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  • 窗口指一个字段的数据范围, 原则上只能写在SELECT子句中。 同时具有分组排序功能,不减少原表的行数(group by 可能减少原表行数,而partition by 不会)。 HQL distribute by & cluster by & order by ...

    窗口指一个字段的数据范围, 原则上只能写在SELECT子句中。
    同时具有分组和排序功能,不减少原表的行数(group by 可能减少原表行数,而partition by 不会)。
     

    HQL distribute by & cluster by & order by 

    distribute by 会把相同的值分配到同一个reduce里;

    cluster by其实就是distribute by 和sort by 结合使用的结果;

    order by 会进行聚合,而distribute by只是把数据按指定值分散(类似partition by)。

    HQL order by & sort by

    HQL中order by 是全局排序(与传统SQL一样),所有的数据都在同一个reduce进行处理;

    sort by是局部排序,在每个reduce端进行排序,也就是每个reduce端是有序的,但整体不一定是有序的.


    语法:
    <窗口函数> over(partition by <用于分组的列名> order by<用于排序的列名>)

    <窗口函数>:
    1. 排序函数:
    ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK()

    排序函数可参考: https://mp.csdn.net/postedit/103099671

    例子:按班级对成绩进行排序

    rank() over (parition by “班级” order by "成绩" desc) as ranking
    
    


    2. 聚合函数:
    SUM(), COUNT(), AVG(), MAX(), MIN(),
    first_value(): 求分组后的第一个
    last_value(): 求分组后的最后一个
    lag(): 取出前n行数据。
    lead(): 取出后n行数据。

    例子:求每个月份的所有门店总销量

    sum("销量") over (partition by "月份") as "总销量"

     

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  • SQL窗口函数

    2020-08-07 11:24:09
    开窗函数就是为了实现OLAP而添加的标准SQL功能。但是开窗函数的功能MYSQL还不支持。 格式:函数名(列) over(选项),下面分别对函数名选项进行说明 (一)函数名 开窗函数可以分为两类: 1.聚合函数

    SQL开窗(窗口)函数

    开窗函数参考链接:https://www.cnblogs.com/lihaoyang/p/6756956.html
    里面有详细的例子可够学习。

    开窗函数可以进行排序,生成序列号等一般的聚合函数无法实现的高级操作。开窗函数也称为OLAP函数,意思是对数据库数据进行实时分析处理。开窗函数就是为了实现OLAP而添加的标准SQL功能。但是开窗函数的功能MYSQL还不支持。

    格式:函数名(列) over(选项),下面分别对函数名选项进行说明

    (一)函数名

    开窗函数可以分为两类:
    1.聚合函数:count()、sum()、max()、min()、avg()
    语法格式:
    例:按col1分组,按col2排名,在组内计算到当前行为止共有多少行信息。
    count(*) over(partition by col1 order by col2 range between unbounded preceding and current row)
    2.高级的开窗函数,主要用于排名:rank()、dense_rank()、row_number()

    函数名称 解释
    rank() 跳跃排序,有并列关系时,相关等级会跳过,比如有两个第二名,接下来是第四名
    dense_rank() 有并列关系时,相关等级不会跳过,比如有两个第二名,接下来是第三名
    row_number() 只返回排序后行的信息(行号),不再排名

    语法格式:
    例:按col1分组,在组内按col2排名。
    rank() over(partition by col1 order by col2)

    (二)选项

    1.partition by 列:结果集按“列”进行分组,类似与group by,但是group by 与聚合函数使用。partition by用在开窗函数over()中。
    2.order by 列 range/rows between 边界1 and 边界2:
    range 表示按值的范围进行计算,不同行的相同值显示的结果一致,rows表示只按行的范围计算。
    边界规则:

    规则名称 含义
    current row 当前行
    n preceding 前n行
    unbounded preceding 往前倒数到第一条记录
    n following 后n行
    unbounded following 一直到最后一条记录
    展开全文
  • SQL 窗口函数

    2020-06-05 23:39:46
    SQL 窗口函数引入概念基本语法窗口函数注意事项理解窗口函数特点使用场景开窗函数和聚合函数的区别窗口函数和group by子句的区别排序窗口函数partition by vs order by专用窗口函数区别聚合窗口函数窗口函数计算移动...

    引入

    概念

    窗口函数:窗口函数也称为OLAP函数(Online Anallytical Processing,联机分析处理),意思是对数据库数据进行实时分析处理。窗口函数就是为了实现OLAP而添加的标准SQL功能。

    基本语法

    <窗口函数> over ([partition by <列清单>]
                            order by <排序用列清单>)
    
    

    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
    LEAD(col,n,DEFAULT) : 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) : 与lead相反,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)
    CUME_DIST():返回(小于等于当前行值的行数)/(当前分组内的总行数)应用场景:比如,统计小于等于当前薪水的人数,所占总人数的比例
    PERCENT_RANK():返回(组内当前行的rank值-1)/(分组内做总行数-1)

    窗口函数注意事项

    (1)因为窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进行操作,所以窗口函数原则上只能写在select子句中。

    (2)partition by 可以省略

    (3)order by可以省略

    (4)(2)和(3)不能同时发生。

    (5)窗口函数直接带有空括号就可以

    理解窗口函数

    特点

    1)同时具有分组和排序的功能
    2)不减少原表的行数

    使用场景

    (1)用于分区排序
    (2)动态Group By
    (3)Top N
    (4)累计计算
    (5)层次查询

    开窗函数和聚合函数的区别

    (1)SQL 标准允许将所有聚合函数用作开窗函数,用OVER 关键字区分开窗函数和聚合函数。
    (2)聚合函数每组只返回一个值,开窗函数每组可返回多个值。

    窗口函数和group by子句的区别

    窗口函数具备了我们之前学过的group by子句分组的功能和order by子句排序的功能。那么,为什么还要用窗口函数呢?

    这是因为,group by分组汇总后改变了表的行数,一行只有一个类别。而partiition by和rank函数不会减少原表中的行数。例如下面统计每个班级的人数。

    排序窗口函数

    partition by vs order by

    在这里插入图片描述

    专用窗口函数区别

    专用窗口函数rank, dense_rank, row_number有什么区别呢?
    row_number() over()、rank() over()、dense_rank() over()、ntile() over()的区别
    几个排序函数row_number() over()、rank() over()、dense_rank() over()、ntile() over()的区别
    (1) row_number() over():对相等的值不进行区分,相等的值对应的排名相同,序号从1到n连续。(1、2、3、4、5、6)

    (2) rank() over():计算排序时,如果存在相同位次的记录,则会跳过之后的位次。(1、2、2、4、5、6)

    (3) dense_rank() over():对相等的值排名相同,但序号从1到n连续。如果有两个人都排在第一名,则排在第2名(假设仅有1个第二名)的人是第3个人。(1、2、2、3、4、5)

    (4) ntile( n ) over():可以看作是把有序的数据集合平均分配到指定的数量n的桶中,将桶号分配给每一行,排序对应的数字为桶号。如果不能平均分配,则较小桶号的桶分配额外的行,并且各个桶中能放的数据条数最多相差1。

    聚合窗口函数

    聚和窗口函数和上面提到的专用窗口函数用法完全相同,只需要把聚合函数写在窗口函数的位置即可,但是函数后面括号里面不能为空,需要指定聚合的列名。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    聚合函数sum在窗口函数中,是对自身记录、及位于自身记录以上的数据进行求和的结果。比如0004号,在使用sum窗口函数后的结果,是对0001,0002,0003,0004号的成绩求和,若是0005号,则结果是0001号~0005号成绩的求和,以此类推。

    不仅是sum求和,平均、计数、最大最小值,也是同理,都是针对自身记录、以及自身记录之上的所有数据进行计算。

    如果想要知道所有人成绩的总和、平均等聚合结果,看最后一行即可。

    这样使用窗口函数有什么用呢?

    聚合函数作为窗口函数,可以在每一行的数据里直观的看到,截止到本行数据,统计数据是多少(最大值、最小值等)。同时可以看出每一行数据,对整体统计数据的影响。

    【特别注意】

    聚合函数当做窗口函数用时,只要有order by,聚合函数求得结果都是上述情况。

    如果没有order by,只有分组partition by,那么这个聚合函数求的是每组的和、计数、max、min、平均。就是和正常聚合函数的用法式一致的。

    窗口函数计算移动平均

    框架:

    • 之前n行的记录(包括自身n+1行)作为汇总对象
    <窗口函数> over ([partition by <列清单>]
                            order by <排序用列清单>
                     		rows n preceding)
    
    • 之后n行的记录(包括自身n+1行)作为汇总对象
    <窗口函数> over ([partition by <列清单>]
                            order by <排序用列清单>
                     		rows n following)
    
    • 当前记录的前m行,后n行作为汇总对象
    <窗口函数> over ([partition by <列清单>]
                            order by <排序用列清单>
                     		rows between m preceding and n following)
    

    移动平均使用场景

    用了rows和preceding这两个关键字,是“之前~行”的意思,上面的句子中,是之前2行。也就是得到的结果是自身记录及前2行的平均。
    这样使用窗口函数有什么用呢?

    由于这里可以通过preceding关键字调整作用范围,在以下场景中非常适用:在公司业绩名单排名中,可以通过移动平均,直观地查看到与相邻名次业绩的平均、求和等统计数据。

    面试经典题

    1、面试经典排名问题

    下图是course_new表,id是学生学号,class是班级,score是分数
    现在需要按score来排名,如果两个分数相同,那么排名要是并列的。
    【解题思路】

    1.涉及到排名问题,可以使用窗口函数
    2.排名是并列的可以用rank()或者dense_rank()
    3.如果要求排名并列,且名次是连续的,那么用dense_rank(),如果要求排名并列,名次是根据上面排名的人数往下排,那么用rank()
    (当然,如果要求没有并列学生,要用row_number())

    • rank()
    select id,class,score,
    rank() over(order by score desc) as rank
    from course_new;
    
    • dense_rank()
    select id,class,score,
    densse_rank() over(order by score desc) as rank
    from course_new;
    

    2、面试经典topN问题

    工作中会经常遇到这样的业务问题:
    如何找到每个类别下用户最喜欢的产品是哪个?
    如果找到每个类别下用户点击最多的5个商品是什么?
    这类问题其实就是常见的:分组取每组最大值、最小值,每组最大的N条(top N)记录。

    面对该类问题,如何解决呢?

    • 分组+关联子查询

    我们可以使用分组(group by)和汇总函数得到每个组里的一个值(最大值,最小值,平均值等)。但是无法得到成绩最大值所在行的数据。
    我们可以使用关联子查询来实现:

    select s.id,s.class,c.max_score
    from course_new s
    inner join 
    (	select max(t.score) as max_score 
    	from course_new t
    	group by id 
    ) c on s.id = c.id
    
    • 窗口函数
    select t.id, t.class, t.score from
    (	select s.id, 
    	s.class, 
    	s.score, 
    	row_number()over(partition by s.id order by s.score desc) as rank 
    	from course_new s
    ) t
    where t.rank = 1
    

    每组最大的N条记录

    • 窗口函数
    select t.id, t.class, t.score from
    (	select s.id, 
    	s.class, 
    	s.score, 
    	row_number()over(partition by s.id order by s.score desc) as rank 
    	from course_new s
    ) t
    where t.rank  <= N
    

    经典topN问题模板:每组最大的N条记录。这类问题涉及到“既要分组,又要排序”的情况,要能想到用窗口函数来实现。

    select * from 
    (select *, row_number() over (partition by 要分组的列名 order by 要排序的列名 desc) as ranking 
    from 表名)  as a  where ranking<=N;
    

    3.如何在组里比较

    问题:course_new表,查找单科成绩高于该科目平均成绩的学生名单

    • 关联子查询
    select s.id,s.class,s.core
    from course_new s
    inner join 
    (	select avg(t.score) as avg_score 
    	from course_new t
    	group by id 
    ) c on s.id = c.id and s.corce > c.avg_score
    
    • 窗口函数
    select t.id, t.class, t.score, t.avg_score from
    (	select s.id, 
    	s.class, 
    	s.score, 
    	avg(s.score)over(partition by s.id order by s.score desc) as avg_score
    	from course_new s
    ) t
    where t.score > t.avg_score
    

    查找每个组里大于平均值的数据问题可以用关联子查询和聚合函数avg当窗口函数来查询。

    参考链接:
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/128123483

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  • 目录 一、概念 二、窗口函数 窗口函数(1) ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK,NTILE 窗口函数(2) SUM,AVG,MIN,MAX... hive中的窗口函数和sql中的窗口函数相类似,都是用来做一些数据分析类的工作,一般用于OLAP分析(在...

    目录

    一、概念

    二、窗口函数

    窗口函数(1) ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK,NTILE

    窗口函数(2) SUM,AVG,MIN,MAX(常用)

    窗口函数(3) GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP


    一、概念

         hive中的窗口函数和sql中的窗口函数相类似,都是用来做一些数据分析类的工作,一般用于OLAP分析(在线分析处理)。

    我们都知道在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的.但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数.

    在深入研究Over字句之前,一定要注意:在SQL处理中,窗口函数都是最后一步执行,而且仅位于Order by字句之前

    窗口函数应用场景:

               (1)用于分区排序

               (2)动态Group By

               (3)Top N

               (4)累计计算

               (5)层次查询

    二、窗口函数

    窗口函数(1) ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK,NTILE

    数据准备  ROW_NUMBER  ---常用

    cookie1,2018-04-10,1
    cookie1,2018-04-11,5
    cookie1,2018-04-12,7
    cookie1,2018-04-13,3
    cookie1,2018-04-14,2
    cookie1,2018-04-15,4
    cookie1,2018-04-16,4
    cookie2,2018-04-10,2
    cookie2,2018-04-11,3
    cookie2,2018-04-12,5
    cookie2,2018-04-13,6
    cookie2,2018-04-14,3
    cookie2,2018-04-15,9
    cookie2,2018-04-16,7
     
    CREATE TABLE kangna_t2 (
    cookieid string,
    createtime string,   --day 
    pv INT
    ) ROW FORMAT DELIMITED 
    FIELDS TERMINATED BY ',' 
    stored as textfile;
      
    加载数据:
    load data local inpath '/export/bigdata/kangna_t2.dat' into table kangna_t2;
    select * from kangna_t2;

     查看所有的数据

     

     ROW_NUMBER() 从1开始,按照顺序,生成分组内记录的序列(分组内的 topN 使用场景,常用)

    SELECT cookieid,createtime,pv,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn 
    FROM kangna_t2;

    查询结果

    使用 row_number() 意味着 生成一个新的字段(rn),此字段对分组内 记录 打标记。

    RANK 和 DENSE_RANK

    RANK() 生成数据项在分组中的排名,排名相等会在名次中留下空位

    DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名,排名相等会在名次中不会留下空位

    SELECT cookieid,createtime,pv,
    RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn1,
    DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn2,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS rn3 
    FROM kangna_t2 
    WHERE cookieid = 'cookie1';

     具体的使用 还要看场景了,到底我们要不要 相等排名的留下空位, 个人 感觉 dense_rank () over() 更好一点吧。看场景,学习中。

    NTILE

    背景:

    ​ 有时会有这样的需求:如果数据排序后分为三部分,业务人员只关心其中的一部分,如何将这中间的三分之一数据拿出来呢?  NTILE函数即可以满足。

    ntile可以看成:把有序的数据集合平均分配到指定的数量(num)个桶中, 将桶号分配给每一行。如果不能平均分配,则优先分配较小编号的桶,并且各个桶中能放的行数最多相差1。

    语法是

    ntile (num) over ([partition_clause] order_by_clause) as xxx

           然后可以根据桶号,选取前或后 n分之几的数据。数据会完整展示出来,只是给相应的数据打标签;具体要取几分之几的数据,需要再嵌套一层根据标签取出。NTILE不支持ROWS BETWEEN,比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW)

    比如,统计一个cookie,pv数最多的前1/3的天,其中rn2= 1 的记录,就是我们想要的结果,如下:

      SELECT cookieid,createtime,pv,
      NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn1,
      NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn2,
      NTILE(4) OVER(ORDER BY createtime) AS rn3
      FROM kangna_t2 
      ORDER BY cookieid,createtime;

     如果想要 排序后的 几分之几 ,只需要在 where 中过滤 即可

    窗口函数(2) SUM,AVG,MIN,MAX(常用)

    数据准备 

    cookie1,2018-04-10,1
    cookie1,2018-04-11,5
    cookie1,2018-04-12,7
    cookie1,2018-04-13,3
    cookie1,2018-04-14,2
    cookie1,2018-04-15,4
    cookie1,2018-04-16,4
    cookie2,2018-04-10,2
    cookie2,2018-04-11,3
    cookie2,2018-04-12,5
    cookie2,2018-04-13,6
    cookie2,2018-04-14,3
    cookie2,2018-04-15,9
    cookie2,2018-04-16,7
    SET hive.exec.mode.local.auto=true;
    
    create table kangna_t1(
    cookieid string,
    createtime string,   --day 
    pv int
    ) row format delimited 
    fields terminated by ',';
    
    load data local inpath '/export/bigdata/kangna_t1.dat' into table kangna_t1;
    select * from kangna_t1;

    SUM(结果和ORDER BY相关,默认为升序) -----比如统计每个用户月的累积访问量

    select cookieid,createtime,pv,
    sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv1 
    from kangna_t1;

    select cookieid,createtime,pv,
    sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between unbounded preceding and current row) as pv2
    from kangna_t1;
    • 上面2条SQL的效果是一样的,累加函数默认是从将当前和前面所有行的某个字段值累加在一起: 

    select cookieid,createtime,pv,
    sum(pv) over(partition by cookieid) as pv3
    from kangna_t1;
    •  如果没有order by排序语句 默认把分组内的所有数据进行sum操作

    select cookieid,createtime,pv,
    sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between 3 preceding and current row) as pv4
    from kangna_t1;
    •    rows between 用来指定累加的范围,上面的语句是当前行和前面3行的总和(4行)索引的 0 1 2 3 

            关于指定累加范围 的,不管是是指定当前 行的 前多少个还是后多少个 相加道理都是一样的,跟上图的道理一样,认准当前行相加就可以了。

     下面我们再看几个

    select cookieid,createtime,pv,
    sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between 3 preceding and 1 following) as pv5
    from kangna_t1;
    
    select cookieid,createtime,pv,  // 当前到后边所有  从第一条 记录开始算
    sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between current row and unbounded following) as pv6
    from kangna_t1;

    此处就 不 贴图了,占地方,呵呵,小结一下

    •       如果不指定rows between,默认为从起点到当前行;    一般也不指定看场景
    •       如果不指定order by,则将分组内所有值累加;、
    •      关键是理解rows between含义,也叫做window子句(单词意思喽)

                    preceding: 往前   ,   following: 往后 ,  current row: 当前行  , unbounded: 起点 , unbounded preceding: 表示从前面的起点,  unbounded following: 表示 到后面的起点

    AVG,MIN,MAX,和SUM用法一样

    select cookieid,createtime,pv,
    avg(pv) over(partition by cookieid order by createtime rows between unbounded preceding and current row) as pv2
    from kangna_t1;
    // 也就是
    select cookieid, createtime, pv,
    avg(pv) over(partition by cookieid order by createtime) from kangna_t1;
    
    select cookieid,createtime,pv,
    max(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv2
    from kangna_t1;
    
    select cookieid,createtime,pv,
    min(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv2
    from kangna_t1;

     

     

    窗口函数(3) GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP

    数据准备

    2018-03,2018-03-10,cookie1
    2018-03,2018-03-10,cookie5
    2018-03,2018-03-12,cookie7
    2018-04,2018-04-12,cookie3
    2018-04,2018-04-13,cookie2
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    2018-04,2018-04-16,cookie4
    2018-03,2018-03-10,cookie2
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    2018-04,2018-04-13,cookie6
    2018-04,2018-04-15,cookie3
    2018-04,2018-04-15,cookie2
    2018-04,2018-04-16,cookie1
     
    CREATE TABLE kangna_t5 (
    month STRING,
    day STRING, 
    cookieid STRING 
    ) ROW FORMAT DELIMITED 
    FIELDS TERMINATED BY ',' 
    stored as textfile;
    
    load data local inpath '/export/bigdata/kangna_t5.dat' into table kangna_t5;

    GROUPING SETS

    grouping sets是一种将多个group by 逻辑写在一个sql语句中的便利写法。等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL。

    GROUPING__ID表示结果属于哪一个分组集合。

    SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv, GROUPING__ID
    FROM kangna_t5 
    GROUP BY month,day 
    GROUPING SETS (month,day) 
    ORDER BY GROUPING__ID;
    
    
    -- grouping_id表示这一组结果属于哪个分组集合,
    -- 根据grouping sets中的分组条件month,day,1是代表month,2是代表day
    -- 等价于 
    SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,1 AS GROUPING__ID FROM kangna_t5 GROUP BY month UNION ALL 
    SELECT NULL as month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,2 AS GROUPING__ID FROM kangna_t5 GROUP BY day

     

     

     

    CUBE(立方体 数据立方体 多维数据分析)---kylin

    举个栗子:某个事情有A、B、C三个维度,根据这三个维度进行组合分析,共有多少种情况?

    这些情况加起来就是所谓多维分析中数据立方体。  多维度的预处理 框架 kylin 的计算模型就是 cube。

    • 没有维度:[]
    • 一个维度:[A]  [B]  [C]
    • 两个维度:[AB] [AC] [BC]
    • 三个维度:[ABC]

    共有8个结果。

    SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,
    GROUPING__ID 
    FROM kangna_t5 
    GROUP BY month,day 
    WITH CUBE 
    ORDER BY GROUPING__ID;

    规律:假如有n个维度 所有的维度组合情况是2的n次方

         目前,我用的多的就是  row_number()  , sum(), 解决topN 问题,分区排序,累积计数。遇到新的再总结。

     

    展开全文
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  • SQL开窗函数

    2019-12-24 16:05:58
    开窗函数支持分区、排序、框架三种元素,语法格式如下 OVER ( [ <PARTITION BY clause> ] [ <ORDER BY clause> ] [ <ROW or RANGE clause> ] ) <PARTITION BY clau...
  • SQL2005 开窗函数

    2019-07-11 21:55:18
    SQL Server中,一组行被称为一个窗口开窗函数是指可以用于“分区”或“分组”计算的函数。这些函数结合OVER子句对组内的数据进行编号、求和、计算平均值等。因此,像ROW_NUMBER、SUM、AVG都可以称为开窗函数。 ...
  • SQL SERVER中的开窗函数

    2015-08-29 08:45:43
    SQL SERVER中,一组行可以被称为一个元组或窗口开窗函数是指可以用于“分区”或“分组”计算的函数。可分为聚合开窗函数聚合函数结合使用)排名开窗函数排序函数结合使用)。 1.聚合开窗函数 ...
  • sql-开窗函数

    2019-09-14 17:26:13
    分为聚合开窗函数和排序开窗函数。 聚合 count/max/avg开窗函数 last_value开窗函数:返回分区中的第一个值。 lag/lead开窗函数:lag(col,n,default) 用于统计窗口内往上/下第n个值。 cume_dist开窗函数 排序...
  • SQL窗口函数OVER的使用

    2021-01-21 14:08:54
    OVER的定义 OVER用于为行定义一个窗口,它对一组值进行操作,...窗口函数OVER()指定一组行,开窗函数计算从窗口函数输出的结果集中各行的值。 开窗函数不需要使用GROUP BY就可以对数据进行分组,还可以同时返回基础行的
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  • hive sql常用开窗函数

    2021-01-29 23:35:27
    开窗函数:定义一个行为列,在查询结果上直接新增一列窗口函数值,开窗函数的特征是带有over()。开窗函数从使用目的上可以分为两类:排序开窗函数和聚合开窗函数。 常用排序排序开窗函数: row_number() over...
  • SQL Server中开窗函数的用法 开窗函数OVER子句用于为行定义一个窗口这里的窗口是指运算将要操作的行的集合它对一组值进行操作不需要使用GROUP BY子句对数据进行分组能够在同一行中同时返回基础行的列聚合列举例来...
  • PostgresSQL开窗函数

    2021-02-25 10:20:58
    不过,窗口函数能够根据窗口函数调用的分组声明(PARTITION BY列表)访问属于当前行所在分组中的所有行。一个窗口函数调用的语法是下列之一: function_name ([expression [, expression ... ]]) [ FILTER ( WHERE ...
  • Spark SQL——开窗函数

    2019-11-30 12:41:52
    开窗函数和聚合函数一样,都是对行的集合组进行聚合计算。...开窗函数调用格式为:函数名(列) OVER(选项) 第一类:聚合开窗函数 --> 排列函数(列)OVER(选项),这里的选项可以是PARTITION BY 子句,...
  • SQL SEVER 开窗函数总结

    2017-08-19 10:59:00
    首先,什么是开窗函数,与聚合函数一样,开窗函数也是对行集组进行聚合计算,但是它不像普通聚合函数那样每组只返回一个值,开窗函数可以为每组返回多个值,因为开窗函数所执行聚合计算的行集组是窗口(这里的窗口是...
  • 开窗函数与聚合函数一样,都是对行的集合组进行聚合计算。它用于为行定义一个窗口(这里的窗口是指运算将要操作的行的集合),它对一组值进行操作,不需要使用GROUP BY子句对数据进行分组,能够在同一行中同时返回...
  • sql server 窗口函数

    2015-12-24 17:29:00
    确定在应用关联的开窗函数之前,行集的分区排序 窗口是用户指定的一组行。开窗函数计算从窗口派生的结果集中各行的值。可以在单个查询中将多个排名或聚合开窗函数与单个 FROM 子句一起使用。但是,每个函数的 ...
  • SQL | 窗口函数的补充

    2019-04-25 23:27:33
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  • sql over开窗函数 group by的区别

    千次阅读 2013-05-23 17:09:50
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  • 适用范围: 排名开窗函数和聚合开窗函数. 也就是说窗口函数是结合排名开窗函数或者聚合开窗函数一起使用 OVER子句前面必须是排名函数或者是聚合函数 3.例题: 代码如下: –建立订单表 create table SalesOrder( ...
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    千次阅读 2015-05-24 00:31:04
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  • 开窗函数,Oracle从8.1.6开始提供分析函数,分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它聚合函数的不同之处是:对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行。 开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这...

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