2. 语法 分析函数、聚合函数 over(partition by 列名 order by 列名 rows between 开始位置 and 结束位置) 注意 : over(partition by x order by y) = over(distribute by x sort by y) 1. 2. 3. 3. 分区 : partition by 列名 说明 : 按照指定字段分区,可以为多个字段,相当于 group by 不指定分区...
select name,count(1) over() from tempon.t_user_cost 1. 2. 这里的 over() 中既没有 partition by,也没有 order by,表示不分区(自然也不排序),也就是把全局数据分一个区,结果输出到每一行上。 可以看到运行结果中,还是 14 行,并且每行都有一个统计值。 聚合函数是会缩减行数的,而窗口函数则不会...
count()over();sum()over();max()over();min()over();avg()over(); 1.2.分析函数语法 分析函数over(partitionby列名orderby列名rowsbetween开始位置and结束位置) 具体解析 over()括号内为空时,是直接进行聚合计算。 其中partition by 列名是按指定列进行分组,进而进行聚合计算。
max(A) over(partition by B order by C rows between D1 and D2) min(A) over(partition by B order by C rows between D1 and D2) count(A) over(partition by B order by C rows between D1 and D2) partition by:相当于分组 order by:按照什么顺序进行累加等。默认升序asc, 降序为desc。
2 COUNT、SUM、MIN、MAX、AVG、COLLECT_LIST(支持WINDOW子句) 例子我在这里就不在说了,只说两个骚操作,使用 sum 来实现 lead, lag。关于 lead, lag 会在下面讲到。 # sum 实现 lead, 当然,换做(min, max, avg)也没问题。 sum(a) OVER(ORDER BY b ROWS BETWEEN 1 FOLLOWING AND 1 FOLLOWING) ...
sum over(partition by 分组列 order by 排序列 rows between 开始位置 preceding and 结束位置 following) 其中'开始位置'和'结束位置'可配置参数:数据、current、UNBOUNDED 问题1 数据集有三列:userid,month,count,统计每个用户截止到当月为止的最大单月访问次数和累计到该月的总访问次数 ...
select*,row_number() over(orderbysalarydesc)asrnfromods_num_window; 1. 2. 3. 4. 5. 当我们没有定义partition by 子句的时候,我们的所有数据都放在一个窗口里面,这个时候我们的排序就是全局排序,其实如果你仔细看过我们的Hive语法之窗口函数初识这一节的话,你就知道partition by 其实是定义了子窗口,如果...
5、count(DISTINCT epr1) 对该字段去重去null的计数,count(epr1) 对该字段去null的计数 6、row_number() OVER (partition BY epr1, epr2 ORDER BY epr3 DESC) as number 先对epr1、epr2两个字段聚合数据然后在按epr3排序,按自然数顺序往下排,epr3相同比较数据的顺序,递增 ...
count(price) over(partition byuser_typeorder bypricerows between1 precedingand2 following) as count4 from test; 图片 02、sum 开窗函数 select username,product,user_type,price, 以符合条件的所有行作为窗口 sum(price) over() as sum1, 以按user_type分组的所有行作为窗口 ...
count()over(partition by...order by...):求分组后的总数。max()over(partition by...order by...):求分组后的最大值。min()over(partition by...order by...):求分组后的最小值。avg()over(partition by...order by...):求分组后的平均值。lag()over(partition by...order by...):取出前...