1. Presto基础

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文章目录

- - 一、presto基础操作
  - 二、时间函数
  - - 0、当前日期/当前时间
    - 1、转时间戳
    - - 1）字符串转时间戳（推荐）
      - 2）按照format指定的格式，将字符串string解析成timestamp。
      - 3）bigint 转时间戳
    - 2、转年月日/取年月日
    - - 1）时间戳取年月日
      - 2）字符串转年月日
      - 3）bigint 转年月日
    - 3、日期变换：间隔、加减、截取、提取
    - - 1）求时间间隔 date_diff
      - 2）求几天前，几天后 interval、date_add
      - 3）时间截取函数 date_trunc(unit, x)
      - 4）时间提取函数 extract、year、month、day
    - 4、转int
  - 三、字符串函数
  - 四、二进制函数（与字符串函数类似）
  - 五、正则表达式
  - 六、聚合函数
  - 七、窗口函数
  - 八、数组、MAP、Json函数

一、presto基础操作

逻辑操作 AND OR NOT
比较操作 > < >= <= = <> !=
范围操作 between and; not between and; ……
空值判断 is null; is not null
最大最小值 greatest(1,2,3); least(1,2,3)
条件表达式case when thenif(condition, true_value, false_value)nullif(value1, value2)：value1 = value2返回null，否则返回value1try(expression)：表达式异常则返回null(防止分母为0，数字超过范围，无效cast等)
转换函数 cast(value as type); try_cast(value as type) : 转换失败返回nulltypeof(expr) ：返回数据类型数学运算 + - * / % abs() 绝对值ceil() 向上取整floor() 向下取整pow(x,p);power(x,p) x^prand();random() 返回[0,1）间随机数round(): 同int()round(x,d):保留基本d位小数nan():not a numberis_nan(x): 判断x是否为nan注：/与hive有差异！！！presto 10/6=1hive 10/6=1.6666666666666667 presto 中可采用： cast(10 as double)/6=1.6666666666666667

二、时间函数

0、当前日期/当前时间

presto:adm> select current_date,current_time,current_timestamp【=now()】-> ;_col0    |      _col1       |            _col2
------------+------------------+-----------------------------2019-04-28 | 13:04:22.232 PRC | 2019-04-28 13:04:22.232 PRC

1、转时间戳

1）字符串转时间戳（推荐）

即：‘2019-04-26’ 转换成 2019-04-26 00:00:00.000

select cast('2019-04-26' as timestamp) 
-- 2019-04-26 00:00:00.000select cast('2019-04-26 01:22:23' as timestamp) 
-- 2019-04-26 01:22:23.000

2）按照format指定的格式，将字符串string解析成timestamp。

select date_parse('2019-04-06','%Y-%m-%d') 2019-04-06 00:00:00.000
select date_parse('2019-04-06 00:03:55','%Y-%m-%d %H:%i:%S') 2019-04-06 00:03:55.000

注：字符串格式和format格式需保持一致，以下为错误示例：

select date_parse('2019-04-06','%Y-%m-%d %H:%i:%S') 
Invalid format: "2019-04-06" is too shortselect date_parse('2019-04-06 00:03:55','%Y-%m-%d') 
Invalid format: "2019-04-06 00:03:55" is malformed at " 00:03:55"select date_parse('2019-04-06 00:03:55','%Y%m%d %H:%i:%S') 
Invalid format: "2019-04-06 00:03:55" is malformed at "-04-06 00:03:55"

注：时间戳格式化 format_datetime(timestamp,‘yyyy-MM-dd HH:mm:ss’)

3）bigint 转时间戳

即：int型转换成 2017-05-10 06:18:50.000

from_unixtime(create_time)

补充：时间转bigint：

select to_unixtime(current_date); 1556380800

2、转年月日/取年月日

推荐思路：先转时间戳，再格式化为年月日再date()为年月日。

1）时间戳取年月日

即：2017-09-18 13:40:31 转换成 2017-09-18

select date_format(current_date,'%Y-%m-%d')
select date(current_date)
select cast(current_date as date)
-- 2019-04-28

2）字符串转年月日

select date(cast('2019-04-28 10:28:00' as TIMESTAMP))
select date('2019-04-28')
select date_format(cast('2019-04-28 10:28:00' as TIMESTAMP),'%Y-%m-%d')
select to_date('2019-04-28','yyyy-mm-dd');-- 2019-04-28

注：格式不同时date、to_date无法使用

select date('2019-04-28 10:28:00')
-- failed: Value cannot be cast to date: 2019-04-28 10:28:00
select to_date('2019-04-28 10:28:00','yyyy-mm-dd');
-- Invalid format: "2019-04-28 10:28:00" is malformed at " 10:28:00"

3）bigint 转年月日

date(from_unixtime(1556380800))
select date_format(from_unixtime(1556380800),'%Y-%m-%d')-- 2019-04-28

3、日期变换：间隔、加减、截取、提取

1）求时间间隔 date_diff

date_diff(unit, timestamp1, timestamp2) → biginteg:select date_diff('day',cast('2019-04-24' as TIMESTAMP),cast('2019-04-26' as TIMESTAMP))  
--2

注：与hive差异！！！

presto中 date_diff('day',date1,date2)【后-前】
hive,mysql中 datediff(date1,date2) 【前-后】

2）求几天前，几天后 interval、date_add

select current_date,(current_date - interval '7' day),date_add('day', -7, current_date)2019-04-28 | 2019-04-21 | 2019-04-21select current_date,(current_date + interval '7' day),date_add('day', 7, current_date)2019-04-28 | 2019-05-05 | 2019-05-05

3）时间截取函数 date_trunc(unit, x)

截取月初
select date_trunc('month',current_date)
2019-04-01截取年初
select date_trunc('year',current_date)
2019-01-01

4）时间提取函数 extract、year、month、day

extract(field FROM x) → bigint【注：field不带引号！】
year(x),month(x),day(x)

eg：
select extract(year from current_date),year(current_date),extract(month from current_date),month(current_date),extract(day from current_date),day(current_date);
-------+-------+-------+-------+-------+-------2019 |  2019 |     4 |     4 |    28 |    28

4、转int

思路：先转timestamp，再to_unixtime转int

to_unixtime(timestamp_col)

三、字符串函数

presto中字符串只能使用单引号

注意：hive中字符串可以使用单引号或双引号，presto中字符串只能使用单引号。

eg：
presto:adm> select d_module from adm.f_app_video_vv where dt='2019-04-27' and d_module="为你推荐-大屏" limit 10;
Query 20190428_034805_00112_ym89j failed: line 1:76: Column '为你推荐-大屏' cannot be resolvedpresto:adm> select d_module from adm.f_app_video_vv where dt='2019-04-27' and d_module='为你推荐-大屏' limit 10;d_module
---------------为你推荐-大屏为你推荐-大屏为你推荐-大屏为你推荐-大屏为你推荐-大屏为你推荐-大屏为你推荐-大屏为你推荐-大屏为你推荐-大屏为你推荐-大屏
(10 rows)

基础字符串函数 concat length lower upper

拼接 concat(string1, ..., stringN) → varchar取长度 length(string) → bigint字母全部转换为小写 lower(string) → varchar
字母全部转换为大写 upper(string) → varchar
eg:select lower('ABc'),upper('ABc')abc,ABC

字符串填充 lpad rpad

字符串左填充 lpad(string, size, padstring) string长度不足size则将padstring重复填充到左边直到长度等于sizestring长度超过size则截图string左侧的size个字符eg.select lpad('csdfasg',10,'a') aaacsdfasgselect lpad('csdfasg',3,'a') csd字符串右填充 rpad(string, size, padstring) → varchar

字符串清除空格 ltrim rtrim trim

清除字符串左侧空格 ltrim(string) → varchar清除字符串右侧空格 rtrim(string) → varchar清除字符串两侧空格 trim(string) → varchar

字符串替换字符 replace

替换字符-去掉string中的search： replace(string, search) 替换字符-将string中的search替换为replace：replace(string, search, replace)eg：select replace('23543','2'),replace('23543','2','8')3543, 83543

字符串拆分 split

拆分字符串：

split(string, delimiter) -> array(varchar)eg:select split('325f243f325f43','f');[325, 243, 325, 43]

拆分字符串-拆分到第limit-1个分隔符为止：

split(string, delimiter, limit) -> array(varchar)eg：select split('325f243f325f43','f',2);[325, 243f325f43]select split('325f243f325f43','f',3);[325, 243, 325f43]

拆分字符串-获取特定位置的拆分结果（注：index从1开始）：

split_part(string, delimiter, index)eg：select split_part('325f243f325f43','f', 4)43

字符串定位 strpos position

定位函数-获取字符串中某个字符第一次出现的位置，从1开始：

strpos(string, substring) → bigint
position(substring IN string) → bigint

字符串截取 substr

截取函数-截取start右侧字符（含start）:

substr(string, start) → varchar
【 substring(~)相同 】eg：select substr('325f243f325f43', 3),substr('325f243f325f43', -3)5f243f325f43,f43

截取函数-从start开始向右侧截取length个字符（含start）:

substr(string, start, length) → varchar
【 substring(~)相同 】eg:select substr('325f243f325f43', 3, 3),substr('325f243f325f43', -3,2)5f2,f4

扩展：截取函数substr，定位函数strpos组合使用：

substr(remark,strpos(remark,'title'),strpos(remark,'status')-strpos(remark,'title')-3)

其他

string转UTF-8：to_utf8(string) → varbinary补充：
二进制转int：crc32(binary) → bigint
二进制转string：from_utf8(binary) → varchareg：
select to_utf8('你好') ,crc32(to_utf8('你好')), from_utf8(to_utf8('你好'))e4 bd a0 e5 a5 bd | 1352841281 | 你好

四、二进制函数（与字符串函数类似）

length、concat、substr、lpad、rpad等

md5(binary) → varbinary

crc32(binary) → biginteg:presto:adm> select to_utf8('为你推荐-大屏'), crc32(to_utf8('为你推荐-大屏'));_col0                      |   _col1-------------------------------------------------+------------e4 b8 ba e4 bd a0 e6 8e a8 e8 8d 90 2d e5 a4 a7 | 4200009045e5 b1 8f                                        |(1 row)

五、正则表达式

返回string中符合pattern的元素： regexp_extract_all、regexp_extract

返回string中所有符合pattern的元素 ：
regexp_extract_all(string, pattern) -> array(varchar)eg：SELECT regexp_extract_all('1a 2b 14m', '\d+'); -- [1, 2, 14]返回string中第一个符合pattern的元素 ：
regexp_extract(string, pattern) → varchareg：SELECT regexp_extract('1a 2b 14m', '\d+'); -- 1返回string中所有符合"pattern组合"的元素中指定pattern位的元素 ：
regexp_extract_all(string, pattern, group) -> array(varchar)
eg：SELECT regexp_extract_all('1a 2b 14m', '(\d+)([a-z]+)', 2); -- ['a', 'b', 'm']返回string中第一个符合"pattern组合"的元素中指定pattern位的元素 ：
regexp_extract(string, pattern, group) → varchar
eg：SELECT regexp_extract('1a 2b 14m', '(\d+)([a-z]+)', 2); -- 'a'

判断string是否符合pattern： regexp_like

【可理解为多个like的组合，且比like组合高效】

regexp_like(string, pattern) → boolean
eg:
SELECT regexp_like('1a 2b 14m', '\d+n'),regexp_like('1a 2b 14m', '\d+m'),regexp_like('1a 2b 14m', '\d+n | \d+m')false,true,true

替换string中符合pattern的元素： regexp_replace

替换字符-将 string 中符合 pattern 的元素替换为空 (移除元素) ：
regexp_replace(string, pattern) → varchar
eg:SELECT regexp_replace('1a 2b 14m', '\d+[ab] '); -- '14m'替换字符-将string中符合pattern的元素替换为replacement:
regexp_replace(string, pattern, replacement) → varchar
eg:SELECT regexp_replace('1a 2b 14m', '(\d+)([ab]) ', 'new'); -- newnew14mSELECT regexp_replace('1a 2b 14m', '(\d+)([ab]) ', '3c$2 '); -- '3ca 3cb 14m'注：$2指第二个parttern位对应元素替换字符-将string中符合pattern的元素替换为function结果 ：
regexp_replace(string, pattern, function) → varchar
eg：SELECT regexp_replace('new york', '(\w)(\w*)', x -> upper(x[1]) || lower(x[2])); --'New York'

按pattern拆分string： regexp_split

拆分字符串-按pattern拆分 ：
regexp_split(string, pattern) -> array(varchar)
eg:presto:adm> SELECT regexp_split('1a 2b 14m', '\s'),regexp_split('1a 2b 14m', '[a-z]+');_col0     |     _col1---------------+----------------[1a, 2b, 14m] | [1,  2,  14, ]

六、聚合函数

求和函数 sum

最大最小值函数 max min

最大值：max(x) → [same as input]
最大的n个值：max(x, n) → array<[same as x]>
最小值：min(x) → [same as input]
最小的n个值：min(x, n) → array<[same as x]>

注1：hive中没有 max(x, n)、min(x, n)

注2：max(x, n)、min(x, n) 与rank相比，书写更简单，但无法直接带出相关信息

eg：
select max(m_vvpv,3) from app.c_app_videodiscover_uv where dt='2019-04-27';[3333, 2222, 1111]

最大最小值函数扩展 max_by min_by

取出最大y值对应的x值：max_by(x, y) → [same as x]
取出最大的n个y值对应的x值：max_by(x, y, n) → array<[same as x]>取出最小y值对应的x值：min_by(x, y) → [same as x]
取出最小的n个y值对应的x值：min_by(x, y, n) → array<[same as x]>eg：
presto:adm> select max_by(d_module_type,m_vvpv) from app.c_app_videodiscover_uv where dt='2019-04-27';_col0
-------其他presto:adm> select max_by(d_module_type,m_vvpv,3) from app.c_app_videodiscover_uv where dt='2019-04-27';_col0
--------------------[其他, 搜索, 首页]-- 等同于hive中（但没有取出m_vvpv）
select d_module_type,m_vvpv
from app.c_app_videodiscover_uv 
where dt='2019-04-27'
order by m_vvpv desc
limit 3d_module_type	m_vvpv
1	其他	3333
2	搜索	2222
3	首页	1111适用场景：video表取播放量最大的几个视频，user表取签到次数最多的几个用户等（不需聚合）注：max_by无法实现如下聚合取top功能
-- hive 聚合
select d_module_type,sum(m_vvpv) m_vv
from app.c_app_videodiscover_uv 
where dt='2019-04-27'
group by d_module_type
order by m_vv
limit 3相关推荐	33333
2	首页	22222
3	搜索	11111

计数函数 count count_if

计数：count()

满足条件则计数：count_if()【hive中没有，同hive中 sum(if(condition,1,0))】

eg：presto:adm> select count_if(d_module='为你推荐-大屏') from adm.f_app_video_vv where dt='2019-04-27' ;_col0---------6666

近似计数函数 approx_distinct

approx_distinct(x) → bigint

count(distinct x)的近似计算，较count distinct速度快，约有2.3%的误差。

	eg：select approx_distinct(d_diu) from adm.f_app_video_vv where dt='2019-04-27' and d_module='为你推荐-大屏';select count(distinct d_diu) from adm.f_app_video_vv where dt='2019-04-27' and d_module='为你推荐-大屏';

分组计数函数 histogram

返回x值及其count组成的map：histogram(x) -> map(K, bigint)eg：
select histogram(client)
from app.c_app_videodiscover_uv 
where dt='2019-04-27'----------------------------{其他=3, IOS=4, Android=4}

七、窗口函数

窗口函数和分组排序函数示例：

row_number() over (partition by u_appname order by share_dnu desc) rank

排序窗口函数对比 row_number、rank、dense_rank

    1. row_number:不管排名是否有相同的，都按照顺序1，2，3…..n1. eg：12345672. RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位1. eg：12335673. DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等不会在名次中留下空位1. eg：1233456

**将每组分组排序个数限定在n以内[含n]：ntile(n) → bigint **

eg：
select client,d_module_type,m_vvpv,ntile(3) over (order by m_vvpv desc) rank
from app.c_app_videodiscover_uv 
where dt='2019-04-27'client  | d_module_type | m_vvpv  | rank
---------+---------------+---------+------Android | 其他          | 7777 |    1Android | 搜索          | 6666 |    1Android | 首页          | 5555 |    1Android | 相关推荐      | 4444 |    1IOS     | 其他          | 3333 |    2IOS     | 搜索          |  2222 |    2IOS     | 相关推荐      |  1111 |    2IOS     | 首页          |   999 |    2其他    | 相关推荐      |    88 |    3其他    | 首页          |       1 |    3其他    | 其他          | NULL    |    3
(11 rows)

返回排名/最大排名：percent_rank() → double

eg：
select client,d_module_type,m_vvpv,percent_rank() over (partition by client order by m_vvpv desc) rank
from app.c_app_videodiscover_uv 
where dt='2019-04-27'client  | d_module_type | m_vvpv  |        rank
---------+---------------+---------+--------------------Android | 其他          | 7777 |                0.0Android | 搜索          | 6666 | 0.3333333333333333Android | 首页          | 5555 | 0.6666666666666666Android | 相关推荐      | 4444 |                1.0其他    | 相关推荐      |    88 |                0.0其他    | 首页          |       1 |                0.5其他    | 其他          | NULL    |                1.0IOS     | 其他          | 3333|                0.0IOS     | 搜索          |  2222 | 0.3333333333333333IOS     | 相关推荐      |  1111 | 0.6666666666666666IOS     | 首页          |   999 |                1.0
(11 rows)

八、数组、MAP、Json函数

数组：

SELECT ARRAY [1,2] --  [1, 2]array_distinct(x) → array
array_max(x) → x
array_min(x) → x
array_sort(x) → array

Map：

map_keys(x(K, V)) -> array(K)
map_values(x(K, V)) -> array(V)
element_at(map(K, V), key) → V扩展：取map中的key变成数组，数组中查看包含'cid'返回true：contains(map_keys(event_args),'cid') = true

Json:

判断是否为json：is_json_scalar(u_bigger_json)eg:select is_json_scalar(u_bigger_json)from edw.user_elogwhere dt='2019-04-27'limit 3-------falsefalsefalsestring转json-推荐：json_parse(u_bigger_json)
eg:
select json_parse(u_bigger_json)
from edw.user_elog
where dt='2019-04-27'
limit 3
--  {"u_rank":",0,1,2","u_recsid":",100002,100002,100002","u_rmodelid":",17,17,17",
--  {"u_abtag":"35","u_device_s":"HWMYA-L6737","u_frank":"8","u_package":"com.bokec
--  {"u_abtag":"97","u_all_startid":"1556315003775","u_buglyupdate":"1","u_device_sstring转json-不建议：cast(u_bigger_json as json)
eg:
select cast(u_bigger_json as json) from edw.user_elog where dt='2019-04-27' limit 10;
-- "{\"u_vpara\":\"0\",\"u__\":\"1556317886230\",\"u_callback\":\"jQuery17206597692994207338
_1556317875402\"}"获取json中某key的值：
select json_extract_scalar(json_parse(u_bigger_json),'$.u_abtag')
from edw.user_elog
where dt='2019-04-27'
limit 30
-- -------
--  29
--  21
--  16
-- ~判断value是否在json（json格式的字符串）中存在:
json_array_contains(json, value) → boolean
SELECT json_array_contains('[1, 2, 3]', 2)判断json中是否含有某key
法1：失败
select json_array_contains('[1, 2, u_p_source, 3]', 'u_p_source')
法2：结合split和cardinality（获取array长度）
SELECT split('[1, 2, u_p_source, 3]', 'u_p_source'),split('[1, 2, 3]', 'u_p_source'),cardinality(split('[1, 2, u_p_source, 3]', 'u_p_source')),cardinality(split('[1, 2, 3]', 'u_p_source'))
["[1, 2, ",", 3]"]
["[1, 2, 3]"]
2
1即：where cardinality(split(u_bigger_json,{{ para }}))>1

扩展：string格式的json中取某key的value

select dt,-- function1: split stringsum(cast(split(split(split(split(u_bigger_json,'u_num')[2],',')[1],':')[2],'"')[2] as int)) flower_send_pv,-- function2: string to json, get valuesum(cast(json_extract_scalar(json_parse(u_bigger_json),'$.u_num')as int)) flower_send_pv_2,count(distinct u_diu) flower_send_uv
from edw.user_ilog 
where dt= cast(current_date - interval '1' day as varchar)
and u_mod='flower'
and u_ac='new_send'
group by dtdt     | flower_send_pv | flower_send_pv_2 | flower_send_uv
------------+----------------+------------------+----------------2019-04-27 |         8888 |           8888 |          5678