1. 含义
类似于Java中的array。有序、可重复。
2. 场景
什么样的数据，适合使用array类型来存储呢？这里列举了几个我在开发中实际用到的场景。
2.1 标签类的数据
为什么说标签类数据适合使用array类型呢？
（1）标签一般是一个只有key、没有value的结构；
（2）标签的数量（枚举值个数）会非常多；
（3）标签的变化会比较频繁；
（4）标签会过期；
因此，比起“创建多个字段”、“使用指定分隔符分隔的字符串”、“使用map”等方法，使用array是更合适的。
2.2 对象列表
对象有多种固定的属性，简单的key-value格式无法满足，可以使用array嵌套struct的方式定义。减少了维护数据字典的工作量。
3. 玩转array
3.1 数组字段拆成多行
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 多行合并成数组
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 数组拼成字符串
select concat_ws(',',t.arr) from (select array('a','b','c') as arr) t;
| _c0 |
|---|
| a,b,c |
3.4 字符串转成数组
select split('a,b,c',',');
| _c0 |
|---|
| ["a","b","c"] |
3.5 构造数组
select array('aa','bb','cc');
| _c0 |
|---|
| ["aa","bb","cc"] |
3.6 数组元素排序
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 数组中增加一项
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. 常见用法
4.1 代替无法使用的with cube
例如现在有张下单记录流水表，记录着每一条下单记录，包含字段“订单ID”、“下单人ID”、“下单渠道(网站/app)”。
现在要统计“各渠道的下单人数和订单数”，渠道维度包含“不限”、“网站”、“APP”三项。
一般做这些包含“不限”的维度的聚合计算时，都使用group by xxx with cube关键字。但是maxcompute中暂时还不支持这个关键字，所以我们换另一种方法来实现。
SELECT tt.`下单渠道`, COUNT(1) AS `下单人数`, SUM(tt.`下单量`) AS `下单量`
FROM (
SELECT t1.`下单人ID`, t2.`下单渠道`, SUM(t1.`下单量`) AS `下单量`
FROM (
SELECT t.`下单人ID`, t.`下单渠道`, SUM(t.`下单量`) AS `下单量`
FROM (
SELECT `订单ID`, `下单人ID`, `下单渠道`, 1 AS `下单量`
FROM `下单记录流水表`
) t
GROUP BY t.`下单人ID`,
t.`下单渠道`
) t1
LATERAL VIEW EXPLODE(array(t1.`下单渠道`, '不限')) t2 AS `下单渠道`
GROUP BY t1.`下单人ID`,
t2.`下单渠道`
) tt
GROUP BY tt.`下单渠道`
4.2 数组是否相等
数组的相等或不等，无法通过“=”来判断，因此要尝试一些其他的方法。最常用的办法，就是转成字符串再比较。
4.2.1 考虑顺序是否一致
直接转成字符串后，比较是否相等
4.2.2 不考虑顺序是否一致
先排序，再转成字符串，然后比较是否相等
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