SELECTyour_field,MIN(your_column)ASfirst_valueFROMyour_tableGROUPBYyour_field; 1. 2. 3. 这里的your_column是你要选择的列名。 步骤三:结果输出 最后,我们将结果输出即可,下面是相应的代码: SELECTyour_field,first_valueFROM(SELECTyour_field,MIN(your_column)ASfirst_valueFROMyour_tableGROUPBYyour_field)...
5、头尾函数：FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()FIRST_VALUE(expr)函数返回第一个expr的值。 LAST_VALUE(expr)函数返回最后一个expr的值。从结果看，我们对FIRST_VALUE()很清晰，就是获取的第一个值，但是LAST_VALUE()获取的值跟我们想象中的不太一样呢？ 没错，LAST_VALUE()是获取的框架中的最后一个值，这里引...
EN平常我们使用 hive或者 mysql时，一般聚合函数用的比较多。但对于某些偏分析的需求，group by可能很费...
first_value()函数 + over() 基本语法:first_value(column) over(partition by…order by…),其中column为的列名 含义:返回窗口第一行中列column对应的值 举例:查询部门的年薪最高者姓名追加到新的一列 SELECT `id`, `name`, `salary`, `department`, first_value(name) over(partition by department order...
首尾函数first_value() last_value() 用途:返回第一个(FIRST_VALUE(expr))或最后一个(LAST_VALUE(expr))expr的值 应用场景:截止到当前,按照日期排序查询第1个入职和最后1个入职员工的薪资
SELECT user_name, YEAR ( pay_time ), sum( pay_amount ) sum_amount, first_value ( user_name ) over ( PARTITION BY YEAR ( pay_time ) ORDER BY sum( pay_amount ) ) Fvalue FROM trade_data GROUP BY user_name 3、last_value(...) over(...)返回分组内最后1个数值 需求:查询每年支付金...
ym) SELECT product,ym,amount,gmv, FIRST_VALUE(amount) OVER(PARTITION BY product ORDER BY ym) AS first_amount, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY product ORDER BY ym) as rn FROM cte)SELECT product,ym,amount,first_amount,rn, CONCAT(ROUND((POWER(1.0*amount/first_amount,...
first_value(amount) over (partition by region order by order_date) as first_amount from orders; 运行结果: 最后一列就是第 1 个销售人员的销售额。 除了上述用法之外,还有其他一些用法,例如,我们希望按照地区将销售额分为 3 个等级。 这就要用到ntile函数,这个函数能够将有序数据分为 n 个等级。
由上看出,defect_name 是按产品分区,时间倒叙的第一个defect_name ,通过Group by product_name 选取 第一条每个产品的第一个数据。 SELECTbpd.product_name, bpd.operation_name, bpd.fb_code, bpd.check_user, bpd.create_time, bpd.grade, FIRST_VALUE( bpd.defect_name )OVER( partitionbybpd.product_nam...
INSERTINTOusers_group_by (first_name,last_name,email) SELECTfirst_name,last_name,ANY_VALUE(email) FROMusers groupbyfirst_name,last_name; 我们来看一下效果: SELECT*FROMusers_group_by; 最后我们删掉 users 表,将 users_group_by 改名为 users ,使用这种方法达到将原表去重的目的。