COUNT (DISTINCT) 和其他 DISTINCT 聚合
计算 DISTINCT 聚合通常需要比其他聚合更多的工作。另外，与具有多个 DISTINCT 聚合的查询相比，使用单个 DISTINCT 聚合的查询使用的资源较少。
提示
当所有不同聚合列具有相似数量的不同值时，Vertica 会更高效地执行具有多个不同聚合的查询。以下查询会返回 date_dimension 表的 date_key 列中不同值的数量：
=> SELECT COUNT (DISTINCT date_key) FROM date_dimension;
COUNT
-------
1826
(1 row)
此示例会返回对所有 inventory_fact 记录计算表达式 x+y 得到的所有不同值。
=> SELECT COUNT (DISTINCT date_key + product_key) FROM inventory_fact;
COUNT
-------
21560
(1 row)
可以使用 LIMIT 关键字限制返回的行数来创建等同的查询：
=> SELECT COUNT(date_key + product_key) FROM inventory_fact GROUP BY date_key LIMIT 10;
COUNT
-------
173
31
321
113
286
84
244
238
145
202
(10 rows)
此查询会返回具有特定不同 date_key 值的所有记录中不同 product_key 值的数量。
=> SELECT product_key, COUNT (DISTINCT date_key) FROM inventory_fact
GROUP BY product_key LIMIT 10;
product_key | count
-------------+-------
1 | 12
2 | 18
3 | 13
4 | 17
5 | 11
6 | 14
7 | 13
8 | 17
9 | 15
10 | 12
(10 rows)
该查询通过常数 1 对 product_key 表中每个不同的 inventory_fact 值进行计数。
=> SELECT product_key, COUNT (DISTINCT product_key) FROM inventory_fact
GROUP BY product_key LIMIT 10;
product_key | count
-------------+-------
1 | 1
2 | 1
3 | 1
4 | 1
5 | 1
6 | 1
7 | 1
8 | 1
9 | 1
10 | 1
(10 rows)
该查询会选择每个不同的 date_key 值，并针对具有特定 product_key 值的所有记录为不同的product_key 值进行计数。然后，它会对具有特定 qty_in_stock 值的所有记录中的 product_key 值进行求和，并按照 date_key 对结果进行分组。
=> SELECT date_key, COUNT (DISTINCT product_key), SUM(qty_in_stock) FROM inventory_fact
GROUP BY date_key LIMIT 10;
date_key | count | sum
----------+-------+--------
1 | 173 | 88953
2 | 31 | 16315
3 | 318 | 156003
4 | 113 | 53341
5 | 285 | 148380
6 | 84 | 42421
7 | 241 | 119315
8 | 238 | 122380
9 | 142 | 70151
10 | 202 | 95274
(10 rows)
该查询会选择每个不同的 product_key 值，然后针对具有特定 date_key 值的所有记录为不同的product_key 值进行计数。它还会对具有特定 warehouse_key 值的所有记录中的不同 product_key 值进行计数。
=> SELECT product_key, COUNT (DISTINCT date_key), COUNT (DISTINCT warehouse_key) FROM inventory_fact
GROUP BY product_key LIMIT 15;
product_key | count | count
-------------+-------+-------
1 | 12 | 12
2 | 18 | 18
3 | 13 | 12
4 | 17 | 18
5 | 11 | 9
6 | 14 | 13
7 | 13 | 13
8 | 17 | 15
9 | 15 | 14
10 | 12 | 12
11 | 11 | 11
12 | 13 | 12
13 | 9 | 7
14 | 13 | 13
15 | 18 | 17
(15 rows)
该查询会选择每个不同的 product_key 值，为具有特定 date_key 值的所有记录的不同 warehouse_key 和 product_key 值进行计数，然后对具有特定 qty_in_stock 值的记录中的所有 product_key 值进行求和。然后，它会返回具有特定 product_version 值的记录中 product_key 值的数量。
=> SELECT product_key, COUNT (DISTINCT date_key),
COUNT (DISTINCT warehouse_key),
SUM (qty_in_stock),
COUNT (product_version)
FROM inventory_fact GROUP BY product_key LIMIT 15;
product_key | count | count | sum | count
-------------+-------+-------+-------+-------
1 | 12 | 12 | 5530 | 12
2 | 18 | 18 | 9605 | 18
3 | 13 | 12 | 8404 | 13
4 | 17 | 18 | 10006 | 18
5 | 11 | 9 | 4794 | 11
6 | 14 | 13 | 7359 | 14
7 | 13 | 13 | 7828 | 13
8 | 17 | 15 | 9074 | 17
9 | 15 | 14 | 7032 | 15
10 | 12 | 12 | 5359 | 12
11 | 11 | 11 | 6049 | 11
12 | 13 | 12 | 6075 | 13
13 | 9 | 7 | 3470 | 9
14 | 13 | 13 | 5125 | 13
15 | 18 | 17 | 9277 | 18
(15 rows)
以下示例会返回 warehouse 维度表中的仓库数。
=> SELECT COUNT(warehouse_name) FROM warehouse_dimension;
COUNT
-------
100
(1 row)
下一个示例会返回供应商总数：
=> SELECT COUNT(*) FROM vendor_dimension;
COUNT
-------
50
(1 row)