一、 on 和 where 条件执行顺序
inner join：
二者同时发挥作用。
若有「分区
会对on中关联键进行 is not NULL 过滤操作
left join/right join:
非主表时：先执行on ，再执行left join，再执行where
主表：先 where on ,再执行left join
Tip: a left join b. a:主表 b:非主表
Eg:
select t1.a,t2.b
from t1
left join t2
on t1.c=t2.c
where t1.d>1 and t2.e>1;
先执行 t1.d>1. 再执行 t1.c=t2.c, 最后结果集执行 t2.e>1
建议
inner join 都一样，先过滤再join
left/right join 对主表过滤条件写到where条件中，对非主表过滤条件写到 on中，可以保证先过滤再join速度快。
参考：https://www.cnblogs.com/zsql/p/14183904.html#_label1
二、单行多行转换
字符串拼接：concat & concat_ws
concat(str1, str2, str3) -> str1str2str3
?
Concat_ws(sep, str1, str2) -> str1sepstr2
多行变一列
concat_ws(sep, collect_set(col)) -- collect_set 可以变成collect_list
一行变多行
lateral view explode(ori_col_name(数组列表)) table_tmp as new_col_name;
-- ori_col_name为数组形式, explode 炸裂这个列表
eg: 数据
col1 col2 col3
a b 1,2,3
c d 4,5,6
?
select col1, col2, col4
from test
lateral view explode(split(col3, ‘,‘)) table_tmp as col4;
?
col1 col2 col4
a b 1
a b 2
a b 3
c d 4
c d 5
c d 6
三 开窗函数 over()
聚合函数(col_1) over(聚合函数执行条件)
?
示例：
sum(amt) over (partition by province) as province_amt 统计每个省的花费
?
sum(amt) over(order by amt rows between unbounded preceding and current row) as 累计_amt: amt 升序排列并计算累计和
?
row_number() over(partition by sex order by age desc) as rank
?
参考：https://www.dazhuanlan.com/2020/02/27/5e57376ead208/
四 排序函数: row_number & rank & dense_rank
row_number() ：值相同也按照 1234
rank() ：值相同排名相同会跳跃 11335
dense_rank: 值相同排名相同不会跳跃 11223