Hive/Presto/표준 SQL 줄 바 꿈 과 열 바 꿈 실현

다음 과 같은 두 개의 표 가 있 는데 각각 vtable 과 htable 이 라 고 가정 하고 SQL 을 사용 하여 상호 전환 을 실현 하 기 를 기대한다.본 고 는 표준 SQL,Presto,Hive 를 어떻게 사용 하 는 지 보 여줄 것 이다.
vtable
uid
key
value
101
c1
11
101
c2
12
101
c3
13
102
c1
21
102
c2
22
102
c3
23
htable
uid
c1
c2
c3
101
11
12
13
102
21
22
23
표준 SQL 구현
1.열 이동(htable=>vtable)

SELECT uid,
   max(CASE WHEN key = 'c1' THEN value END) AS c1,
   max(CASE WHEN key = 'c2' THEN value END) AS c2,
   max(CASE WHEN key = 'c3' THEN value END) AS c3
FROM vtable
GROUP BY uid

 2.열 돌리 기(vtable=>htable)

SELECT uid, 'c1' AS key, c1 AS value FROM htable
UNION ALL
SELECT uid, 'c2' AS key, c2 AS value FROM htable
UNION ALL
SELECT uid, 'c3' AS key, c3 AS value FROM htable

2.Hive 실현
1.열 이동(vtable=>htable)

SELECT
  uid,
  kv['c1'] AS c1,
  kv['c2'] AS c2,
  kv['c3'] AS c3
FROM (
  ----       ',' ':'     {k1:v1,k2:v2}   map
  ----    \002,\003         key value   , :  map     
  SELECT uid,
    str_to_map(concat_ws('\002', collect_list(concat(key, '\003', value))), '\002', '\003') kv
  FROM vtable
  GROUP BY uid
) t

2.열 돌리 기(htable=>vtable)

SELECT t1.uid, t2.key, t2.value
FROM htable t1
LATERAL VIEW explode (map(
  'c1', c1,
  'c2', c2,
  'c3', c3
)) t2 as key, value

3.Presto 실현
 1.열 이동(vtable=>htable)

SELECT
  uid,
  kv['c1'] AS c1,
  kv['c2'] AS c2,
  kv['c3'] AS c3
FROM (
  SELECT uid, map_agg(key, value) kv
  FROM vtable
  GROUP BY uid
) t

2.열 돌리 기(htable=>vtable)

SELECT t1.uid, t2.key, t2.value
FROM htable t1
CROSS JOIN unnest (
  array['c1', 'c2', 'c3'],
  array[c1, c2, c3]
) t2 (key, value)

PRESTO 의 UNNEST 에 대해 서.UNNEST  에서 ARRAY 혹시 MAP 관계 표 로 확장 합 니 다.ARRAY 에서 얻 은 요 소 는 하나의 단독 열 에 놓 이 고 MAP 의 요 소 는 두 열 에 놓 입 니 다(key,value).  UNNEST는 선택 적 으로WITH ORDINALITY문 구 를 추가 할 수 있 으 며,관계 표 뒤에 번호 열 을 추가 할 수 있다.
1.단일 배열:

SELECT student, score
FROM (
  VALUES
    ('LiMing', ARRAY[20, 50]),
    ('WangGang', ARRAY[70,80,90])
) AS x (student, scores)
CROSS JOIN UNNEST(scores) AS t (score);

  student  | score
-----------+---
 LiMing    | 20 
 LiMing    | 50 
 WangGang  | 70 
 WangGang  | 80 
 WangGang  | 90
(5 rows)

2.여러 배열 의 열:

SELECT numbers, animals, n, a
FROM (
  VALUES
    (ARRAY[2, 5], ARRAY['dog', 'cat', 'bird']),
    (ARRAY[7, 8, 9], ARRAY['cow', 'pig'])
) AS x (numbers, animals)
CROSS JOIN UNNEST(numbers, animals) AS t (n, a);

  numbers  |     animals      |  n   |  a
-----------+------------------+------+------
 [2, 5]    | [dog, cat, bird] |    2 | dog
 [2, 5]    | [dog, cat, bird] |    5 | cat
 [2, 5]    | [dog, cat, bird] | NULL | bird
 [7, 8, 9] | [cow, pig]       |    7 | cow
 [7, 8, 9] | [cow, pig]       |    8 | pig
 [7, 8, 9] | [cow, pig]       |    9 | NULL
(6 rows)

3. WITH ORDINALITY  문장:

SELECT numbers, n, a
FROM (
  VALUES
    (ARRAY[2, 5]),
    (ARRAY[7, 8, 9])
) AS x (numbers)
CROSS JOIN UNNEST(numbers) WITH ORDINALITY AS t (n, a);

  numbers  | n | a
-----------+---+---
 [2, 5]    | 2 | 1
 [2, 5]    | 5 | 2
 [7, 8, 9] | 7 | 1
 [7, 8, 9] | 8 | 2
 [7, 8, 9] | 9 | 3
(5 rows)

4. Map+ARRAY:

SELECT
    animals, a, n
FROM (
    VALUES
        (MAP(ARRAY['dog', 'cat', 'bird'], ARRAY[1, 2, 0])),
        (MAP(ARRAY['dog', 'cat'], ARRAY[4, 5]))
) AS x (animals)
CROSS JOIN UNNEST(animals) AS t (a, n);

           animals          |  a   | n
----------------------------+------+---
 {"cat":2,"bird":0,"dog":1} | dog  | 1
 {"cat":2,"bird":0,"dog":1} | cat  | 2
 {"cat":2,"bird":0,"dog":1} | bird | 0
 {"cat":5,"dog":4}          | dog  | 4
 {"cat":5,"dog":4}          | cat  | 5
(5 rows)