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目录

0 引言

1. 正则表达式函数

1.1 regexp_extract

1.2 regexp_replace

1.3 regexp_like

2. 在WHERE子句中使用正则表达式

3. 在GROUP BY中使用正则表达式

4. 性能考虑

5. 高级正则表达式技巧

5.1 使用正则表达式进行数据清洗

5.2 使用正则表达式处理JSON

6. 正则表达式与窗口函数的结合

7. 使用UDF扩展正则表达式功能

8. 性能优化技巧

9. 实际应用案例

9.1 日志分析

9.2 文本分类

10. 正则表达式在ETL过程中的应用

10.1 数据提取 (Extract)

10.2 数据转换 (Transform)

10.3 数据加载前的验证 (Load)

11 正则表达式性能调优

11.1 使用Explain计划

11.2 正则表达式优化技巧​​​​​​​

12. 正则表达式安全性考虑

13. 正则表达式与机器学习的结合

 14 正则表达式元字符总结

15 结论

如果觉得本文对你有帮助，想进一步学习SQL语言这门艺术的，那么不妨也可以选择去看看我的博客专栏 ，部分内容如下：

数字化建设通关指南

专栏 原价99，现在活动价59.9，按照阶梯式增长，直到恢复原价。

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0 引言

“ 正则表达式是一种强大的文本处理工具,在 SQL中也得到了广泛支持。本文将介绍HiveSQL中使用正则表达式的主要方法和常见场景。”

1. 正则表达式函数

Hive SQL提供了几个内置函数来处理正则表达式:

1.1 regexp_extract

regexp_extract(string, pattern, idx) 函数用于从字符串中提取匹配正则表达式的子串。

SELECT regexp_extract('foo|bar|baz', '(\\w+)\\|(\\w+)', 2) AS extracted;-- 结果: bar

1.2 regexp_replace

regexp_replace(string, pattern, replacement) 函数用于替换匹配正则表达式的内容。​​​​​​​

SELECT regexp_replace('100-200', '(\\d+)', 'num') AS replaced;-- 结果: num-num

1.3 regexp_like

regexp_like(string, pattern) 函数用于检查字符串是否匹配给定的正则表达式。​​​​​​​

SELECT regexp_like('Apple', '[A-Z][a-z]+') AS is_match;-- 结果: true

2. 在WHERE子句中使用正则表达式

你可以在WHERE子句中使用正则表达式来过滤数据:​​​​​​​

SELECT * FROM usersWHERE regexp_like(email, '^[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\\.[A-Z|a-z]{2,}$');

这个查询会选择所有email格式正确的用户。

3. 在GROUP BY中使用正则表达式

正则表达式可以用于复杂的分组操作:

SELECT regexp_extract(url, '^(https?://)?([^/]+)', 2) AS domain,COUNT(*) AS visit_count
FROM web_logs
GROUP BY regexp_extract(url, '^(https?://)?([^/]+)', 2);

这个查询会按照URL的域名部分进行分组统计。

4. 性能考虑

虽然正则表达式非常强大,但它们可能会影响查询性能,特别是在处理大量数据时。在使用正则表达式时,请考虑以下建议:​​​​​​​

尽可能使用更简单的字符串函数(如LIKE)代替复杂的正则表达式。对于频繁执行的查询,考虑预处理数据,将正则表达式的结果存储起来。使用正则表达式时,尽量避免回溯,使用高效的模式。

5. 高级正则表达式技巧

5.1 使用正则表达式进行数据清洗

正则表达式在数据清洗过程中非常有用,特别是处理非结构化或半结构化数据时。

-- 清理电话号码格式​​​​​​​

SELECT   regexp_replace(phone_number, '(\\D)', '') AS cleaned_phone_numberFROM customers;

-- 提取邮政编码​​​​​​​

SELECT   regexp_extract(address, '\\b\\d{5}(?:-\\d{4})?\\b', 0) AS zip_codeFROM addresses;

5.2 使用正则表达式处理JSON

虽然HiveSQL提供了专门的JSON处理函数,但有时使用正则表达式可能更灵活:

-- 从JSON字符串中提取特定字段​​​​​​​

SELECT   regexp_extract(json_column, '"name":\\s*"([^"]*)"', 1) AS name,  regexp_extract(json_column, '"age":\\s*(\\d+)', 1) AS ageFROM json_table;

6. 正则表达式与窗口函数的结合

正则表达式可以与窗口函数结合,实现更复杂的分析:

-- 按域名分组,计算每个URL在其域名中的排名SELECT   url,  domain,  RANK() OVER (PARTITION BY domain ORDER BY visit_count DESC) AS rank_in_domainFROM (  SELECT     url,    regexp_extract(url, '^(https?://)?([^/]+)', 2) AS domain,    COUNT(*) AS visit_count  FROM web_logs  GROUP BY url)

7. 使用UDF扩展正则表达式功能

当内置的正则表达式函数不足以满足需求时,可以创建自定义UDF (User-Defined Function):

8. 性能优化技巧

除了之前提到的性能考虑,还有一些额外的优化技巧:​​​​​​​

缓存正则表达式: 如果在UDF中频繁使用相同的正则表达式,考虑将编译后的Pattern对象缓存。使用非捕获组: 当不需要捕获结果时,使用非捕获组 (?:...) 可以提高性能。避免贪婪匹配: 在可能的情况下,使用非贪婪匹配 *? 或 +? 来减少回溯。利用索引: 如果经常按照正则表达式的结果进行过滤或分组,考虑将结果存储并建立索引。

9. 实际应用案例

9.1 日志分析

-- 从日志中提取IP地址、时间戳和请求方法​​​​​​​

SELECT  regexp_extract(log_line, '^(\\S+)', 1) AS ip_address,  regexp_extract(log_line, '\\[(.*?)\\]', 1) AS timestamp,  regexp_extract(log_line, '"(\\S+)\\s+\\S+\\s+\\S+"', 1) AS http_methodFROM log_table;

9.2 文本分类

-- 基于文本内容进行简单的主题分类

SELECTtext,CASEWHEN regexp_like(LOWER(text), '\\b(stock|market|finance|economy)\\b') THEN 'Finance'WHEN regexp_like(LOWER(text), '\\b(health|medical|doctor|patient)\\b') THEN 'Healthcare'WHEN regexp_like(LOWER(text), '\\b(technology|software|hardware|internet)\\b') THEN 'Technology'ELSE 'Other'END AS category
FROM articles;

10. 正则表达式在ETL过程中的应用

在Extract, Transform, Load (ETL)过程中,正则表达式可以发挥重要作用:

10.1 数据提取 (Extract)

-- 从非结构化文本中提取结构化数据​​​​​​​

SELECTregexp_extract(raw_text, 'Name: (.*?), Age: (\\d+), Email: (\\S+@\\S+)', 1) AS name,regexp_extract(raw_text, 'Name: (.*?), Age: (\\d+), Email: (\\S+@\\S+)', 2) AS age,regexp_extract(raw_text, 'Name: (.*?), Age: (\\d+), Email: (\\S+@\\S+)', 3) AS email
FROM raw_data_table;

10.2 数据转换 (Transform)

-- 标准化日期格式​​​​​​​

SELECT  CASE    WHEN regexp_like(date_string, '^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}$') THEN date_string    WHEN regexp_like(date_string, '^\\d{2}/\\d{2}/\\d{4}$') THEN       regexp_replace(date_string, '^(\\d{2})/(\\d{2})/(\\d{4})$', '$3-$1-$2')    ELSE NULL  END AS standardized_dateFROM dates_table;

10.3 数据加载前的验证 (Load)

-- 在加载数据之前验证格式​​​​​​​

SELECT *FROM staging_tableWHERE   regexp_like(email, '^[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\\.[A-Z|a-z]{2,}$')  AND regexp_like(phone, '^\\+?\\d{10,14}$')  AND regexp_like(zipcode, '^\\d{5}(-\\d{4})?$');

11 正则表达式性能调优

11.1 使用Explain计划

使用EXPLAIN命令来分析包含正则表达式的查询的执行计划:​​​​​​​

EXPLAIN EXTENDEDSELECT *FROM large_tableWHERE regexp_like(complex_column, '(pattern1|pattern2|pattern3)');

分析执行计划可以帮助你理解正则表达式对查询性能的影响。

11.2 正则表达式优化技巧​​​​​​​

使用锚点: 在可能的情况下,使用^和$锚点来限制匹配范围。避免过度使用通配符: 尽量使用更具体的字符类,而不是.通配符。使用原子分组: 使用(?>...)来防止不必要的回溯。利用possessive量词: 使用++、*+等possessive量词来减少回溯。​​​​​​

-- 优化前SELECT * FROM table WHERE regexp_like(column, '.*pattern.*');​​​​​​

-- 优化后SELECT * FROM table WHERE regexp_like(column, '^.*?pattern.*?$');

12. 正则表达式安全性考虑

在处理用户输入时,需要注意正则表达式的安全性:

避免ReDoS攻击: 某些正则表达式模式可能导致灾难性的回溯,造成所谓的正则表达式拒绝服务(ReDoS)攻击。​​​​​​​

-- 潜在的不安全模式WHERE regexp_like(user_input, '(a+)+b');

-- 更安全的替代方案

WHERE regexp_like(user_input, 'a+b');

限制正则表达式的复杂度: 对于用户定义的正则表达式,考虑实施复杂度限制或使用超时机制。

使用预定义的正则表达式: 对于常见的模式(如邮箱、URL等),使用经过验证的预定义正则表达式。

13. 正则表达式与机器学习的结合

正则表达式可以在机器学习管道中发挥作用,特别是在特征工程阶段:​​​​​​​

-- 使用正则表达式创建特征SELECT   text,  regexp_extract_all(LOWER(text), '\\b\\w+\\b') AS words,  size(regexp_extract_all(LOWER(text), '\\b\\w+\\b')) AS word_count,  size(regexp_extract_all(text, '[A-Z]\\w+')) AS capitalized_word_count,  size(regexp_extract_all(text, '\\d+')) AS number_countFROM documents;

-- 这些特征可以用于后续的机器学习任务

 14 正则表达式元字符总结

（1）特殊单字符

 

（2）空白符

 

（3）量词

 

（4）范围

 

（5）元字符小结

 

15 结论

正则表达式在SQL中是一个强大而versatile的工具,它不仅能够处理文本数据,还能在ETL流程、数据验证、特征工程等多个方面发挥重要作用。

然而,使用正则表达式需要在表达能力和性能之间找到平衡。

通过深入理解正则表达式的工作原理,结合HiveSQL的特性,并注意安全性考虑,我们可以更好地利用这一工具来解决复杂的数据处理问题。

掌握和灵活运用正则表达式是数据工程师和数据科学家的重要技能。

如果觉得本文对你有帮助，想进一步学习SQL语言这门艺术的，那么不妨也可以选择去看看我的博客专栏 ，部分内容如下：

数字化建设通关指南

专栏 原价99，现在活动价59.9，按照阶梯式增长，直到恢复原价。

 

专栏主要内容：
（1）SQL进阶实战技巧
可以参考如下教程，具体链接如下

SQL很简单，可你却写不好？也许这才是SQL最好的教程

上面链接中的文章及技巧会不定期更新。

（2）数仓建模实战技巧和个人心得
       1）新人入职新公司后应如何快速了解业务？

       2）以业务视角看宽表化建设？

       3)  维度建模 or 关系型建模？

       4）业务模型与数据模型有什么区别？业务阶段的模型该如何建设？

       5）业务指标体系该如何建设？指标体系该如何维护？指标平台应如何建设？指标体系                           该由谁来搭建？

       6）如何优雅设计DWS层？DWS层模型好坏该如何评价？

       7）指标发生异常，该如何排查？应从哪些方面入手寻找问题点？

       8） 数据架构的选择，mpp or hadoop?

       9）数仓团队应如何体现自己的业务价值，讲好数据故事？

       10）BI与大数据有什么关系？BI与信息化、数字化之间有什么关系？BI与报表之间的关                          系？

       11）数据部门如何与业务部门沟通，并规划指引业务需求？

文章不限于以上内容，有新的想法也会及时更新到该专栏。

具体专栏链接如下： 

 ​​​​​​数字化建设通关指南_莫叫石榴姐的博客-CSDN博客