Импала — Группировка по пункту

Предложение Impala GROUP BY используется в сотрудничестве с оператором SELECT для организации идентичных данных в группы.

Синтаксис

Ниже приведен синтаксис предложения GROUP BY.

select data from table_name Group BY col_name;

пример

Предположим, у нас есть таблица с именем customer в базе данных my_db, и ее содержимое выглядит следующим образом:

[quickstart.cloudera:21000] > select * from customers; 
Query: select * from customers 
+----+----------+-----+-----------+--------+ 
| id | name     | age | address   | salary | 
+----+----------+-----+-----------+--------+ 
| 1  | Ramesh   | 32  | Ahmedabad | 20000  | 
| 2  | Khilan   | 25  | Delhi     | 15000  | 
| 3  | kaushik  | 23  | Kota      | 30000  | 
| 4  | Chaitali | 25  | Mumbai    | 35000  | 
| 5  | Hardik   | 27  | Bhopal    | 40000  | 
| 6  | Komal    | 22  | MP        | 32000  | 
+----+----------+-----+-----------+--------+ 
Fetched 6 row(s) in 0.51s

Вы можете получить общую сумму заработной платы каждого клиента, используя запрос GROUP BY, как показано ниже.

[quickstart.cloudera:21000] > Select name, sum(salary) from customers Group BY name;

При выполнении вышеупомянутый запрос дает следующий вывод.

Query: select name, sum(salary) from customers Group BY name 
+----------+-------------+ 
| name     | sum(salary) | 
+----------+-------------+ 
| Ramesh   | 20000       | 
| Komal    | 32000       | 
| Hardik   | 40000       | 
| Khilan   | 15000       | 
| Chaitali | 35000       | 
| kaushik  | 30000       |
+----------+-------------+ 
Fetched 6 row(s) in 1.75s

Предположим, что эта таблица имеет несколько записей, как показано ниже.

+----+----------+-----+-----------+--------+ 
| id | name     | age | address   | salary | 
+----+----------+-----+-----------+--------+ 
| 1  | Ramesh   | 32  | Ahmedabad | 20000  |
| 2  | Ramesh   | 32  | Ahmedabad | 1000|  | 
| 3  | Khilan   | 25  | Delhi     | 15000  | 
| 4  | kaushik  | 23  | Kota      | 30000  | 
| 5  | Chaitali | 25  | Mumbai    | 35000  |
| 6  | Chaitali | 25  | Mumbai    | 2000   |
| 7  | Hardik   | 27  | Bhopal    | 40000  | 
| 8  | Komal    | 22  | MP        | 32000  | 
+----+----------+-----+-----------+--------+

Теперь снова, вы можете получить общую сумму заработной платы сотрудников, учитывая повторные записи записей, используя предложение Group By , как показано ниже.

Select name, sum(salary) from customers Group BY name;

При выполнении вышеупомянутый запрос дает следующий вывод.