1. hivesql怎么获取上一个月月份
hivesql sql — 获取指定hive表或指定文件所hive表DDL按区则默认执行近7区DDL同table支持符合sql语则表达式表匹配则提示用户选择(使用file则自关闭该交互功能)。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapRece统计，不必开发专门的MapRece应用，十分适合数据仓库的统计分析。另外一个是Windows注册表文件。
2. Hive sql及窗口函数
hive函数：
1、根据指定条件返回结果：case when then else end as
2、基本类型转换：CAST（）
3、nvl：处理空字段：三个str时，是否为空可以指定返回不同的值
4、sql通配符： https://www.w3school.com.cn/sql/sql_wildcards.asp
5、count(1)与COUNT(*)：返回行数
如果表没有主键，那么count（1）比count（*）快；
如果有主键，那么count（主键，联合主键）比count（*）快；
count(1)跟count(主键)一样，只扫描主键。count(*)跟count(非主键)一样，扫描整个表。明显前者更快一些。
性能问题：
1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择,(指没有where的情况）；
2.尽量减少SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE COL = ‘value’ 这种查询；
3.杜绝SELECT COUNT(COL) FROM tablename WHERE COL2 = ‘value’ 的出现。
count(expression)：查询 is_reply=0 的数量： SELECT COUNT(IF(is_reply=0,1,NULL)) count FROM t_iov_help_feedback;
6、distinct与group by
distinct去重所有distinct之后所有的字段，如果有一个字段值不一致就不作为一条
group by是根据某一字段分组，然后查询出该条数据的所需字段，可以搭配 where max(time)或者Row_Number函数使用，求出最大的一条数据
7、使用with 临时表名 as() 的形式,简单的临时表直接嵌套进sql中，复杂的和需要复用的表写到临时表中，关联的时候先找到关联字段，过滤条件最好在临时表中先过滤后关联
处理json的函数：
split(json_array_string(schools), '\\|\\|') AS schools
get_json_object(school, '$.id') AS school_id,
字符串函数：
1、instr（’源字符串’ , ‘目标字符串’ ,’开始位置’,’第几次出现’）
instr(sourceString,destString,start,appearPosition)
1.sourceString代表源字符串； destString代表要从源字符串中查找的子串；
2.start代表查找的开始位置，这个参数可选的，默认为1；
3.appearPosition代表想从源字符中查找出第几次出现的destString，这个参数也是可选的， 默认为1
4.如果start的值为负数，则代表从右往左进行查找，但是位置数据仍然从左向右计算。
5.返回值为：查找到的字符串的位置。如果没有查找到，返回0。
最简单例子： 在abcd中查找a的位置，从第一个字母开始查，查找第一次出现时的位置
select instr(‘abcd’,’a’,1,1) from al; —1
应用于模糊查询：instr(字段名/列名, ‘查找字段’)
select code,name,dept,occupation from staff where instr(code, ‘001’)> 0;
等同于 select code, name, dept, occupation from staff where code like ‘%001%’ ;
应用于判断包含关系：
select ccn,mas_loc from mas_loc where instr(‘FH,FHH,FHM’,ccn)>0;
等同于 select ccn,mas_loc from mas_loc where ccn in (‘FH’,’FHH’,’FHM’);
2、substr（string A，int start，int len）和 substring（string A，int start，int len），用法一样
substr(time,1,8) 表示将time从第1位开始截取，截取的长度为8位
第一种用法：
substr（string A，int start）和 substring（string A，int start），用法一样
功效：返回字符串A从下标start位置到结尾的字符串
第二种用法：
substr（string A，int start，int len）和 substring（string A，int start，int len），用法一样
功效：返回字符串A从下标start位置开始，长度为len的字符串
3、get_json_object(form_data,'$.学生姓名') as student_name
json_tuple 函数的作用：用来解析json字符串中的多个字段
4、split(full_name, '\\.') [5] AS zq; 取的是数组里的第六个
日期(时间)函数：
1、to_date(event_time) 返回日期部分
2、date_sub：返回当前日期的相对时间
当前日期：select curdate()
当前日期前一天：select date_sub(curdate(),interval 1 day)
当前日期后一天：select date_sub(curdate(),interval -1 day)
date_sub(from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'), 14) 将现在的时间总秒数转为标准格式时间，返回14天之前的时间
时间戳>>>>日期：
from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') 将现在的时间总秒数转为标准格式时间
from_unixtime(get_json_object(get_json_object(form_data,'$.挽单时间'),'$.$date')/1000) as retain_time
unix_timestamp('2019-08-15 16:40:00','yyyy-MM-dd HH:mm:ss') --1565858400
日期>>>>时间戳：unix_timestamp()
date_format：yyyy-MM-dd HH:mm:ss 时间转格式化时间
select date_format('2019-10-07 13:24:20', 'yyyyMMdd000000')-- 20191007000000select date_format('2019-10-07', 'yyyyMMdd000000')-- 20191007000000
1.日期比较函数: datediff语法: datediff(string enddate,string startdate)
返回值: int
说明: 返回结束日期减去开始日期的天数。
举例： hive> select datediff('2016-12-30','2016-12-29'); 1
2.日期增加函数: date_add语法: date_add(string startdate, intdays)
返回值: string
说明: 返回开始日期startdate增加days天后的日期。
举例： hive>select date_add('2016-12-29',10); 2017-01-08
3.日期减少函数: date_sub语法: date_sub (string startdate,int days)
返回值: string
说明: 返回开始日期startdate减少days天后的日期。
举例： hive>select date_sub('2016-12-29',10); 2016-12-19
4.查询近30天的数据
select * from table where datediff(current_timestamp,create_time)<=30；
create_time 为table里的字段，current_timestamp 返回当前时间 2018-06-01 11:00:00
3、trunc()函数的用法：当前日期的各种第一天,或者对数字进行不四舍五入的截取
日期：
1.select trunc(sysdate) from al --2011-3-18 今天的日期为2011-3-18
2.select trunc(sysdate, 'mm') from al --2011-3-1 返回当月第一天.
上月1号 trunc(add_months(current_date(),-1),'MM')
3.select trunc(sysdate,'yy') from al --2011-1-1 返回当年第一天
4.select trunc(sysdate,'dd') from al --2011-3-18 返回当前年月日
5.select trunc(sysdate,'yyyy') from al --2011-1-1 返回当年第一天
6.select trunc(sysdate,'d') from al --2011-3-13 (星期天)返回当前星期的第一天
7.select trunc(sysdate, 'hh') from al --2011-3-18 14:00:00 当前时间为14:41
8.select trunc(sysdate, 'mi') from al --2011-3-18 14:41:00 TRUNC()函数没有秒的精确
数字：TRUNC（number,num_digits） Number 需要截尾取整的数字。Num_digits 的默认值为 0。TRUNC()函数截取时不进行四舍五入
11.select trunc(123.458,1) from al --123.4
12.select trunc(123.458,-1) from al --120
4、round()：四舍五入：
select round(1.455, 2) #结果是：1.46，即四舍五入到十分位，也就是保留两位小数
select round(1.5) #默认四舍五入到个位，结果是：2
select round(255, -1) #结果是：260，即四舍五入到十位，此时个位是5会进位
floor()：地板数
ceil()天花板数
5、
6.日期转年函数: year语法: year(string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的年。
举例：
hive> select year('2011-12-08 10:03:01') from al;
2011
hive> select year('2012-12-08') fromal;
2012
7.日期转月函数: month语法: month (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的月份。
举例：
hive> select month('2011-12-08 10:03:01') from al;
12
hive> select month('2011-08-08') fromal;
8
8.日期转天函数: day语法: day (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的天。
举例：
hive> select day('2011-12-08 10:03:01') from al;
8
hive> select day('2011-12-24') fromal;
24
9.日期转小时函数: hour语法: hour (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的小时。
举例：
hive> select hour('2011-12-08 10:03:01') from al;
10
10.日期转分钟函数: minute语法: minute (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的分钟。
举例：
hive> select minute('2011-12-08 10:03:01') from al;
3
11.日期转秒函数: second语法: second (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的秒。
举例：
hive> select second('2011-12-08 10:03:01') from al;
1
12.日期转周函数: weekofyear语法: weekofyear (string date)
返回值: int
说明: 返回日期在当前的周数。
举例：
hive> select weekofyear('2011-12-08 10:03:01') from al;
49
查看hive表在hdfs中的位置：show create table 表名;
在hive中hive2hive，hive2hdfs：
HDFS、本地、hive -----> Hive：使用 insert into | overwrite、loaddata local inpath "" into table student;
Hive ----> Hdfs、本地：使用：insert overwrite | local
网站访问量统计：
uv：每用户访问次数
ip：每ip(可能很多人)访问次数
PV:是指页面的浏览次数
VV:是指你访问网站的次数
sql：
基本函数：
count、max、min、sum、avg、like、rlike（'2%'、'_2%'、%2%'、'[2]'）（java正则）
and、or、not、in
where、group by、having、{ join on 、full join} 、order by（desc降序）
sort by需要与distribut by集合结合使用：
hive (default)> set maprece.job.reces=3; //先设置rece的数量
insert overwrite local directory '/opt/mole/datas/distribute-by'
row format delimited fields terminated by '\t'
先按照部门编号分区，再按照员工编号降序排序。
select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;
外部表 create external table if not exists dept
分区表：create table dept_partition ( deptno int, dname string, loc string ) partitioned by ( month string )
load data local inpath '/opt/mole/datas/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201809');
alter table dept_partition add/drop partition(month='201805') ,partition(month='201804');
多分区联合查询：union
select * from dept_partition2 where month='201809' and day='10';
show partitions dept_partition;
desc formatted dept_partition;
二级分区表：create table dept_partition2 ( deptno int, dname string, loc string ) partitioned by (month string, day string) row format delimited fields terminated by '\t';
分桶抽样查询：分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件
create table stu_buck(id int, name string) clustered by(id) into 4 bucketsrow format delimited fields terminated by '\t';
设置开启分桶与rece为1：
set hive.enforce.bucketing=true;
set maprece.job.reces=-1;
分桶抽样：select * from stu_bucktablesample(bucket x out of y on id);
抽取，桶数/y，x是从哪个桶开始抽取，y越大 抽样数越少，y与抽样数成反比，x必须小于y
给空字段赋值：
如果员工的comm为NULL，则用-1代替或用其他字段代替 ：select nvl(comm,-1) from emp;
case when:如何符合记为1，用于统计、分组统计
select dept_id, sum(case sex when '男' then 1 else 0 end) man , sum(case sex when '女' then 1 else 0 end) woman from emp_sex group by dept_id;
用于组合归类汇总(行转列)：UDAF：多转一
concat：拼接查询结果
collect_set(col)：去重汇总，产生array类型字段，类似于distinct
select t.base, concat_ws('|',collect_set(t.name)) from (select concat_ws(',',xingzuo,blood_type) base,name from person_info) t group by t.base;
解释：先第一次查询得到一张没有按照（星座血型）分组的表，然后分组，使用collect_set将名字组合成数组，然后使用concat将数组变成字符串
用于拆分数据：(列转行)：UDTF：一转多
explode(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
lateral view 侧面显示：用于和UDTF一对多函数搭配使用
用法：lateral view udtf(expression) tablealias as cate
cate：炸开之后的列别名
temptable ：临时表表名
解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
开窗函数：
Row_Number,Rank，Dense_Rank over：针对统计查询使用
Row_Number：返回从1开始的序列
Rank:生成分组中的排名序号，会在名词s中留下空位。3 3 5
dense_rank：生成分组中的排名序号，不会在名词中留下空位。3 3 4
over：主要是分组排序，搭配窗口函数使用
结果：
SUM、AVG、MIN、MAX、count
preceding：往前
following：往后
current row：当前行
unbounded：unbounded preceding 从前面的起点， unbounded following：到后面的终点
sum：直接使用sum是总的求和，结合over使用可统计至每一行的结果、总的结果、当前行+之前多少行/之后多少行、当前行到往后所有行的求和。
over(rowsbetween 3/current ) 当前行到往后所有行的求和
ntile：分片，结合over使用，可以给数据分片，返回分片号
使用场景：统计出排名前百分之或n分之一的数据。
lead,lag,FIRST_VALUE,LAST_VALUE
lag与lead函数可以返回上下行的数据
lead(col,n,dafault) 用于统计窗口内往下第n行值
第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值
第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
使用场景：通常用于统计某用户在某个网页上的停留时间
FIRST_VALUE:取分组内排序后，截止到当前行，第一个值
LAST_VALUE:取分组内排序后，截止到当前行,最后一个值
范围内求和: https://blog.csdn.net/happyrocking/article/details/105369558
cume_dist，percent_rank
–CUME_DIST :小于等于当前值的 行数 / 分组内总行数
–比如，统计小于等于当前薪水的人数，占总人数的比例
percent_rank:分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1
总结：
在Spark中使用spark sql与hql一致，也可以直接使用sparkAPI实现。
HiveSql窗口函数主要应用于求TopN，分组排序TopN、TopN求和，前多少名前百分之几。
与Flink窗口函数不同。
Flink中的窗口是用于将无线数据流切分为有限块处理的手段。
window分类：
CountWindow：按照指定的数据条数生成一个 Window，与时间无关。
TimeWindow：按照时间生成 Window。
1. 滚动窗口（Tumbling Windows）：时间对齐，窗口长度固定，不重叠：：常用于时间段内的聚合计算
2.滑动窗口（Sliding Windows）：时间对齐，窗口长度固定，可以有重叠：：适用于一段时间内的统计（某接口最近 5min 的失败率来报警）
3. 会话窗口（Session Windows）无时间对齐，无长度，不重叠：：设置session间隔，超过时间间隔则窗口关闭。
3. hive sql的语法帮助在哪
Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapRece任务进行运行，通过自己的SQL 去查询分析需要的内容，这套SQL 简称Hive SQL，使不熟悉maprece 的用户很方便的利用SQL 语言查询，汇总，分析数据。而maprece开发人员可以把己写的mapper 和recer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
它与关系型数据库的SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML 以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。HIVE不适合用于联机online)事务处理，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。
HIVE的特点：可伸缩（在Hadoop的集群上动态的添加设备），可扩展，容错，输入格式的松散耦合。
Hive 的官方文档中对查询语言有了很详细的描述，请参考：http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual ，本文的内容大部分翻译自该页面，期间加入了一些在使用过程中需要注意到的事项。
1. DDL 操作
DDL
?建表
?删除表
?修改表结构
?创建／删除视图
?创建数据库
?显示命令
建表：
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...)
[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]
[ROW FORMAT row_format]
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]
?CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；用户可以用 IF NOT EXIST 选项来忽略这个异常
?EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION）
?LIKE 允许用户复制现有的表结构，但是不复制数据
?COMMENT可以为表与字段增加描述
?ROW FORMAT
DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]
[MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]
| SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value, property_name=property_value, ...)]
用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的 SerDe。在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe，Hive 通过 SerDe 确定表的具体的列的数据。
?STORED AS
SEQUENCEFILE
| TEXTFILE
| RCFILE
| INPUTFORMAT input_format_classname OUTPUTFORMAT output_format_classname
如果文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCE 。
创建简单表：
hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);
创建外部表：
CREATE EXTERNAL TABLE page_view(viewTime INT, userid BIGINT,
page_url STRING, referrer_url STRING,
ip STRING COMMENT 'IP Address of the User',
country STRING COMMENT 'country of origination')
COMMENT 'This is the staging page view table'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\054'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '';
建分区表
CREATE TABLE par_table(viewTime INT, userid BIGINT,
page_url STRING, referrer_url STRING,
ip STRING COMMENT 'IP Address of the User')
COMMENT 'This is the page view table'
PARTITIONED BY(date STRING, pos STRING)
ROW FORMAT DELIMITED ‘\t’
FIELDS TERMINATED BY '\n'
STORED AS SEQUENCEFILE;
建Bucket表
CREATE TABLE par_table(viewTime INT, userid BIGINT,
page_url STRING, referrer_url STRING,
ip STRING COMMENT 'IP Address of the User')
COMMENT 'This is the page view table'
PARTITIONED BY(date STRING, pos STRING)
CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(viewTime) INTO 32 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED ‘\t’
FIELDS TERMINATED BY '\n'
STORED AS SEQUENCEFILE;
创建表并创建索引字段ds
hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING);
复制一个空表
CREATE TABLE empty_key_value_store
LIKE key_value_store;
例子
create table user_info (user_id int, cid string, ckid string, username string)
row format delimited
fields terminated by '\t'
lines terminated by '\n';
导入数据表的数据格式是：字段之间是tab键分割，行之间是断行。
及要我们的文件内容格式：
100636 100890 c5c86f4cddc15eb7 yyyvybtvt
100612 100865 97cc70d411c18b6f gyvcycy
100078 100087 ecd6026a15ffddf5 qa000100
显示所有表：
hive> SHOW TABLES;
按正条件（正则表达式）显示表，
hive> SHOW TABLES '.*s';
修改表结构
?增加分区、删除分区
?重命名表
?修改列的名字、类型、位置、注释
?增加/更新列
?增加表的元数据信息
表添加一列 ：
hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);
添加一列并增加列字段注释
hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');
更改表名：
hive> ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf;
删除列：
hive> DROP TABLE pokes;
增加、删除分区
?增加
ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] partition_spec [ LOCATION 'location1' ] partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ...
partition_spec:
: PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ...)
?删除
ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...
重命名表
?ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name
修改列的名字、类型、位置、注释：
?ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]
?这个命令可以允许改变列名、数据类型、注释、列位置或者它们的任意组合
表添加一列 ：
hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT);
添加一列并增加列字段注释
hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'a comment');
增加/更新列
?ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)
? ADD是代表新增一字段，字段位置在所有列后面(partition列前)
REPLACE则是表示替换表中所有字段。
增加表的元数据信息
?ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES table_properties table_properties:
:[property_name = property_value…..]
?用户可以用这个命令向表中增加metadata
改变表文件格式与组织
?ALTER TABLE table_name SET FILEFORMAT file_format
?ALTER TABLE table_name CLUSTERED BY(userid) SORTED BY(viewTime) INTO num_buckets BUCKETS
附上出处链接：http://blog.itpub.net/26613085/viewspace-1224043/
4. hive 怎么导入非规范日期数据
输入配CSV input，输出配Hive output。
需要注意：在CSV input中针对那个日期字段，要配置数据格式：yyyyMMdd HH:mm:ss
java.util.Date日期格式为：年月日时分秒
java.sql.Date日期格式为：年月日[只存储日期数据不存储时间数据]
java.sql.Time日期格式为：时分秒
java.sql.Timestamp日期格式为：年月日时分秒纳秒（毫微秒）
loader 提供的时间格式如下：
date是年月日，
time是时分秒，
timestamp是年月日时分秒
5. hvie sql日期转换成字符串 格式为YYYYMMDD 怎么写
hvie sql日期转换成字符串 格式为YYYYMMDD 怎么写？
CONVERT(数据类型,表达式,样式)
6. hive的sql怎样增加常数列
hive支持的数据类型很简单就INT(4 byte integer),BIGINT(8 byte integer),FLOAT(single precision),DOUBLE(double precision),BOOLEAN,STRING等原子类型，连日期时间类型也不支持，但通过to_date、unix_timestamp、date_diff、date_add、date_sub等函数就能完成mysql同样的时间日期复杂操作。
7. HiveSQL核心技能之常用函数
目标：
1、掌握hive基础语法、常用函数及其组合使用
2、掌握一些基本业务指标的分析思路与实现技巧
1）某次经营活动中，商家发起了“异性拼团购”，试着针对某个地区的用户进行推广，找出匹配用户。
注意：如果该表是一个分区表，则where条件中必须对分区字段进行限制
2）选出在2018年12月31日，购买的商品品类是food的用户名、购买数量、支付金额
3）试着对本公司2019年第一季度商品的热度与价值度进行分析。
"2019年一月到三月，每个品类有多少人购买，累计金额是多少"
GROUP BY ... HAVING（分类汇总过滤）
4）找出在2019年4月支付金额超过5万元的用户，给这些VIP用户赠送优惠券
5）2019年4月，支付金额最多的TOP5用户
查看Hive中的函数：show functions；
查看具体函数的用法：1）desc function 函数名；2）desc function extended函数名；
6）
7）用户的首次激活时间，与2019年5月1日的日期间隔。
datediff(string enddate,string startdate):结束日期减去开始日期的天数
拓展:日期增加函数（增加天数）、减少函数（减少天数） —— date_add、date_sub（类型要是string类型的）
date_add（string startdate,int days)、date_sub（string startdate,int days)
case when 函数
8）统计以下四个年龄段20岁以下、20-30岁、30-40岁、40岁以上的用户数
case when 的时候不用加group by，只有在聚合函数的时候才需要group by
if 函数
9）统计每个性别的用户等级高低分布情况（假设level大于5为高级，注意列名不能使用中文的）
10）分析每个月都拉新情况
substring(stringA,INT start,int len),substr(stringA,INT start,int len)，截取起始位置和截取长度
extra1需要解析json字段，然后用$.key取出想要获取的value;
extra2使用的是中括号加引号的方式进行字段提取和分组；
两种写法要看字段类型的不同采取不同的方式
11）求不同手机品牌的用户数
12）ELLA用户的2018年的平均每次支付金额，以及2018年最大的支付日期和最小的支付日期的间隔
13）2018年购买的商品品类在两个以上的用户数
步骤总结：
1、先求出每个人购买的商品品类书
2、筛选出购买商品品类书大于2的用户
3、统计符合条件的用户有多少个
14）用户激活时间在2018年，年龄段在20-30岁和30-40岁的婚姻情况分布
步骤总结：
1、先选出激活时间在2018年的用户，并把他们所在的年龄段计算好，并提取出婚姻状况；
如何select后面没有进行聚合，则可以不用使用group by，直接使用where进行过滤就可以；
2、取出年龄段在20-30岁和30-40岁的用户，把他们的婚姻状况转义成可理解的说明；
3、聚合计算，针对年龄段，婚姻状况的聚合