SUM(amount)OVERw1hASh1_amount_sum, COUNT(amount)OVERw1hASh1_amount_count, ROUND(AVG(amount)OVERw1h,2)ASh1_amount_avg, FIRST_VALUE(amount)OVERw1hASh1_amount_first, LAST_VALUE(amount)OVERw1hASh1_amount_last, MAX(
sum(drug_psn_cnt) over (partition by gend) as "性别统计总和",-- 性别统计总和,同一性别总和不变。 --各药品占所在性别占比 round(drug_psn_cnt/round( sum(drug_psn_cnt) over (partition by gend),4)*100,4)||'%' "各个药品分类占比", SUM (drug_psn_cnt) OVER () as "所有性别人数总...
sum(price)over(partition by type)类别金额合计,(sum(price)over(order by type))/
1. OVER子句的作用 OVER子句定义了窗口函数的作用范围和排序规则。它告诉PostgreSQL如何处理查询中的行,以便窗口函数能够正确地执行其计算。OVER子句可以包含PARTITION BY和ORDER BY子句,分别用于分组和排序。 2. PARTITION BY在窗口函数中的用途 PARTITION BY用于将结果集分成多个分区(或组)。在每个分区内,窗口函数将独...
用法就像聚合函数一样,通过Group by语句,把每个Group的一个字段,拼接起来,非常方便。 同样是聚合函数,还有一个高级用法: 就是over(partition by XXX) select population, nation, city, listagg(city,',') within GROUP (order by city) over (partition by nation) rank ...
一是使用聚合函數(sum)+分組(group by)做行專列(當然postgresql也有其他很好用的行專列擴展,這裏就不介紹啦~) 另一個是使用窗口函數(over)對明細提前做按渠道的窗口匯總,這樣渠道日合計(行)的數據就有啦~ 想想是不是很容易?,接下來我們看看第二部分數據怎麽獲取~ ...
常用的聚合函数,例如 AVG、SUM、COUNT 等,也可以作为窗口函数使用。上文我们已经列举了一些聚合窗口函数的示例,再来看一个使用 AVG 函数计算移动平均值的例子: SELECTsaledate,amount,avg(amount)OVER(ORDERBYsaledateROWSBETWEEN1PRECEDINGAND1FOLLOWING)FROMsales_dataWHEREproduct='桔子'ANDchannel='淘宝';saledate|am...
select *, avg(score) over (partition by class_id) as class_avg_score from student; 1. 2. 开窗函数 – SUM OVER ORDER BY 语法:SUM(计算字段名) OVER (PARTITION BY 分组字段名 ORDER BY 排序字段 排序规则) 要求: 返回每个学生的详细信息(字段顺序和原始表的字段顺序一致),并且按照分数升序的方式累...
我们想要的不是所有收益的总和,而是每个波段计算的总和,这是通过在窗口函数的OVER子句中添加PARTITION来获得的。 SELECT band, name, round(100 * earnings / Sum(earnings) OVER (PARTITION BY band), 1) AS percent FROM musicians ORDER BY band, percent; 每个乐队的总收入百分比 最后,为了完整起见,以下是...
group by country ; 执行此查询后,我们会收到一条错误消息。在 SQL GROUP BY 子句中,如果在 Group by 子句中也使用了列,我们可以在 select 语句中使用该列。它不允许 select 子句中的任何列不是 GROUP BY 子句的一部分(抛开聚合函数,比如 count、sum、min 等等)。