【累积型快照事实表】订单表

港控/mmm° 2022-12-03 09:29 127阅读 0赞

### 1、concat ###

concat函数在连接字符串的时候，只要其中一个是NULL，那么将返回NULL

hive> select concat('a','b');
    ab
    
    hive> select concat('a','b',null);
    NULL

### 2、concat\_ws ###

concat\_ws函数在连接字符串的时候，只要有一个字符串不是NULL，就不会返回NULL。

concat\_ws函数需要指定分隔符。

hive> select concat_ws('-','a','b');
    a-b
    
    hive> select concat_ws('-','a','b',null);
    a-b
    
    hive> select concat_ws('','a','b',null);
    ab

### 3、STR\_TO\_MAP ###

*  语法

`STR_TO_MAP(VARCHAR text, VARCHAR listDelimiter, VARCHAR keyValueDelimiter)`

*  功能

1.  使用`listDelimiter`将text分隔成K-V对，
2.  然后使用`keyValueDelimiter`分隔每个K-V对，组装成MAP返回。
3.  默认`listDelimiter为（ ，）`，`keyValueDelimiter为（=）`。

*  案例

str_to_map('1001=2020-03-10,1002=2020-03-10',  ','  ,  '=')
    输出
    {"1001":"2020-03-10","1002":"2020-03-10"}

### 4、案例 ###

第一步：

hive> select order_id, concat(order_status,'=', operate_time) from order_status_log where dt='2020-03-10'; 
    
    3210    1001=2020-03-10 00:00:00.0
    3211    1001=2020-03-10 00:00:00.0
    3212    1001=2020-03-10 00:00:00.0
    
    3210    1002=2020-03-10 00:00:00.0
    3211    1002=2020-03-10 00:00:00.0
    3212    1002=2020-03-10 00:00:00.0
    
    3210    1005=2020-03-10 00:00:00.0
    3211    1004=2020-03-10 00:00:00.0
    3212    1004=2020-03-10 00:00:00.0

第二步：

hive > select order_id, collect_set(concat(order_status,'=',operate_time)) from order_status_log where dt='2020-03-10' group by order_id;
    
    3210    ["1001=2020-03-10 00:00:00.0","1002=2020-03-10 00:00:00.0","1005=2020-03-10 00:00:00.0"]
    3211    ["1001=2020-03-10 00:00:00.0","1002=2020-03-10 00:00:00.0","1004=2020-03-10 00:00:00.0"]
    3212    ["1001=2020-03-10 00:00:00.0","1002=2020-03-10 00:00:00.0","1004=2020-03-10 00:00:00.0"]

第三步：

hive> 
    select order_id, concat_ws(',', collect_set(concat(order_status,'=',operate_time))) from order_status_log where dt='2020-03-10' group by order_id;
    
    3210    1001=2020-03-10 00:00:00.0,1002=2020-03-10 00:00:00.0,1005=2020-03-10 00:00:00.0
    3211    1001=2020-03-10 00:00:00.0,1002=2020-03-10 00:00:00.0,1004=2020-03-10 00:00:00.0
    3212    1001=2020-03-10 00:00:00.0,1002=2020-03-10 00:00:00.0,1004=2020-03-10 00:00:00.0

第四步：

hive >
    select order_id, str_to_map(concat_ws(',',collect_set(concat(order_status,'=',operate_time))), ','  ,  '=') tms  from order_status_log where dt='2020-03-10' group by order_id;
    
    3210    {
        "1001":"2020-03-10 00:00:00.0","1002":"2020-03-10 00:00:00.0","1005":"2020-03-10 00:00:00.0"}
    3211    {
        "1001":"2020-03-10 00:00:00.0","1002":"2020-03-10 00:00:00.0","1004":"2020-03-10 00:00:00.0"}
    3212    {
        "1001":"2020-03-10 00:00:00.0","1002":"2020-03-10 00:00:00.0","1004":"2020-03-10 00:00:00.0"}

第五步：取值

*  tms\['1001'\]：创建时间（未支付状态）
 *  tms\['1002'\]：支付时间（支付状态）
 *  tms\['1003'\]：取消时间（已取消状态）
 *  tms\['1004'\]：完成时间（已完成状态）
 *  tms\['1005'\]：退款时间（退款状态）
 *  tms\['1006'\]：退款完成时间（退款完成状态）