SELECTdepartment,COUNT(*)OVER(PARTITIONBYdepartment)ASemployee_countFROMemployee; 1. 2. 找出每个部门的薪水最低和最高的员工 SELECTdepartment,MIN(salary)OVER(PARTITIONBYdepartment)ASmin_salary,MAX(salary)OVER(PARTITIONBYdep
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n行数据。 lead() over(partition by … order by ...
```CREATETABLEt ( `id`int(11) , `code`int(11) , `version`int(11) , `batch`int(11) ) insertintotvalues(1,1,1,1); insertintotvalues(2,1,2,2); insertintotvalues(3,1,3,3); insertintotvalues(4,2,1,1); insertintotvalues(5,2,1,1); insertintotvalues(6,3,1,1); inser...
单纯使用group by user_id, 只能按user_id 将money进行聚合, 是无法将最近一单的金额筛选出来的, 只能满足这些需求, 例如: 每个用户的总消费金额 sum(money), 最大消费金额 max(money), 消费次数count(1) 等 但是我们有一个group_concat可以用, 思路如下: 1. 查找出符合条件的记录, 按user_id asc, creat...
<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名> order by<用于排序的列名> ) <窗口函数>分类 1)专用窗口函数,rank, dense_rank,row number等专用函数。 2)聚合函数,如 sum,avg,count,min,max等。 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。 1....
-- 有的，可以子查询 来完成 分组取前N条数据select * from table_name a where 4>(select count(*) from table_name where gid=a.gid and col2>a.col2) order by a.gid,a.col2 desc;
MAX- 在一组值中找到最大值 select max(priceEach) from orderdetails; select orderNumber,max(priceEach) over(partition by orderNumber order by orderNumber) from orderdetails; 二、MySQL字符串函数 ASCII - 返回特定字符的ASCII值 SELECT ASCII('a'); ...
OVER(),其中对应子句有PARTITION BY 以及 ORDER BY子句,所以形式有: OVER():这时候,是一个空子句,此时的效果和没有使用OVER()函数是一样的,作用的是这个表所有数据构成的窗口...mysql> SELECT -> name, -> salary, -> MAX(salary) OVER(PARTITION BY dept_id) AS dept_max_salary -- 利用了...这里...
开窗聚合函数- SUM,AVG,MIN,MAX 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sum(salary)over(partition by dname order by hiredate)aspv1 前后函数 lag lead 用途:返回位于当前行的前n行(LAG(expr,n))或后n行(LEAD(expr,n))的expr的值 ...
> ### 摘要 > MySQL的GROUP BY语句结合MAX函数是一种高效的数据处理技术,它允许用户按组提取字段的最大值。这种组合在数据分析中非常有用,例如确定每个分类的最高销售额或每个地区的最高温度。掌握GROUP BY和聚合函数的使用,可以显著提升对数据库数据进行分析和统计的能力,增强数据处理的灵活性和效率。 > > ##...