數據庫count distinct怎么用 sql怎么統計總共出產品種類有多少個？

sql怎么統計總共出產品種類有多少個？這個問題表達的很不清楚。表格結構是什么？具體統計要求不明確。1.如果有單獨的產品分類表和產品檔案表，統計有多少產品分類就很簡單了。書寫方法是:從產品分類表中選擇計

sql怎么統計總共出產品種類有多少個？

這個問題表達的很不清楚。表格結構是什么？具體統計要求不明確。

1.如果有單獨的產品分類表和產品檔案表，統計有多少產品分類就很簡單了。書寫方法是:從產品分類表中選擇計數。

2.如果只有產品檔案表，每個產品檔案信息包括產品分類名稱、產品編碼、產品名稱等字段。(其實這樣很不規范，不能保證分類的一致性)。統計了多少產品分類？寫:從產品文件表中選擇計數。

第三，從更復雜的應用來看，比如一個產品產出表，每個月生產的產品是不一樣的。如果想知道每個月生產多少類型的產品，可以這樣寫:選擇產品產量表，生產年份，產品產量表，生產月份，計數(產品檔案表，產品檔案表，產品檔案表，按產品產量表分組的產品代碼，產量。

count1和count0的區別？

第一，意義不同

Count(1)計算包括空值在內的所有合格字段的數量。Count(0)將返回表中所有現有行的總數，包括具有null值的行，而Count(列名)將返回表中除null(具有默認值的列也將被計算在內)和distinct列名之外的所有行的總數，結果將是刪除null值和重復數據后的結果。

第二，角色不同

主要是想要count(1)對應的數據字段。

如果count(1)是聚集索引id，則它必須是count(1) fast。但是差別很小。由于count(*)，分配給哪個字段將被自動優化。所以不需要count()，使用count (*)，SQL會幫你完成優化。

第三，使用結果不同

當abc為空時，第二個不計入計數，而第一個無條件計入計數，按比例有一列數據。

字段名稱是abc

A

B

空

在這種情況下，第一個查詢是3，第二個查詢的結果是2。

分表過程中如何防止數據傾斜？

Mapjoin是一種避免數據傾斜的方法。

在映射階段允許連接操作。mapjoin將所有小表讀入內存，在map階段直接將另一個表的數據與內存中的數據進行匹配。因為連接操作是在map中進行的，所以歸約操作的效率會高很多。

在《hive：join遇到問題》有具體的操作。

在多個表上join的時候把小桌子放在join的左邊，大桌子放在Jion的右邊。

在執行這樣的join連接時，小表中的數據會緩存在內存中，可以有效降低內存溢出錯誤的概率。

2.設置參數

真實的

還有其他參數。

3.SQL語言調整

例如，在“分組依據”維度中花費時間:使用sum() group by而不是count(distinct)來完成計算。

在reducer中執行join操作時將小表放在內存中，通過stream模式讀取大表。