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  • sql开窗函数详解
    2022-05-05 23:08:48

    1.什么是开窗函数?

    抢菜期间,根据手速,排名靠前的买到菜,

    开窗函数计算排名顺序

    2.为什么用?

    类比长跑比赛,方便我们找到第1,2,3……名,统计他们的成绩

    3.怎么使用?

    ROW_NUMBER() over(PARTITION by id order by paid_time asc) paid_sort

    黄色字体固定格式,

    橘色字体选修内容(相当于分区,1,2,3……号跑道)

    asc:升序,desc:降序

    paid_time,支付时间

    paid_sort ,统计排序的新增列

    SELECT 
    id ,
    paid_time,
    ROW_NUMBER() over(PARTITION by id order by paid_time asc) paid_sort   
    from dwd.order
    where paid_time is not null

    总结,学习之道:将新的概念与原有的联系在一起,形成知识网络。术:其他的开窗函数

    DENSE_RANK、RANK近似类比。

    更多相关内容
  • 主要介绍了SQL开窗函数的具体实现详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • Hive SQL开窗函数详解

    2021-01-31 19:05:21
    Hive 开窗函数 group by 是分组函数,一组出来一个数据 over() 开窗,针对每一条数据,都有一个独立的组 mk 3 jk 3 mk 3 select orderdate,cost,sum(cost) over(order by orderdate) over里面的函数 是对窗口大小的...

    Hive 开窗函数
    group by 是分组函数,一组出来一个数据

    over() 开窗,针对每一条数据,都有一个独立的组

    mk 3
    jk 3
    mk 3

    select orderdate,cost,sum(cost) over(order by orderdate)
    over里面的函数 是对窗口大小的限制
    注意:针对每一条数据,开一个独立的窗口
    10 10 (通过order by 没有比它小的所以返回) 10
    15 这里有比15小的,所以窗口大小+1 25

    需求:查询顾客的购买明细,及购买总额,并将cost按照日期进行累加

    select name,orderdate,cost,sum(cost) over(order by orderdate)
    from business;
    

    在这里插入图片描述
    需求:查询每个顾客的购买明细,及购买总额按照时间顺序进行累加
    select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by name sort by orderdate)
    from business;

    在这里插入图片描述
    写sql顺序:
    在这里插入图片描述
    执行顺序:
    在这里插入图片描述
    优化:
    在这里插入图片描述
    面试会问
    排序四个by的区别

    展开全文
  • 查询字段就只能是分组字段和聚合的字段,这带来了极大的不方便,有时我们查询时需要分组,又需要查询不分组的字段,每次都要又到子查询,这样显得sql语句复杂难懂,给维护代码的人带来很大的痛苦,然而开窗函数出现...
  • sql 开窗函数小结

    2022-04-15 10:43:50
    1、相关函数说明 over() -- 指定窗口 窗口大小变化(partition by & order by ) current row -- 当前行 n preceding -- 往前1行 n following -- 往后1行 unbounded -- 起点 unbounded preceding -- 前面...

    1、相关函数说明

    over() -- 指定窗口 窗口大小变化(partition by & order by )

    current row -- 当前行

    n preceding -- 往前1行

    n following -- 往后1行

    unbounded -- 起点

    unbounded preceding -- 前面起点

    unbounded following -- 后面起点

    lag(col,n,default) -- 往前n行数据

    lead(col,n,default) -- 往后n行数据

    ntile(n) -- 把有序窗口的行分发到指定数据的组中,各个组有编号,编号从1开始,对于每一行,NTILE返回此行所属的组的编号。注意:n必须为int类型。

    2.Rank

    2.1 函数

    rank()    【跳跃排序】1、1、3、4、5、5、6、6、9、10、10

    dense_rank()  【连续重复】   1、1、2、3、4、4、5、5、6、7、7

    row_number()  【连续不重复】 1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11

     2.2 用例明细

    原始数据

    1、1、3、5、6、6、8、8、9、10、10

    执行

    select row_number() over(order by no) `row_number` ,
           rank() over(order by no) `rank`,
           dense_rank() over(order by no)  `dense_rank`
    from tab

    结果

    展开全文
  • 主要介绍了Sql Server 开窗函数Over()的使用,非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  • 前言: 今天在优化工作中遇到的sql慢的问题,发现以前用了挺多游标来处理数据,这样就导致在数据量多的情况下,需要一行一行去...下面模拟工作中通过开窗函数代替游标的例子,通过期初余额与单据的预收金额、应收金额
  • Hive SQL——开窗函数

    2022-06-23 23:32:47
    4、 窗口函数目录 4、 窗口函数 4.1 排序窗口函数rank 4.2 rank(), dense_rank(), row_number()区别 4.3 、排序截取数据lag(),lead(),ntile(),cume_dist() 4.4 聚合函数作为窗口函数 4.4、over(- - rows ...

    4、 窗口函数

    目录

            4、 窗口函数
                4.1 排序窗口函数rank
                4.2 rank(), dense_rank(), row_number()区别
                4.3 、排序截取数据lag(),lead(),ntile(),cume_dist()
                4.4 聚合函数作为窗口函数
                4.4、over(- - rows between and )

        简单理解,就是对查询的结果多出一列,这一列可以是聚合值,也可以是排序值。
        开窗函数一般就是说的是over()函数,其窗口是由一个 OVER 子句 定义的多行记录
        开窗函数一般分为两类,聚合开窗函数和排序开窗函数。

    简单来说,窗口函数有以下功能:

        1)同时具有分组和排序的功能
        2)不减少原表的行数
        3)语法如下:

    <窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>
                    order by <用于排序的列名> [rows between ?? and ???])

    <窗口函数>的位置,可以放以下两种函数:

        1) 专用窗口函数,包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。
        2) 聚合函数,如sum(). avg(), count(), max(), min()等,rows between…and…

    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。

    3)业务需求“在每组内排名”,比如:

        排名问题:每个部门按业绩来排名
        topN问题:找出每个部门排名前N的员工进行奖励

    4.1 排序窗口函数rank

    -- 如果我们想在每个班级内按成绩排名,得到下面的结果。
    select *,
       rank() over (partition by 班级
                     order by 成绩 desc) as ranking
    from 班级表;

    我们来解释下这个sql语句里的select子句。rank是排序的函数。要求是“每个班级内按成绩排名”,这句话可以分为两部分:

        1)每个班级内:按班级分组

        partition by用来对表分组。在这个例子中,所以我们指定了按“班级”分组(partition by 班级)

        2)按成绩排名

        order by子句的功能是对分组后的结果进行排序,默认是按照升序(asc)排列。在本例中(order by 成绩 desc)是按成绩这一列排序,加了desc关键词表示降序排列。

    通过下图,我们就可以理解partiition by(分组)和order by(在组内排序)的作用了。

    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。

    preview

    注意事项:

        ​ partition子句可是省略,省略就是不指定分组,只是按成绩由高到低进行了排序。但是,这就失去了窗口函数的功能,所以一般不要这么使用。

        窗口函数原则上只能写在select子句中

    4.2 rank(), dense_rank(), row_number()区别

    select *,
       rank() over (order by 成绩 desc) as ranking,
       dense_rank() over (order by 成绩 desc) as dese_rank,
       row_number() over (order by 成绩 desc) as row_num
    from 班级表

    得到结果:

    从上面的结果可以看出:

        rank函数:这个例子中是5位,5位,5位,8位,也就是如果有并列名次的行,会占用下一名次的位置。比如正常排名是1,2,3,4,但是现在前3名是并列的名次,结果是:1,1,1,4。

        dense_rank函数:这个例子中是5位,5位,5位,6位,也就是如果有并列名次的行,不占用下一名次的位置。比如正常排名是1,2,3,4,但是现在前3名是并列的名次,结果是:1,1,1,2。

        row_number函数:这个例子中是5位,6位,7位,8位,也就是不考虑并列名次的情况。比如前3名是并列的名次,排名是正常的1,2,3,4。

    4.3 、排序截取数据lag(),lead(),ntile(),cume_dist()

        LAG(col,n,default_val):获取往前第n行数据,col是列名,n是往上的行数,当第n行为null的时候取default_val
        LEAD(col,n, default_val):往后第n行数据,col是列名,n是往下的行数,当第n行为null的时候取default_val
        NTILE(n):把有序分区中的行分发到指定数据的组中,各个组有编号,编号从1开始,对于每一行,NTILE返回此行所属的组的编号。
        cume_dist(),计算某个窗口或分区中某个值的累积分布。假定升序排序,则使用以下公式确定累积分布:
            小于等于当前值x的行数 / 窗口或partition分区内的总行数。其中,x 等于 order by 子句中指定的列的当前行中的值。

    4.4 聚合函数作为窗口函数

    ​ 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。

    我们来看一下窗口函数是聚合函数时,会出来什么结果:

    select *,
       sum(成绩) over (order by 学号) as current_sum,
       avg(成绩) over (order by 学号) as current_avg,
       count(成绩) over (order by 学号) as current_count,
       max(成绩) over (order by 学号) as current_max,
       min(成绩) over (order by 学号) as current_min
    from 班级表

     

     

    ​ 如上图,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,

    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。
    4.4、over(- - rows between and )

    sum()/... over ([partition by 列名] [order by 列名] [rows between ... and ...] )
    -- 从起点到当前行数据聚合
    between unbounded preceding and current row
    -- 往前2行到往后1行的数据聚合
    between 2 preceding and 1 following

        rows必须跟在Order by 子句之后,对排序的结果进行限制,使用固定的行数来限制分区中的数据行数量。
            OVER():指定分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化。
            CURRENT ROW:当前行
            n PRECEDING:往前n行数据
            n FOLLOWING:往后n行数据
            UNBOUNDED:起点,unbounded preceding 表示从表数据的起点, unbounded following表示到后面的终点

    select name,subject,score,
    sum(score) over() as sum1,
    sum(score) over(partition by subject) as sum2,
    sum(score) over(partition by subject order by score) as sum3,
    -- 由起点到当前行的窗口聚合,和sum3一样
    sum(score) over(partition by subject order by score rows between unbounded preceding and current row) as sum4,
    -- 当前行和前面一行的窗口聚合
    sum(score) over(partition by subject order by score rows between 1 preceding and current row) as sum5,
    -- 当前行的前面一行和后面一行的窗口聚合
    sum(score) over(partition by subject order by score rows between 1 preceding AND 1 following) as sum6,
    -- 当前和后面所有的行
    sum(score) over(partition by subject order by score rows between current row and unbounded following) as sum7
    from t_fraction;

    +-------+----------+--------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
    | name  | subject  | score  | sum1  | sum2  | sum3  | sum4  | sum5  | sum6  | sum7  |
    +-------+----------+--------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
    | 孙悟空   | 数学       | 12     | 359   | 185   | 12    | 12    | 12    | 31    | 185   |
    | 沙悟净   | 数学       | 19     | 359   | 185   | 31    | 31    | 31    | 104   | 173   |
    | 猪八戒   | 数学       | 73     | 359   | 185   | 104   | 104   | 92    | 173   | 154   |
    | 唐玄奘   | 数学       | 81     | 359   | 185   | 185   | 185   | 154   | 154   | 81    |
    | 猪八戒   | 英语       | 11     | 359   | 80    | 11    | 11    | 11    | 26    | 80    |
    | 孙悟空   | 英语       | 15     | 359   | 80    | 26    | 26    | 26    | 49    | 69    |
    | 唐玄奘   | 英语       | 23     | 359   | 80    | 49    | 49    | 38    | 69    | 54    |
    | 沙悟净   | 英语       | 31     | 359   | 80    | 80    | 80    | 54    | 54    | 31    |
    | 孙悟空   | 语文       | 10     | 359   | 94    | 10    | 10    | 10    | 31    | 94    |
    | 唐玄奘   | 语文       | 21     | 359   | 94    | 31    | 31    | 31    | 53    | 84    |
    | 沙悟净   | 语文       | 22     | 359   | 94    | 53    | 53    | 43    | 84    | 63    |
    | 猪八戒   | 语文       | 41     | 359   | 94    | 94    | 94    | 63    | 63    | 41    |
    +-------+----------+--------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+

    展开全文
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