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函数定义
add_months(string start_date, int num_months, output_date_format)返回距离给定 start_date 日期 num_months 个月后的日期。
参数说明
start_date
表示要增加月数的日期，可以是一个字符串、日期或时间戳。
注意，在 Hive 4.0.0 版本之前，函数add_months会忽略日期中的时间部分。如 select add_months('2024-02-09 02:01:56', 1)返回的结果为2024-03-09。
num_months
整数类型，表示要增加的月数，负数表示减去月数，正数表示增加月数。如：
-1 表示减去一个月，+1 表示加上一个月。
output_date_format
可选参数，表示时期输出格式，默认输出格式为 yyyy-MM-dd。
注意，从 Hive 4.0.0 版本开始，add_months 函数增加了一个可选参数 output_date_format，接受一个字符串形式的合法日期格式，以便在输出结果中保留时间格式。
返回类型
string
使用示例
下面的示例演示add_months函数的使用。
SELECT add_months('2024-02-22', 1); -- 结果为 2024-03-22
SELECT add_months('2024-02-22', -1); -- 结果为 2024-01-22
SELECT add_months('2024-01-31', 1); -- 结果为 2024-02-29
SELECT add_months('2024-02-29', 1); -- 结果为 2024-03-31计算月环比增长率示例
环比基本概念
环比是与上一个相邻统计周期相比较，表明统计指标逐期的发展变化 , 可以理解为第 n 月与第 n-1 月的比较。如，2019 年 12 月份与 2019 年 11 月份相比较，2019 年 1 月份与 2018 年 12 月份相比较就是环比。环比增长率是指本期和上期相比较的增长率，计算公式为：环比增长率 =（本期数－上期数）／上期数 ×100%。例如，某公司 2019 年 6 月份营业额为 100 万元，为本期数，上期数就是 2019 年 5 月份营业额 80 万元，环比增长率为（100 － 80）／ 80×100% ＝25%，即某公司 2019 年 6 月份营业额环比增长 25%。
——摘自于国家统计局官网
- 数据准备：
创建表：
CREATE TABLE `data.dws_trd_gmv_mth`(
`mth` string COMMENT '月份',
`gmv` string COMMENT 'GMV')
COMMENT '每月GMV记录表'
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
TBLPROPERTIES (
'parquet.compression'='SNAPPY')插入测试数据：
-- 插入数据
INSERT INTO TABLE `data.dws_trd_gmv_mth`
VALUES
( '202201', 2801638426.44 ),
( '202202', 1557393326.32 ),
( '202203', 2212390716.94 ),
( '202204', 2056446827.58 ),
( '202205', 2996239586.36 ),
( '202206', 4384489238.87 ),
( '202207', 1681752681.46 ),
( '202208', 2028909730.46 ),
( '202209', 1987595870.36 ),
( '202210', 3650957432.00 ),
( '202211', 5120499796.13 ),
( '202212', 2769287257.07 ),
( '202301', 3048485826.70 ),
( '202302', 1491542000.81 ),
( '202303', 2547987945.63 ),
( '202304', 2303809286.98 ),
( '202305', 2492541948.33 ),
( '202306', 4605883471.41 ),
( '202307', 2009134399.26 ),
( '202308', 2278225413.09 ),
( '202309', 3563285345.83 ),
( '202310', 2965688097.08 ),
( '202311', 5348211112.05 ),
( '202312', 2851086932.03 );查询表中的数据：
SELECT mth, gmv FROM `data.dws_trd_gmv_mth`;
/* 查询结果
mth |gmv |
------+-------------+
202201|2801638426.44|
202202|1557393326.32|
202203|2212390716.94|
202204|2056446827.58|
202205|2996239586.36|
202206|4384489238.87|
202207|1681752681.46|
202208|2028909730.46|
202209|1987595870.36|
202210|3650957432.00|
202211|5120499796.13|
202212|2769287257.07|
202301|3048485826.70|
202302|1491542000.81|
202303|2547987945.63|
202304|2303809286.98|
202305|2492541948.33|
202306|4605883471.41|
202307|2009134399.26|
202308|2278225413.09|
202309|3563285345.83|
202310|2965688097.08|
202311|5348211112.05|
202312|2851086932.03|
*/- 计算环比：
因为表data.dws_trd_gmv_mth的月份数据格式不是yyyy-MM-dd的日期格式，所以在使用add_months 函数计算环比之前，需要将月份转换为格式yyyy-MM-dd。可以结合使用from_unixtime函数与unix_timestamp函数进行格式转换：
SELECT from_unixtime( unix_timestamp(mth ,'yyyyMM'),'yyyy-MM-01') FROM `data.dws_trd_gmv_mth`;
/* 查询结果
_c0 |
----------+
2022-01-01|
2022-02-01|
2022-03-01|
2022-04-01|
2022-05-01|
2022-06-01|
2022-07-01|
2022-08-01|
2022-09-01|
2022-10-01|
2022-11-01|
2022-12-01|
2023-01-01|
2023-02-01|
2023-03-01|
2023-04-01|
2023-05-01|
2023-06-01|
2023-07-01|
2023-08-01|
2023-09-01|
2023-10-01|
2023-11-01|
2023-12-01|
*/通过LEFT JOIN的方式将本期数据与上期数据进行关联，其中左表为本期数据，右表为上期数据。即将 2022 年 2 月的数据与 2022 年 1 月的数据进行关联，2022 年 3 月的数据与 2022 年 2 月的数据进行关联，以此类推。具体 SQL 如下：
SELECT
t1.mth,
(t1.gmv - t2.gmv) / t2.gmv * 100
FROM
`data.dws_trd_gmv_mth` t1
LEFT JOIN `data.dws_trd_gmv_mth` t2
ON from_unixtime(unix_timestamp(t1.mth, 'yyyyMM'), 'yyyy-MM-01') = add_months(from_unixtime(unix_timestamp(t2.mth, 'yyyyMM'), 'yyyy-MM-01'), 1);
/* 查询结果
mth |_c1 |
------+-------------------+
202201| |
202202| -44.41133760793836|
202203| 42.05728761967334|
202204| -7.048659541280715|
202205| 45.69983265193082|
202206| 46.33306558093117|
202207| -61.64313355930524|
202208| 20.64257443006533|
202209|-2.0362591533647656|
202210| 83.6871109688272|
202211| 40.250876420790874|
202212|-45.917637587584956|
202301| 10.08196491415633|
202302| -51.07269360590726|
202303| 70.82911136570638|
202304| -9.583195205800942|
202305| 8.192199867264376|
202306| 84.78659805488674|
202307| -56.37895722435757|
202308| 13.393380449267664|
202309| 56.40618023819902|
202310| -16.77096248969646|
202311| 80.33626386118686|
202312|-46.690830404838636|
*/对环比值进行四舍五入操作，并保留两位小数，同时在环比值后面添加百分号（%）：
SELECT
t1.mth,
concat(round((t1.gmv - t2.gmv) / t2.gmv * 100, 2), '%')
FROM
`data.dws_trd_gmv_mth` t1
LEFT JOIN `data.dws_trd_gmv_mth` t2
ON from_unixtime(unix_timestamp(t1.mth, 'yyyyMM'), 'yyyy-MM-01') = add_months(from_unixtime(unix_timestamp(t2.mth, 'yyyyMM'), 'yyyy-MM-01'), 1);
/*
mth |_c1 |
------+-------+
202201| |
202202|-44.41%|
202203|42.06% |
202204|-7.05% |
202205|45.7% |
202206|46.33% |
202207|-61.64%|
202208|20.64% |
202209|-2.04% |
202210|83.69% |
202211|40.25% |
202212|-45.92%|
202301|10.08% |
202302|-51.07%|
202303|70.83% |
202304|-9.58% |
202305|8.19% |
202306|84.79% |
202307|-56.38%|
202308|13.39% |
202309|56.41% |
202310|-16.77%|
202311|80.34% |
202312|-46.69%|
*/计算月同比增长率示例
同比基本概念
同比是以上年同期为基期相比较，即本期某一时间段与上年某一时间段相比， 可以理解为今年第 n 月与去年第 n 月的比较。如，2019 年 12 月份与 2018 年 12 月份相比较，2019 年上半年与 2018 年上半年相比较就是同比。同比增长率是指本期和上一年同期相比较的增长率，计算公式为：同比增长率＝（本期数－同期数）／同期数×100%。例如，某公司 2019 年上半年利润 3000 万元，为本期数， 同期数就是 2018 年上半年的利润 2000 万元，同比增长率为（3000 － 2000）／ 2000×100% ＝ 50%，即某公司 2019 年上半年利润同比增长 50%。
——摘自于国家统计局官网
计算月同比的逻辑与计算月环比的逻辑是差不多的，区别在于环比的计算是本期数与上月（即相差 1 个月）的期数进行相比，而同比的计算是本期数与上年（即相差 12 个月）同期的期数进行相比。即将 2023 年 1 月的数据与 2022 年 1 月的数据相比，2023 年 2 月的数据与 2022 年 2 月的数据进相比，以此类推。具体 SQL 如下：
-- 与计算环比的SQL类似，只是关联条件是加了12个月
SELECT
t1.mth,
concat(round((t1.gmv - t2.gmv) / t2.gmv * 100, 2), '%')
FROM
`data.dws_trd_gmv_mth` t1
LEFT JOIN `data.dws_trd_gmv_mth` t2
ON from_unixtime(unix_timestamp(t1.mth, 'yyyyMM'), 'yyyy-MM-01') = add_months(from_unixtime(unix_timestamp(t2.mth, 'yyyyMM'), 'yyyy-MM-01'), 12);
/* 查询结果
mth |_c1 |
------+-------+
202201| |
202202| |
202203| |
202204| |
202205| |
202206| |
202207| |
202208| |
202209| |
202210| |
202211| |
202212| |
202301|8.81% |
202302|-4.23% |
202303|15.17% |
202304|12.03% |
202305|-16.81%|
202306|5.05% |
202307|19.47% |
202308|12.29% |
202309|79.28% |
202310|-18.77%|
202311|4.45% |
202312|2.95% |
*/注解
如果start_date的日期是月份的最后一天，或者所得到的月份天数少于start_date的天数部分，则结果日期为所得月份的最后一天。否则，结果日期与start_date具有相同的天数部分。
例如，当start_date值为 2024 年 2 月的最后一天时，即2024-02-29，使用add_months函数加一个月，输出的日期为 2024 年 3 月的最后一天，即2024-03-31。
当start_date值为 2024 年 1 月 30 号时，即2024-01-30，使用add_months函数加一个月，输出的日期为 2024 年 2 月的最后一天，即2024-02-29。
适用于
从 Hive 1.1.0 版本开始支持。
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