的partition和part，他不是缩写的关系，他是两个东西。ckman的介绍中，会除去掉最新的partition，然后移动其他的partition。ckman的数据重分布是以partition为颗粒度，移动partition来达到数据重分布的效果的。总而言之，partition是分区，一个partition是可以包含多个part的。这个错误导致我在看ckman的数据重分布算法介绍的时候，理解陷入了误区。
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