一.窗口函数有什么用? 在日常工作中,经常会遇到需要在每组内排名,比如下面的业务需求: 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的员工进行奖励复购分析:App内要分析复购用户有多少累计问题:医院要经常统计累计患者数 面对这类需求,就需要使用SQL的高级功能~窗口函数了 二.什么是窗口函数?
) # window_function()为窗口函数名称 # OVER()OVER子句用于指定一个数据分析的窗口,OVER子句包含分区(PARTITION BY)、排序(ORDER BY)以及窗口大小(frame_clause)3个选项 # PARTITION BY 分组字段 进行分区或者分组 # ORDER BY 排序字段 排序 # frame_clause 窗口大小 #分组和排序字段不是必须项,视问题情况而...
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...
② 中的函数是标准 SQL 定义的 OLAP 专用函数,本文将其统称为“专用窗口函数”。从这些函数的名称可以很容易看出其 OLAP 的用途。 其中① 的部分是我们在SQL 如何对表进行聚合和分组查询并对查询结果进行排序中学过的聚合函数。将聚合函数书写在“语法 1”的“<窗口函数>”中,就能够当作窗口函数来使用了。 总之...
1 窗口函数语法 <窗口函数>over(partitionby<用于分组的列名>orderby<用于排序的列名>) 专用窗口函数,比如rank,dense_rank,row_number等 聚合函数,如sum,avg,count,max,min等 2 窗口函数功能 不减少原表的行数,所以经常用来在每组内排名 同时具有分组(partition by)和排序(order by)的功能 ...
窗口函数的基本语法如下: 代码语言:javascript 复制 <窗口函数>OVER(PARTITIONBY<用于分组的列名>ORDERBY<用于排序的列名>) 像一些聚合函数如SUM()、AVG()、COUNT()、MAX()与MIN()等等,以及专用的窗口函数RANK()、DENSE_RANK()与ROW_NUMBER()等等。
开窗函数的语法形式为:函数 + over(partition by <分组用列> order by <排序用列>),表示对数据集按照分组用列进行分区,并且并且对每个分区按照函数聚合计算,最终将计算结果按照排序用列排序后返回到该行。括号中的两个关键词partition by 和order by 可以只出现一个。
本文讲解窗口函数的概念,窗口函数与数据分组的功能相似,可以指定数据窗口进行统计分析,但窗口函数与数据分组又有所区别,窗口函数对每个组返回多行,而数据分组对每个组只返回一行;窗口函数指定了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化而变化,而数据分组是针对所有数据进行统计。
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。