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1、UDTF之explode函数
explode(array)将array列表里的每个元素生成一行；
explode(map)将map里的每一对元素作为一行，其中key为一列，value为一列；
一般情况下，explode函数可以直接使用即可，也可以根据需要结合lateral view侧视图使用。

explode函数单数使用
select explode(array(11,22,33)) as item;
select explode(map(“id”,10086,“name”,“zhangsan”,“age”,18));

Lateral View是一种特殊的语法，主要用于搭配UDTF类型功能的函数一起使用，用于解决UDTF函数的一些查询限制的问题。
侧视图的原理是将UDTF的结果构建成一个类似于视图的表，然后将原表中的每一行和UDTF函数输出的每一行进行连接，生成一张新的虚拟表。这样就避免了UDTF的使用限制问题。使用lateral view时也可以对UDTF产生的记录设置字段名称，产生的字段可以用于group by、order by 、limit等语句中，不需要再单独嵌套一层子查询。
一般只要使用UDTF，就会固定搭配lateral view使用。

理解：explode炸裂之后的一张表，lateral view 就相当于把原表A 和炸裂后的表B构建笛卡尔集，再从笛卡尔集的表中select需要的字段数据

2、Aggregation 聚合函数
HQL提供了几种内置的UDAF聚合函数，例如max（…），min（…）和avg（…）。sum() count(*) count(列名)。这些我们把它称之为基础的聚合函数。
通常情况下，聚合函数会与GROUP BY子句一起使用。having是对聚合函数进行取值上的过滤

grouping sets是一种将多个group by逻辑写在一个sql语句中的便利写法。
等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL。
GROUPING__ID表示结果属于哪一个分组集合。

Cube
cube的语法功能指的是：根据GROUP BY的维度的所有组合进行聚合。
对于cube,如果有n个维度,则所有组合的总个数是：2^n。
比如Cube有a,b,c3个维度，则所有组合情况是：
((a,b,c),(a,b),(b,c),(a,c),(a),(b),©,())。

------cube---------------
SELECTmonth,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,GROUPING__ID
FROM cookie_info
GROUP BY month,day
WITH CUBE
ORDER BY GROUPING__ID;--等价于
SELECT NULL,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,0 AS GROUPING__ID FROM cookie_info
UNION ALL
SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,1 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY month
UNION ALL
SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,2 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY day
UNION ALL
SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS nums,3 AS GROUPING__ID FROM cookie_info GROUP BY month,day;

3、Window functions 窗口函数
**窗口函数（Window functions）**是一种SQL函数，非常适合于数据分析，因此也叫做OLAP函数，其最大特点是：输入值是从SELECT语句的结果集中的一行或多行的“窗口”中获取的。

通过OVER子句，窗口函数与其他SQL函数有所区别。如果函数具有OVER子句，则它是窗口函数。如果它缺少OVER子句，则它是一个普通的聚合函数

窗口函数可以简单地解释为类似于聚合函数的计算函数，但是通过GROUP BY子句组合的常规聚合会隐藏正在聚合的各个行，最终输出一行，窗口函数聚合后还可以访问当中的各个行，并且可以将这些行中的某些属性添加到结果集中。

语法树

--2、sum+窗口函数 总共有四种用法 注意是整体聚合 还是累积聚合
--sum(...) over( )对表所有行求和
--sum(...) over( order by ... ) 连续累积求和
--sum(...) over( partition by... ) 同组内所有行求和
--sum(...) over( partition by... order by ... ) 在每个分组内，连续累积求和

4、窗口表达式
在sum(…) over( partition by… order by … )语法完整的情况下，进行的累积聚合操作，默认累积聚合行为是：从第一行聚合到当前行。
Window expression窗口表达式给我们提供了一种控制行范围的能力，比如向前2行，向后3行。

关键字是rows between，包括下面这几个选项
- preceding：往前
- following：往后
- current row：当前行
- unbounded：边界
- unbounded preceding 表示从前面的起点
- unbounded following：表示到后面的终点

---窗口表达式
--第一行到当前行
select cookieid,createtime,pv,sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between unbounded preceding and current row) as pv2
from website_pv_info;--向前3行至当前行
select cookieid,createtime,pv,sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between 3 preceding and current row) as pv4
from website_pv_info;--向前3行 向后1行
select cookieid,createtime,pv,sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between 3 preceding and 1 following) as pv5
from website_pv_info;--当前行至最后一行
select cookieid,createtime,pv,sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between current row and unbounded following) as pv6
from website_pv_info;--第一行到最后一行 也就是分组内的所有行
select cookieid,createtime,pv,sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between unbounded preceding  and unbounded following) as pv6
from website_pv_info;

5、窗口排序函数

窗口排序函数用于给每个分组内的数据打上排序的标号。注意窗口排序函数不支持窗口表达式。
row_number：在每个分组中，为每行分配一个从1开始的唯一序列号，递增，不考虑重复；
rank: 在每个分组中，为每行分配一个从1开始的序列号，考虑重复，挤占后续位置；
dense_rank: 在每个分组中，为每行分配一个从1开始的序列号，考虑重复，不挤占后续位置；
上述这三个函数用于分组TopN的场景非常适合。

-----窗口排序函数
SELECTcookieid,createtime,pv,RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn1,DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn2,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS rn3
FROM website_pv_info
WHERE cookieid = 'cookie1';

在统计分组topN中经常用到这几个开窗排序函数

--需求：找出每个用户访问pv最多的Top3 重复并列的不考虑
SELECT * from
(SELECTcookieid,createtime,pv,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS seq
FROM website_pv_info) tmp where tmp.seq <4;