Impala-group-by-clause
提供:Dev Guides
Impala-句ごとのグループ化
Impala GROUP BY 句は、SELECTステートメントと連携して使用され、同一のデータをグループに配置します。
構文
GROUP BY句の構文は次のとおりです。
select data from table_name Group BY col_name;
例
データベース my_db に customers という名前のテーブルがあり、その内容は次のとおりであるとします-
[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
以下に示すように、GROUP BYクエリを使用して、各顧客の給与の合計額を取得できます。
[quickstart.cloudera:21000] > Select name, sum(salary) from customers Group BY name;
上記のクエリを実行すると、次の出力が得られます。
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
以下に示すように、このテーブルに複数のレコードがあると仮定します。
+----+----------+-----+-----------+--------+
| 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 |
+----+----------+-----+-----------+--------+
ここでも、以下に示すように Group By 句を使用して、レコードの繰り返し入力を考慮して、従業員の給与の合計額を取得できます。
Select name, sum(salary) from customers Group BY name;
上記のクエリを実行すると、次の出力が得られます。
Query: select name, sum(salary) from customers Group BY name
+----------+-------------+
| name | sum(salary) |
+----------+-------------+
| Ramesh | 21000 |
| Komal | 32000 |
| Hardik | 40000 |
| Khilan | 15000 |
| Chaitali | 37000 |
| kaushik | 30000 |
+----------+-------------+
Fetched 6 row(s) in 1.75s