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  • RPA机器人可以登录到应用程序,输入数据,计算并完成任务,然后注销。 RPA机器人流程自动化软件属于公司的IT基础结构。相反,它位于其之上,使公司能够快速有效地实施该技术,比如 弘玑Cyclone RPA技术的实施无需...

    RPA是什么意思?RPA就是机器人流程自动化,是使用具有人工智能(AI)和机器学习功能的软件并可以处理以前需要员工执行的大批量,可重复的任务,这些任务可以包括查询,计算以及记录和报表的维护等。

    RPA技术由可以模仿人类工人的软件机器人组成。RPA机器人可以登录到应用程序,输入数据,计算并完成任务,然后注销。

    RPA机器人流程自动化软件不属于公司的IT基础结构。相反,它位于其之上,使公司能够快速有效地实施该技术,RPA技术的实施无需更改现有的基础架构和系统。RPA与传统IT自动化的区别在于RPA软件能够感知并适应不断变化的情况。一旦对RPA软件进行了培训,可以捕获和解释现有软件应用程序中特定流程的动作,则它可以操纵数据,触发响应,启动新动作并自动与其他系统进行通信。
    在这里插入图片描述

    RPA机器人流程自动化的好处

    • 提供更好的客户服务;
    • 确保业务运营和流程符合法规和标准;
    • 使流程更快地完成;
    • 通过数字化和审核过程数据来提高效率;
    • 为手动和重复任务节省成本;
    • 使员工提高生产力。

    RPA机器人流程自动化可以应用在哪些场景?

    客户服务:RPA可以通过自动化联络中心任务来帮助公司提供更好的客户服务,包括验证电子签名,上传扫描的文档、验证信息、自动审批等。
    会计RPA:公司可以将RPA用于一般会计,运营会计,交易报告和预算等。
    金融服务RPA:金融服务行业的公司可以使用RPA进行外汇支付,自动开设和关闭账户,管理审计请求和处理保险索赔等。
    医疗保健:医疗公司可以使用RPA来处理患者记录,理赔,客户支持,帐户管理,计费,报告和分析等。
    人力资源RPA:RPA可以使HR任务自动化,包括入职和离职,更新员工信息流程等。
    供应链管理:RPA可用于采购,自动化订单处理和付款,监控库存水平并跟踪发货。

    RPA的前世今生
    机器人流程自动化一词可以追溯到2000年左右,目前也已经发展了20年左右。RPA机器人流程自动化是从三项关键技术演变而来的:屏幕抓取,工作流自动化和人工智能。屏幕抓取是从旧版应用程序收集屏幕显示数据的过程,以便可以通过更现代的用户界面显示数据。工作流自动化软件的优点包括提高了速度,效率和准确性,它消除了手动输入数据的需求并提高了订单执行率。最后,人工智能涉及计算机系统执行通常需要人工干预和情报的任务的能力。

    如今,RPA软件对于拥有许多不同且复杂的系统且需要流畅地交互的公司特别有用。例如,如果来自人力资源系统的电子表格缺少邮政编码,则传统的自动化软件会将该表格标记为具有例外,而员工将通过查找正确的邮政编码并将其输入表格来处理该例外。填写完表格后,员工可以将其发送到工资表中,以便可以将信息输入公司的工资表系统中。但是,借助RPA技术,具有适应能力,自我学习和自我纠正能力的软件将可以处理异常并与薪资系统进行交互,而无需人工协助。

    RPA机器人自动化软件的采购应该考虑哪些因素?

    可扩展性:尽量不选择要求他们将软件自动程序部署到台式机或虚拟化环境的RPA软件。应该寻找可以集中管理和大规模扩展的RPA平台。

    速度:企业应该能够在几小时或更短的时间内设计和测试新的机器人流程,并优化机器人以使其快速工作的RPA机器人。

    可靠性:随着公司启动自动执行数百甚至数千个任务的机器人时,应该寻找具有内置监视和分析功能的工具,以使其能够监视系统的运行状况。

    操作简便:公司应寻找足够简单的产品,以使企业中的任何员工都可以构建和使用它们来处理各种工作,包括收集数据并将内容转换为使领导者能够做出最佳业务决策的信息。

    学习:最好的RPA工具可以支持基于任务的简单活动,可以对任何数据源进行读写,并可以利用更高级的知识来进一步提高自动化程度。

    企业级:公司应寻求从头开始构建的工具,以实现企业级可伸缩性,可靠性和可管理性。

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  • 2014年暑期实习老师要求的是人力资源管理系统,组队后组长分配给的任务是报表管理。 我做的报表管理,主要的... 首先列一下系统要求:截图如下(为什么不能插入图片,第一次写不知道怎么插入)。需求要求显示当前月...

           2014年暑期实习老师要求的是人力资源管理系统,组队后组长分配给的任务是报表管理。

           我做的报表管理,主要的功能是用户输入查询的时间区间和查询部门,然后将数据据库返回的数据显示在浏览器上。用户可以选择是否生成excel表格(表格是保存在固定的电脑地址下《D:》)

          首先列一下系统要求:截图如下(为什么不能插入图片,第一次写不知道怎么插入)。需求要求显示当前月的月首和月末。

          我首先要做的就是处理这些默认值(时间默认值和部门默认值(全部)):

          1、首先从系统获取当前年份与月份:

          

    <%@ page language="java"%>
          <%@ page contentType="text/html; charset=utf-8"%>
          <%@ page import="java.util.*"%>
          <%@ page import="java.text.*"%>
          <%
          String day = "";
          String year1 = new SimpleDateFormat("yyyy").format(Calendar.getInstance().getTime());
          String month1 = new SimpleDateFormat("MM").format(Calendar.getInstance().getTime());
          %>

     

        2、从数据库获取部门信息(jsp里的代码,在servlet中一样)

           

          部门:&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
          

    <%
             Form2 db=new Form2(); //连接数据库的类(在下面列出来)
             ArrayList list3=db.getConnection();类中连接数据库和查询的函数
          %>
          <select name="department" >
            <option>全部</option>
            <%
            for(int i=0;i<list3.size();i++){
            javaBean.departmentBean bean=(javaBean.departmentBean)list3.get(i);
            %>
          <option value="<%=bean.getDep_name() %>"><%=bean.getDep_name()%></option>
          <%} %>
          </select>

     

              Form2类:

          

    public class Form2
    
          {
    
            public ArrayList getConnection()
            {
    
              String driverName = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver";
              String dbURL = "jdbc:sqlserver://172.20.61.19:1433;DatabaseName=Admininstration";
              String user = "sa";
              String password = "1962603840";
              java.sql.Connection connection=null;
    
              ArrayList list1 = new ArrayList();
    
              try
              {
                Class.forName(driverName);
                connection=DriverManager.getConnection(dbURL, user, password);
    
                java.sql.Statement statement = connection.createStatement();
                ResultSet resultSet = statement.executeQuery("select dep_name from department");
    
                while(resultSet.next())
                {
                String dep_name = resultSet.getString("dep_name");
                departmentBean bean1 = new departmentBean();
    
                bean1.setDep_name(dep_name);
    
                list1.add(bean1);
                }
                return list1;
                }
                catch (Exception e)
                {
                e.printStackTrace();
                // TODO: handle exception
                }
                finally{
                  try {
                    connection.close();
                    } catch (SQLException e) {
                    // TODO Auto-generated catch block
                    e.printStackTrace();
                    }
                  }
                return list1;
    
                }
    
           }

     

         3、从数据库中获取数据并保存在excel表格中,(只能保存在主机上,找时间要探索一下如何在用户电脑上显示)(连接数据库的类中写的)

     

        

    if (excel.equals("是")) {//excel是从jsp页面选择的是否要生成excel的选择,通过session传递
          try {
            // open file.
            WritableWorkbook book = Workbook.createWorkbook(new File("d:/新聘职工信息.xls"));
            WritableSheet sheet = book.createSheet("Sheet_1", 0);
    
            jxl.write.Label label1 = new jxl.write.Label(0, 0, "序号");
            sheet.addCell(label1);
            jxl.write.Label label2 = new jxl.write.Label(1, 0, "部门名称");
            sheet.addCell(label2);
            jxl.write.Label label3 = new jxl.write.Label(2, 0, "岗位名称");
            sheet.addCell(label3);
            jxl.write.Label label4 = new jxl.write.Label(3, 0, "入职日期");
            sheet.addCell(label4);
    
            for (int i = 0;i < list.size();i ++){
              staff_infBean bean1 = (staff_infBean)list.get(i);
              jxl.write.Label label01 = new jxl.write.Label(0, i+1, bean1.getStaff_id());
              sheet.addCell(label01);
              jxl.write.Label label02 = new jxl.write.Label(1, i+1, bean1.getDepartment());
              sheet.addCell(label02);
              jxl.write.Label label03 = new jxl.write.Label(2, i+1, bean1.getPost());
              sheet.addCell(label03);
              jxl.write.Label label04 = new jxl.write.Label(3, i+1, bean1.getDate_entry());
              sheet.addCell(label04);
            }
           book.write();
           book.close();
           } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            }

     

    4、处理乱码问题

         tomcat下的conf下的server.xml中找到第二个8080处,在8080后面加上  URIEncoding="utf-8"  保存,然后在Servlet文件中加转码语句

    response.setContentType("text/html");
    response.setCharacterEncoding("utf-8");//转码

    PrintWriter out = response.getWriter();//不知道有没有顺序问题,有一次顺序错了,也导致了乱码。

    转载于:https://www.cnblogs.com/ling123/p/3868726.html

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  • 窗口函数不同于我们熟悉的普通函数和聚合函数,它每行数据进行一次计算:输入多行(一个窗口)、返回一个值。在报表等分析型查询中,窗口函数优雅地表达某些需求,发挥可替代的作用。 本文首先介绍窗口函数的...

    作者:Eric Fu
    链接:https://ericfu.me/sql-window-function/

    窗口函数(Window Function) 是 SQL2003 标准中定义的一项新特性,并在 SQL2011、SQL2016 中又加以完善,添加了若干处拓展。窗口函数不同于我们熟悉的普通函数和聚合函数,它为每行数据进行一次计算:输入多行(一个窗口)、返回一个值。在报表等分析型查询中,窗口函数能优雅地表达某些需求,发挥不可替代的作用。

    本文首先介绍窗口函数的定义及基本语法,之后将介绍在 DBMS 和大数据系统中是如何实现高效计算窗口函数的,包括窗口函数的优化、执行以及并行执行。

    什么是窗口函数?

    窗口函数出现在 SELECT 子句的表达式列表中,它最显著的特点就是 OVER 关键字。语法定义如下:

    window_function (expression) OVER (
       [ PARTITION BY part_list ]
       [ ORDER BY order_list ]
       [ { ROWS | RANGE } BETWEEN frame_start AND frame_end ] )

    其中包括以下可选项:

    • PARTITION BY 表示将数据先按 part_list 进行分区
    • ORDER BY 表示将各个分区内的数据按 order_list 进行排序

    Figure 1. 窗口函数的基本概念

    最后一项表示 Frame 的定义,即:当前窗口包含哪些数据?

    • ROWS 选择前后几行,例如 ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 3 FOLLOWING 表示往前 3 行到往后 3 行,一共 7 行数据(或小于 7 行,如果碰到了边界)
    • RANGE 选择数据范围,例如 RANGE BETWEEN 3 PRECEDING AND 3 FOLLOWING 表示所有值在 [c−3,c+3][c−3,c+3] 这个范围内的行,cc 为当前行的值

    Figure 2. Rows 窗口和 Range 窗口

    逻辑语义上说,一个窗口函数的计算“过程”如下:

    1. 按窗口定义,将所有输入数据分区、再排序(如果需要的话)
    2. 对每一行数据,计算它的 Frame 范围
    3. 将 Frame 内的行集合输入窗口函数,计算结果填入当前行

    举个例子:

    SELECT dealer_id, emp_name, sales,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dealer_id ORDER BY sales) AS rank,
           AVG(sales) OVER (PARTITION BY dealer_id) AS avgsales 
    FROM sales

    上述查询中,rank 列表示在当前经销商下,该雇员的销售排名;avgsales 表示当前经销商下所有雇员的平均销售额。查询结果如下:

    +------------+-----------------+--------+------+---------------+
    | dealer_id  | emp_name        | sales  | rank | avgsales      |
    +------------+-----------------+--------+------+---------------+
    | 1          | Raphael Hull    | 8227   | 1    | 14356         |
    | 1          | Jack Salazar    | 9710   | 2    | 14356         |
    | 1          | Ferris Brown    | 19745  | 3    | 14356         |
    | 1          | Noel Meyer      | 19745  | 4    | 14356         |
    | 2          | Haviva Montoya  | 9308   | 1    | 13924         |
    | 2          | Beverly Lang    | 16233  | 2    | 13924         |
    | 2          | Kameko French   | 16233  | 3    | 13924         |
    | 3          | May Stout       | 9308   | 1    | 12368         |
    | 3          | Abel Kim        | 12369  | 2    | 12368         |
    | 3          | Ursa George     | 15427  | 3    | 12368         |
    +------------+-----------------+--------+------+---------------+

    注:语法中每个部分都是可选的:

    • 如果不指定 PARTITION BY,则不对数据进行分区;换句话说,所有数据看作同一个分区
    • 如果不指定 ORDER BY,则不对各分区做排序,通常用于那些顺序无关的窗口函数,例如 SUM()
    • 如果不指定 Frame 子句,则默认采用以下的 Frame 定义:
      • 若不指定 ORDER BY,默认使用分区内所有行 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
      • 若指定了 ORDER BY,默认使用分区内第一行到当前值 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

    最后,窗口函数可以分为以下 3 类:

    • 聚合(Aggregate)AVG(), COUNT(), MIN(), MAX(), SUM()...
    • 取值(Value)FIRST_VALUE(), LAST_VALUE(), LEAD(), LAG()...
    • 排序(Ranking)RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER(), NTILE()...

    受限于篇幅,本文不去探讨各个窗口函数的含义。

    注:Frame 定义并非所有窗口函数都适用,比如 ROW_NUMBER()RANK()LEAD() 等。这些函数总是应用于整个分区,而非当前 Frame。

    窗口函数 VS. 聚合函数

    聚合这个意义上出发,似乎窗口函数和 Group By 聚合函数都能做到同样的事情。但是,它们之间的相似点也仅限于此了!这其中的关键区别在于:窗口函数仅仅只会将结果附加到当前的结果上,它不会对已有的行或列做任何修改。而 Group By 的做法完全不同:对于各个 Group 它仅仅会保留一行聚合结果。

    有的读者可能会问,加了窗口函数之后返回结果的顺序明显发生了变化,这不算一种修改吗?因为 SQL 及关系代数都是以 multi-set 为基础定义的,结果集本身并没有顺序可言ORDER BY 仅仅是最终呈现结果的顺序。

    另一方面,从逻辑语义上说,SELECT 语句的各个部分可以看作是按以下顺序“执行”的:

    Figure 3. SQL 各部分的逻辑执行顺序

    注意到窗口函数的求值仅仅位于 ORDER BY 之前,而位于 SQL 的绝大部分之后。这也和窗口函数只附加、不修改的语义是呼应的——结果集在此时已经确定好了,再依此计算窗口函数。

    窗口函数的执行

    窗口函数经典的执行方式分为排序函数求值这 2 步。

    Figure 4. 一个窗口函数的执行过程,通常分为排序和求值 2 步

    窗口定义中的 PARTITION BYORDER BY 都很容易通过排序完成。例如,对于窗口 PARTITION BY a, b ORDER BY c, d,我们可以对输入数据按 (a,b,c,d)(a,b,c,d) 或 (b,a,c,d)(b,a,c,d) 做排序,之后数据就排列成 Figure 1 中那样了。

    接下来考虑:如何处理 Frame?

    • 对于整个分区的 Frame(例如 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING),只要对整个分区计算一次即可,没什么好说的;
    • 对于逐渐增长的 Frame(例如 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW),可以用 Aggregator 维护累加的状态,这也很容易实现;
    • 对于滑动的 Frame(例如 ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 3 FOLLOWING)相对困难一些。一种经典的做法是要求 Aggregator 不仅支持增加还支持删除(Removable),这可能比你想的要更复杂,例如考虑下 MAX() 的实现。

    窗口函数的优化

    对于窗口函数,优化器能做的优化有限。这里为了行文的完整性,仍然做一个简要的说明。

    通常,我们首先会把窗口函数从 Project 中抽取出来,成为一个独立的算子称之为 Window。

    Figure 5. 窗口函数的优化过程

    有时候,一个 SELECT 语句中包含多个窗口函数,它们的窗口定义(OVER 子句)可能相同、也可能不同。显然,对于相同的窗口,完全没必要再做一次分区和排序,我们可以将它们合并成一个 Window 算子。

    对于不同的窗口,最朴素地,我们可以将其全部分成不同的 Window,如上图所示。实际执行时,每个 Window 都需要先做一次排序,代价不小。

    那是否可能利用一次排序计算多个窗口函数呢?某些情况下,这是可能的。例如本文例子中的 2 个窗口函数:

    ... ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dealer_id ORDER BY sales) AS rank,
        AVG(sales) OVER (PARTITION BY dealer_id) AS avgsales ...

    虽然这 2 个窗口并非完全一致,但是 AVG(sales) 不关心分区内的顺序,完全可以复用 ROW_NUMBER() 的窗口。

    窗口函数的并行执行

    现代 DBMS 大多支持并行执行。对于窗口函数,由于各个分区之间的计算完全不相关,我们可以很容易地将各个分区分派给不同的节点(线程),从而达到分区间并行

    但是,如果窗口函数只有一个全局分区(无 PARTITION BY 子句),或者分区数量很少、不足以充分并行时,怎么办呢?上文中我们提到的 Removable Aggregator 的技术显然无法继续使用了,它依赖于单个 Aggregator 的内部状态,很难有效地并行起来。

    TUM 的这篇论文中提出使用线段树(Segment Tree)实现高效的分区内并行。线段树是一个 N 叉树数据结构,每个节点包含当前节点下的部分聚合结果。

    下图是一个使用二叉线段树计算 SUM() 的例子。例如下图中第三行的 1212,表示叶节点 5+75+7 的聚合结果;而它上方的 2525 表示叶节点 5+7+3+105+7+3+10 的聚合结果。

    Figure 6. 使用线段树计算给定范围的总和

    假设当前 Frame 是第 2 到第 8 行,即需要计算 7+3+10+...+47+3+10+...+4 区间之和。有了线段树以后,我们可以直接利用 7+13+207+13+20 (图中红色字体)计算出聚合结果。

    线段树可以在 O(nlogn)O(nlog⁡n) 时间内构造,并能在 O(logn)O(log⁡n) 时间内查询任意区间的聚合结果。更棒的是,不仅查询可以多线程并发互不干扰,而且线段树的构造过程也能被很好地并行起来。

    最后,关注公众号Java技术栈,在后台回复:面试,可以获取我整理的 MySQL 系列面试题和答案,非常齐全。

    References

    1. http://www.vldb.org/pvldb/vol8/p1058-leis.pdf
    2. http://vldb.org/pvldb/vol5/p1244_yucao_vldb2012.pdf
    3. https://drill.apache.org/docs/sql-window-functions-introduction/)
    4. https://modern-sql.com/blog/2019-02/postgresql-11
    5. https://www.red-gate.com/simple-talk/sql/learn-sql-server/window-functions-in-sql-server/

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  • 还在查找帐务不平的数据数据重复,而不知是哪些数据错误或重复,造成不能继续操作,而费时费力手工查找问题所在而烦恼吗? 还在为数据要多字段大批量处理或指定满足过多条件,处理成特定数据而手工劳动烦恼吗? ...
  • 窗口函数不同于我们熟悉的普通函数和聚合函数,它每行数据进行一次计算:输入多行(一个窗口)、返回一个值。在报表等分析型查询中,窗口函数优雅地表达某些需求,发挥可替代的作用。 什么是窗口函数? 窗口...

    人生有三个基本目标:
    不作恶,
    开心,
    自己养活自己。
    如果能达到,就是很好的一生了。
    —冯唐

    在这里插入图片描述

    一、窗口函数定义

    窗口函数(Window Function)是 SQL2003 标准中定义的一项新特性,并在 SQL2011、SQL2016 中又加以完善,添加了若干处拓展。窗口函数不同于我们熟悉的普通函数和聚合函数,它为每行数据进行一次计算:输入多行(一个窗口)、返回一个值。在报表等分析型查询中,窗口函数能优雅地表达某些需求,发挥不可替代的作用。

    什么是窗口函数?

    窗口函数出现在 SELECT 子句的表达式列表中,它最显著的特点就是 OVER 关键字。语法定义如下:

    window_function (expression) OVER (
       [ PARTITION BY part_list ]
       [ ORDER BY order_list ]
       [ { ROWS | RANGE } BETWEEN frame_start AND frame_end ] )
    

    其中包括以下可选项:

    1. PARTITION BY 表示将数据先按 part_list 进行分区
    2. ORDER BY 表示将各个分区内的数据按 order_list 进行排序
      窗口函数的基本概念

    最后一项表示 Frame 的定义,即:当前窗口包含哪些数据?

    ROWS 选择前后几行,例如 ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 3 FOLLOWING 表示往前 3 行到往后 3 行,一共 7 行数据(或小于 7 行,如果碰到了边界)
    RANGE 选择数据范围,例如 RANGE BETWEEN 3 PRECEDING AND 3 FOLLOWING 表示所有值在 [c−3,c+3][c−3,c+3] 这个范围内的行,cc 为当前行的值
    在这里插入图片描述

    逻辑语义上说,一个窗口函数的计算“过程”如下:

    按窗口定义,将所有输入数据分区、再排序(如果需要的话)
    对每一行数据,计算它的 Frame 范围
    将 Frame 内的行集合输入窗口函数,计算结果填入当前行
    注:语法中每个部分都是可选的:

    如果不指定 PARTITION BY,则不对数据进行分区;换句话说,所有数据看作同一个分区
    如果不指定 ORDER BY,则不对各分区做排序,通常用于那些顺序无关的窗口函数,例如 SUM()
    如果不指定 Frame 子句,则默认采用以下的 Frame 定义:
    若不指定 ORDER BY,默认使用分区内所有行 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
    若指定了 ORDER BY,默认使用分区内第一行到当前值 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
    窗口函数 VS. 聚合函数

    从聚合这个意义上出发,似乎窗口函数和 Group By 聚合函数都能做到同样的事情。但是,它们之间的相似点也仅限于此了!这其中的关键区别在于:窗口函数仅仅只会将结果附加到当前的结果上,它不会对已有的行或列做任何修改。而 Group By 的做法完全不同:对于各个 Group 它仅仅会保留一行聚合结果。

    有的读者可能会问,加了窗口函数之后返回结果的顺序明显发生了变化,这不算一种修改吗?因为 SQL 及关系代数都是以 multi-set 为基础定义的,结果集本身并没有顺序可言,ORDER BY 仅仅是最终呈现结果的顺序。

    另一方面,从逻辑语义上说,SELECT 语句的各个部分可以看作是按以下顺序“执行”的:
    在这里插入图片描述

    Figure 3. SQL 各部分的逻辑执行顺序
    注意到窗口函数的求值仅仅位于 ORDER BY 之前,而位于 SQL 的绝大部分之后。这也和窗口函数只附加、不修改的语义是呼应的——结果集在此时已经确定好了,再依此计算窗口函数。

    二、Hive常用窗口函数

    **排序类:**ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()等;
    取值类:

    1. FIRST_VALUE(col)、LAST_VALUE(col)、
    2. LEAD(col,n,DEFAULT)、LAG(col,n,DEFAULT)等;
      **聚合类:**COUNT()、SUM()、MIN()、MAX()、AVG()等;
      应用场景
      用于分组排序、动态Group By、Top N、累计计算、层次查询。
      应用举例

    2.1 分组排序窗口函数举例
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    2.2 取值相关窗口函数举例
    在这里插入图片描述

    SELECT user_id,
           course,
           score,
           ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY course ORDER BY score ASC) AS rn,
           FIRST_VALUE(score) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score ASC) AS first_scorea,
           FIRST_VALUE(score) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score DESC) AS first_scored,
           FIRST_VALUE(user_id) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score ASC) AS first_usera,
           FIRST_VALUE(user_id) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score DESC, user_id ASC) AS first_userda,
           LAST_VALUE(score) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score) AS last_scorea,
           LAST_VALUE(user_id) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score ASC,user_id ASC RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS last_user_upcr,
           LAST_VALUE(user_id) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score ASC,user_id ASC RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS last_user_upuf,
           LAG(score,1,0) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score) AS lag_1_0
      FROM student_score
      ORDER BY course,
              rn;
    

    在这里插入图片描述

    2.3 聚合相关窗口函数举例

    SELECT user_id,
           course,
           score,
           ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY course ORDER BY score ASC) AS rn,
           -- 组内score总和
           SUM(score) OVER(PARTITION BY course) AS sum_p_score,
           -- 截止当前score值和
           SUM(score) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score ASC) AS sum_po_score,
           -- 截止当前score值和,order by后缺失默认如下
           SUM(score) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score ASC RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS sum_po_range_score,
           -- 截止当前行,score值的和
           SUM(score) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS sum_po_row_score,
           -- 往前2行 + 当前行score值的和
           SUM(score) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score ASC ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS sum_row_p2_score,
           -- 分组排序和sum的字段不一样
           SUM(user_id) OVER(PARTITION BY course ORDER BY score ASC) AS sum_user
      FROM student_score
      ORDER BY course,
              rn;
    

    在这里插入图片描述

    三、Hive窗口函数常用举例

    3.1 hive统计连续登陆的用户数

    源数据,文件中是以,号隔开的
    id,date
    A,2018-09-04
    B,2018-09-04
    C,2018-09-04
    A,2018-09-05
    A,2018-09-05
    C,2018-09-05
    A,2018-09-06
    B,2018-09-06
    C,2018-09-06
    A,2018-09-04
    B,2018-09-04
    C,2018-09-04
    A,2018-09-05
    A,2018-09-05
    C,2018-09-05
    A,2018-09-06
    B,2018-09-06
    C,2018-09-06
    

    展现连续登陆两天的用户信息(用窗口函数分析方法)

    select  
        *
    from 
    (
        select id ,date, 
          lead(date,1,-1) over(partition by id order by date desc ) as date1 
        from tb_use a 
        group by id,date 
    ) as b
    where date_sub(cast(b.date as date),1)=cast(b.date1 as date);
    
    结果:
    b.id  b.date      b.date1
    A     2018-09-06   2018-09-05
    A     2018-09-05   2018-09-04
    C     2018-09-06   2018-09-05
    C     2018-09-05   2018-09-04
    

    统计连续登陆两天的用户个数(n天就只需要把lead(date,2,-1)中的2改成n-1并且把date_sub(cast(b.date as date),2)中的2改成n-1)

    select  
        count(distinct b.id) as c1
    from 
    (
        select id ,date, 
          lead(date,1,-1) over(partition by id order by date desc )  as date1 
        from tb_use a 
        group by id,date 
    ) as b
    where date_sub(cast(b.date as date),1)=cast(b.date1 as date);
    
    结果:
    c1
    2
    

    3.2 sum和case when结合使用

    select id,sum(case type when 0 then 1 else 0 end) type1,
              sum(case type when 1 then 1 else 0 end) type2
    from testtest
    group by id;
    --结果:
                                         ID      TYPE1      TYPE2
    --------------------------------------- ---------- ----------
                                          1          0          2
                                          2          1          1
                                          3          1          2
    

    3.3 占比、同比、环比计算(lag函数,lead函数)
    3.3.1 数据准备:

    -- 创建表并插入数据
    CREATE TABLE `saleorder`  (
      `order_id` int ,
      `order_time` date ,
      `order_num` int
    ) 
    
    -- ----------------------------
    -- Records of saleorder
    -- ----------------------------
    INSERT INTO `saleorder` VALUES 
    (1, '2020-04-20', 420),
    (2, '2020-04-04', 800),
    (3, '2020-03-28', 500),
    (4, '2020-03-13', 100),
    (5, '2020-02-27', 300),
    (6, '2020-01-07', 450),
    (7, '2019-04-07', 800),
    (8, '2019-03-15', 1200),
    (9, '2019-02-17', 200),
    (10, '2019-02-07', 600),
    (11, '2019-01-13', 300);
    

    3.3.2 占比
    基本思路:显示内联接,先分组、汇总–>笛卡尔积连接–>相除
    友情提示: 时间处理的时候除了用date_formate()也可以用substr()函数来截取年月日格式

    SELECT 
      order_month,
      num,
      total,
      round( num / total, 2 ) AS ratio 
    FROM 
    (
        select 
            substr(order_time, 1, 7) as order_month, 
            sum(order_num) over (partition by substr(order_time, 1, 7)) as num,
            sum( order_num ) over ( PARTITION BY substr( order_time, 1, 4 ) ) total,
            row_number() over (partition by substr(order_time, 1, 7)) as rk 
        from saleorder
    ) temp 
    where rk = 1;
    

    在这里插入图片描述

    3.3.2 环比
    与上年度数据对比称"同比",与上月数据对比称"环比"。
    相关公式如下:

    同比增长率计算公式
    (当年值-上年值)/上年值x100% 
    
    环比增长率计算公式
    (当月值-上月值)/上月值x100% 
    
    select 
        now_month,
        now_num,
        last_num,
        -- round( (now_num-last_num) / last_num, 2 ) as ratio
        concat( nvl ( round( ( now_num - last_num ) / last_num * 100, 2 ), 0 ), "%" ) 
    FROM 
    (
        select 
            now_month,
            now_num, 
            lag( t1.now_num, 1 ) over (order by t1.now_month ) as last_num 
        from 
        (
            select 
                substr(order_time, 1, 7) as now_month, 
                sum(order_num) as now_num 
            from saleorder 
            group by 
                substr(order_time, 1, 7) 
        ) t1
    ) t2;
    

    在这里插入图片描述

    3.3.2 同比
    与上年度数据对比称"同比",与上月数据对比称"环比"。
    相关公式如下:

    同比增长率计算公式
    (当年值-上年值)/上年值x100% 
    
    环比增长率计算公式
    (当月值-上月值)/上月值x100% 
    

    同比的话,如果每个月都齐全,都有数据lag(num,12)就ok.。我们的例子中只有19年和20年1-4月份的数据。这种特殊情况应该如何处理?

    SELECT
      t1.now_month,
      nvl ( now_num, 0 ) AS now_num,
      nvl ( last_num, 0 ) AS last_num,
      nvl ( round( ( now_num - last_num ) / last_num, 2 ), 0 ) AS ratio 
    FROM
    (
      SELECT
        DATE_FORMAT( order_time, 'yyyy-MM' ) AS now_month,
        sum( order_num ) AS now_num 
      FROM
        saleorder 
      GROUP BY
        DATE_FORMAT( order_time, 'yyyy-MM' ) 
    ) t1
    LEFT JOIN 
    (
      SELECT
        DATE_FORMAT( DATE_ADD( order_time, 365 ), 'yyyy-MM' ) AS now_month,
        sum( order_num ) AS last_num 
      FROM
        saleorder 
      GROUP BY
      DATE_FORMAT( DATE_ADD( order_time, 365 ), 'yyyy-MM' ) 
    ) AS t2 ON t1.now_month = t2.now_month;
    

    在这里插入图片描述

    3.4 求波峰波谷

    --数据准备
    62186
    63999
    65812
    67626
    69439
    71252
    73065
    1167
    2939
    
    select 
          bar_code,
          ip_address,
          sum(case when cast(last_time as int)-cast(online_time as int)>0 and last_time != '9999' then 1 else 0 end) as rs 
    from 
        (select 
               bar_code,
               ip_address,
               online_time,
               report_time,
               lag(online_time,1,'9999') over(Partition By bar_code,ip_address order by report_time) as last_time 
        from bigdata.ods_table 
        where dt = '20210506' 
        order by report_time) 
        group by bar_code,ip_address;
    

    四、窗口函数的优化

    通常,我们首先会把窗口函数从 Project 中抽取出来,成为一个独立的算子称之为 Window。
    在这里插入图片描述

    Figure 5. 窗口函数的优化过程
    有时候,一个 SELECT 语句中包含多个窗口函数,它们的窗口定义(OVER 子句)可能相同、也可能不同。显然,对于相同的窗口,完全没必要再做一次分区和排序,我们可以将它们合并成一个 Window 算子。

    对于不同的窗口,最朴素地,我们可以将其全部分成不同的 Window,如上图所示。实际执行时,每个 Window 都需要先做一次排序,代价不小。

    那是否可能利用一次排序计算多个窗口函数呢?某些情况下,这是可能的。例如本文例子中的 2 个窗口函数:

    ... ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dealer_id ORDER BY sales) AS rank,
        AVG(sales) OVER (PARTITION BY dealer_id) AS avgsales ...
    

    虽然这 2 个窗口并非完全一致,但是 AVG(sales) 不关心分区内的顺序,完全可以复用 ROW_NUMBER() 的窗口。这篇论文 提供了一种启发式的算法,能尽可能利用能够复用的机会。

    受限于篇幅,本文不去探讨各个窗口函数的含义,有兴趣的读者可以参考:
    https://drill.apache.org/docs/sql-window-functions-introduction/#types-of-window-functions

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空空如也

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