maxcompute 2.0複雜資料型別之array
1. 含義
類似於Java中的array。有序、可重複。
2. 場景
什麼樣的資料，適合使用array型別來儲存呢？這裡列舉了幾個我在開發中實際用到的場景。
2.1 標籤類的資料
為什麼說標籤類資料適合使用array型別呢？
（1）標籤一般是一個只有key、沒有value的結構；
（2）標籤的數量（列舉值個數）會非常多；
（3）標籤的變化會比較頻繁；
（4）標籤會過期；
因此，比起“建立多個欄位”、“使用指定分隔符分隔的字串”、“使用map”等方法，使用array是更合適的。
2.2 物件列表
物件有多種固定的屬性，簡單的key-value格式無法滿足，可以使用array巢狀struct的方式定義。減少了維護資料字典的工作量。
3. 玩轉array
3.1 陣列欄位拆成多行
3.1.1 explode
select explode(t.arr) from (select array('a','b','c') as arr) t;
| col |
|---|
| a |
| b |
| c |
select t1.id,t2.arr from (select 'xxx' as id,array('a','b','c') as arr) t1 lateral view explode(t1.arr) t2 as arr ;
| id | arr |
|---|---|
| xxx | a |
| xxx | b |
| xxx | c |
3.1.2 posexplode
select posexplode(t.arr) from (select array('a','b','c') as arr) t;
| pos | val |
|---|---|
| 0 | a |
| 1 | b |
| 2 | c |
select t1.id,t2.serialno,t2.arr from (select 'xxx' as id,array('a','b','c') as arr) t1 lateral view posexplode(t1.arr) t2 as serialno,arr ;
| id | serialno | arr |
|---|---|---|
| xxx | 0 | a |
| xxx | 1 | b |
| xxx | 2 | c |
3.2 多行合併成陣列
3.2.1 不去重
select collect_list(t.c1) as arr from ( select 'a' as c1 union all select 'a' as c1 union all select 'b' as c1) t;
| arr |
|---|
| ["a","a","b"] |
3.2.2 去重
select collect_set(t.c1) as arr from ( select 'a' as c1 union all select 'a' as c1 union all select 'b' as c1) t;
| arr |
|---|
| ["a","b"] |
3.3 陣列拼成字串
select concat_ws(',',t.arr) from (select array('a','b','c') as arr) t;
| _c0 |
|---|
| a,b,c |
3.4 字串轉成陣列
select split('a,b,c',',');
| _c0 |
|---|
| ["a","b","c"] |
3.5 構造陣列
select array('aa','bb','cc');
| _c0 |
|---|
| ["aa","bb","cc"] |
3.6 陣列元素排序
select sort_array(array('b','c','e','a','d'));
| _c0 |
|---|
| ["a","b","c","d","e"] |
select sort_array(array(1,10,100,2,3));
| _c0 |
|---|
| [1,2,3,10,100] |
3.7 陣列中增加一項
select split(concat('d,',concat_ws(',',t.arr)),',') as arr from (select array('a','b','c') as arr) t;
| arr |
|---|
| ["d","a","b","c"] |
4. 常見用法
4.1 代替無法使用的with cube
例如現在有張下單記錄流水錶，記錄著每一條下單記錄，包含欄位“訂單ID”、“下單人ID”、“下單渠道(網站/app)”。
現在要統計“各渠道的下單人數和訂單數”，渠道維度包含“不限”、“網站”、“APP”三項。
一般做這些包含“不限”的維度的聚合計算時，都使用group by xxx with cube關鍵字。但是maxcompute中暫時還不支援這個關鍵字，所以我們換另一種方法來實現。
SELECT tt.`下單渠道`, COUNT(1) AS `下單人數`, SUM(tt.`下單量`) AS `下單量`
FROM (
SELECT t1.`下單人ID`, t2.`下單渠道`, SUM(t1.`下單量`) AS `下單量`
FROM (
SELECT t.`下單人ID`, t.`下單渠道`, SUM(t.`下單量`) AS `下單量`
FROM (
SELECT `訂單ID`, `下單人ID`, `下單渠道`, 1 AS `下單量`
FROM `下單記錄流水錶`
) t
GROUP BY t.`下單人ID`,
t.`下單渠道`
) t1
LATERAL VIEW EXPLODE(array(t1.`下單渠道`, '不限')) t2 AS `下單渠道`
GROUP BY t1.`下單人ID`,
t2.`下單渠道`
) tt
GROUP BY tt.`下單渠道`
4.2 陣列是否相等
陣列的相等或不等，無法通過“=”來判斷，因此要嘗試一些其他的方法。最常用的辦法，就是轉成字串再比較。
4.2.1 考慮順序是否一致
直接轉成字串後，比較是否相等
4.2.2 不考慮順序是否一致
先排序，再轉成字串，然後比較是否相等
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