3.sum(字段)over(order by 排序的字段 desc/asc) 4.sum(字段)over(partition by 分区的字段 order by 排序的字段 desc/asc) 可以看到sum(number_) over(partition by organization order by ranking)这一列,按照organization这一列将数据分区,并按照ranking这一列排序,再去累计number_这一列,结果是每一行的值...
)SELECTa,b,c,sum(c)over(orderbyb) sum1,--有排序,求和当前行所在顺序号的C列所有值sum(c)over() sum2--无排序,求和 C列所有值fromaa 补充示例:(order by) WITHaaAS(SELECT1a,1b,3cFROMdualUNIONSELECT2a,2b,3cFROMdualUNIONSELECT3a,3b,3cFROMdualUNIONSELECT4a,4b,3cFROMdualUNIONSELECT5a,5b,3cF...
dense_rank() over(partition by ... order by ...) count() over(partition by ... order by ...) max() over(partition by ... order by ...) min() over(partition by ... order by ...) sum() over(partition by ... order by ...) avg() over(partition by ... order by .....
select*,sum(成绩)over(partitionby班级orderby班级)ascurrent_sum,avg(成绩)over(partitionby班级orderby班级)ascurrent_avg,count(成绩)over(partitionby班级orderby班级)ascurrent_count,max(成绩)over(partitionby班级orderby班级)ascurrent_max,min(成绩)over(partitionby班级orderby班级)ascurrent_minfrom班级表; ...
OVER(partition by... order by...) OVER(partitionby...orderby...)函数不能单独使用,必须跟在加序号函数( ROW_NUMBER、DENSE_RANK、RANK、NTILE) 或5种聚合函数(SUM、MAX、MIN、AVG、COUNT)后边。 加序号函数row_number()、rank()和dense_rank() ...
--over partition by 分组统计 类似于group by,区别是它会列出重复的项,而group by只列出一条 SELECT id_,name_,proc_def_id_, count(*) over(partition by name_) FROM ACT_RU_TASK --over order by partition by 联合使用,就是上面两功能的和,既然分组统计又累积(注意order by 需要放后面) ...
使用子分区列出连续的行号,按starttime从低到高排列,按dev_id,to_char(a.starttime,'yyyymmdd')分区
开窗函数的基本语法是：`开窗函数() OVER (partition by 列名 order by 列名)`。排序性开窗函数的应用实例如下：假设我们有一个包含城市(city)，价格(price)等数据的表格。我们需要输出的数据表将是：以选出每个城市中的Top2价格为例，我们可以采用一层子查询，并通过`rank/dens_rank`来筛选数据。聚...
窗口函数OVER(PARTITION BY)详细用法——语法+函数+开窗范围ROWS和RANGE - 一、函数写法函数名(参数) OVER (PARTITION BY子句 ORDER BY子句 ROWS/RANGE子句)由三部分组成:函数名:如sum、max、min、count、avg等聚合函数以及lead、lag行比较函数等;over: 关键字,表示前
窗口函数是对一组值进行操作,不需要使用GROUP BY 子句对数据进行分组,还能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。窗口函数,基础列和聚合列的查询都非常简单。 二、语法格式 窗口函数的语法格式如下: 1 OVER([PARTITION BY value_expression,..[n] ] < ORDER BY BY_Clause>) PARTITION:分组; ORDER BY:...