一 MongoDB 语法
- 查询去重用户量
db.getCollection('tablename').distinct("user_id").length
mongo:db.getCollection('user_app_action_display_20190314').distinct("user_id").length
MySQL：select count(distinct user_id from user_app_action_display_20190314- LIKE语句的使用方法
mongo:
db.getCollection('tablename').
find({"event_object.eventCategory":{$regex:/首页_display/}}) #求曝光量数据
MySQL:
select * from tablename where 字段名 like '%首页_display%'注意：event_object在mongo中以json字符串的形式存在存储,eventCategory是json中的一个字段，在这里普及一下json字符串：json 就是一个根据某种约定格式编写的纯字符串，不具备任何数据结构的特征。 其形态类似python中字典表现规则,但字典本身是一个完整的数据结构,实现了一切自身该有的算法，而json只是字符串
- 聚合查询1
mongo：
db.user_app_action_20190128.aggregate( [
{ "$match": { "event_object.eventCategory": "首页_click" } },
{
"$group": {
"_id": "$grade",
"count": {"$sum": 1}
}
}
] )
MySQL：
select
grade,count(1)
from tablename
where event_object.eventCategory="首页_click"
group by grade二 HIVE SQL
- 查看分区信息
show partitions table_name;- 根据分区查询数据
select table_coulm from table_name where partition_name = '20190317'- hive时间控制常用是转成时间戳再加减
/*将create_at往后加8个小时：常用于时区转化*/
SELECT
from_unixtime(unix_timestamp(create_at)+28800,'yyyy-MM-dd') as date,
count(DISTINCT user_id) as cnt
FROM dw_fac_user_app_action_display
GROUP BY from_unixtime(unix_timestamp(create_at)+28800,'yyyy-MM-dd')
/*两个时间函数不可直接相减，同样要转化为秒再相减*/
(unix_timestamp(time1)-unix_timestamp(time2))/24/3600 ---求time1与time2相差的天数- 计算时间差
select datediff('2019-03-20','2019-03-05') #15 单位为day
* 在MySQL中可是可以执行的- 获取当前时间的方式
case1：select date_format(current_timestamp,'yyyy-MM-dd')
case2：select from_unixtime(unix_timestamp(),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')
* MySQL中用curdate() & now()函数- 获取几天前、几小时前的时间
select from_unixtime(unix_timestamp(current_timestamp)-86400,"yyyy-mm-dd")- 正则匹配
grade REGEXP '[^0-9.]')=1; //查询grade列不是数字的数据
grade REGEXP '[^0-9.]')=; //查询grade列是数字的数据- CAST()函数
把一个字段转成另一个字段，比起orcale，MySQL相比之下就简单得多了，只需要一个cast()函数就能搞定。其语法为：(字段名 as 类型 )，其中类型可以为：
CHAR[(N)] 字符型
DATE 日期型
DATETIME 日期和时间型
DECIMAL float型
SIGNED int
TIME 时间型
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