摘要: 场景 一般,咱们处理数据,一列数据类型要么是字符串,要么是数字,这些都是primitive类型的数据。json
场景数组
一般,咱们处理数据,一列数据类型要么是字符串,要么是数字,这些都是primitive类型的数据。在某些比较复杂的业务场景下,咱们会在一列中使用复杂的格式,例如数组array, 对象(map),json等格式来表示复杂的数据,例如:函数
array_column
是数组类型。假如,咱们但愿统计array_column中全部数值的汇总值,那么咱们得遍历每一行的数组中的每个元素。3d
unnest语法code
unnest(map) as table(key_name, value_name)对象
表示把map类型展开成多行,key的名称为key_name, value的名称为value_name
cast(json_parse(array_column) as array(bigint))
遍历数组每个元素blog
使用SQL把array展开成多行:文档
* | select array_column, a from log, unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a)
字符串
上述SQL把数组展开成多行数字,unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a)
,unnest语法把数组展开,以t来命名新生成的表,使用a来引用展开后的列。结果以下图:get
* | select sum(a) from log, unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a)
* | select a, count(1) from log, unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a) group by a
遍历Map
* | select map_column , a,b from log, unnest( cast( json_parse(map_column) as map(varchar, bigint) ) ) as t(a,b)
* | select key, sum(value) from log, unnest( cast( json_parse(map_column) as map(varchar, bigint) ) ) as t(key,value) GROUP BY key
格式化显示histogram,numeric_histogram的结果
1.histogram
histogram函数相似于count group by 语法。语法参考文档。
一般咱们看到histogram的结果以下:
* | select histogram(method)
是一串json,没法配置视图展现,咱们能够用unnest语法,把json展开成多行配置视图,例如:
* | select key , value from( select histogram(method) as his from log) , unnest(his ) as t(key,value)
接下来,能够配置可视化视图:
2. numeric_histogram
numeric_histogram语法是为了把数值列分配到多个桶中去,至关于对数值列进行group by,具体语法参考文档
* | select numeric_histogram(10,Latency)
numeric_histogram的输出以下:
为了格式化展现该结果,咱们这样写SQL:
* | select key,value from(select numeric_histogram(10,Latency) as his from log) , unnest(his) as t(key,value)
结果以下:
同时配置柱状图的形式展现: