一、distinct,group by與ROW_Number()窗口函數使用方法
1. Distinct用法：對select 後面所有字段去重，並不能只對一列去重。
（1）當distinct應用到多個字段的時候，distinct必須放在開頭，其應用的範圍是其後面的所有字段，而不只是緊挨着它的一個字段，而且distinct只能放到所有字段的前面
（2）distinct對NULL是不進行過濾的，即返回的結果中是包含NULL值的
（3）聚合函數中的DISTINCT,如 COUNT( ) 會過濾掉爲NULL 的項
2.group by用法：對group by 後面所有字段去重，並不能只對一列去重。
3. ROW_Number() over()窗口函數
注意：ROW_Number() over (partition by id order by time DESC) 給每個id加一列按時間倒敘的rank值，取rank=1
select m.id,m.gender,m.age,m.rank
from (select id,gender,age,ROW_Number() over(partition by id order by id) rank
from temp.control_201804to201806
where id!='NA' and gender!='' or age!=''
) m
where m.rank=1
二、案例：
1.表中有兩列：id ，superid，按照superid倒序排序選出前100條不同的id，如下：
1.方案一：
子查詢中對id,superid同時去重，可能存在一個id對應的superid不同，id這一列有重複的id，但 是結果只需要一列不同的id，如果時不限制數量，則可以選擇這種方法
%jdbc(hive)
create table temp.match_relation_3M_active_v5 as
select a.id
from (select distinct id,superid
from temp.match_relation_3M_activ
order by superid desc
limit 100
) a
group by a.id
注意，對id去重時可以用gruop by 或者distinct id，兩者去重後的id排序時一致的，但是加了distinct(group by)後，distinct字段自帶排序功能，會先按照distinct後面的字段進行排序,即已經改變了子查詢的中order by的排序，但是結果與正確結果中的id是一樣的，只是排序不同罷了。
方案二：
因爲要求按照superid倒序排序選出，而一個id對應的superid不同，必有大有小，選出最大的那一個，即可。 同理若是按照superid正序排列，可以選出最小的一列
%jdbc(hive)
create table temp.match_relation_3M_active_v7 as
select a.id
from (select id,max(superid) as superid
from temp.match_relation_3M_active
group by id
order by superid desc
limit 100
) a
方案三：
首先利用窗口函數ROW_Number() over()窗口函數對id這一列去重，不能用distinct或者group by對id,superid同時去重
%jdbc(hive)
create table temp.match_relation_3M_active_v11 as
select n.id
from (select m.id,superid
from (select id,superid,ROW_Number() over(partition by id order by id) rank
from temp.match_relation_3M_active
) m
where m.rank=1
order by superid desc
limit 100
)n
注意，以下代碼中，窗口函數ROW_Number() over（）的執行順序晚於 order by superid desc，最終的結果並非 superid的倒敘排列的結果
%jdbc(hive)
create table temp.match_relation_3M_active_v9 as
select m.id
from (select id, superid,ROW_Number() over(partition by id order by id) rank
from temp.match_relation_3M
order by superid desc
) m
where m.rank=1
group by m.id
limit 100
