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(amount)OVERw1hASh1_amount_max, MIN(amount)OVERw1hASh1_amount_min, -- 3 h...
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...
SELECTproductAS"产品",ym"年月",amount"销量",SUM(amount)OVER(PARTITIONBYproductORDERBYymROWSBETWEENUNBOUNDEDPRECEDINGANDCURRENTROW)FROMsales_monthlyORDERBYproduct,ym;产品|年月|销量|sum|---|---|---|---|桔子|201801|10154.00|10154.00|桔子|201802|10183.00|20337.00|桔子|201803|10245.00|30582.00|桔子|201...
sum(成绩) over (order by 学号) as current_sum, avg(成绩) over (order by 学号) as current_avg, count(成绩) over (order by 学号) as current_count, max(成绩) over (order by 学号) as current_max, min(成绩) over (order by 学号) as current_min from 班级表 1. 2. 3. 4. 5. 6...
(SELECTi.id,i.type,i."产品代码",i."日期",i."数量",o."出_汇总",sum(i."数量")OVER(PARTITIONBYi."产品代码"ORDERBYi."日期"NULLSFIRST,i."数量")AS"入_递增"FROM(t_product_inventory iLEFTJOIN(SELECTt_product_out."产品代码",sum(t_product_out."数量")AS"出_汇总"FROMt_product_...
sum()在这里,我们通过使用带有 OVER关键字的函数来指示窗口上下文,从而获得所有收入的总和。 由于我们没有提供任何限制,因此OVER效果是 结果关系中所有行的总和。这就是我们所需要的! 每个音乐家的乐队收入百分比 收入占总收入的百分比只是划分收入的一种方法:也许我们想知道相对于乐队收入,哪些音乐家赚的钱最多?如果...
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...
(1)sum函数,统计总和 按照月份,统计每个地区的总收入 (2)rank() over开窗函数 按照月份、地区,打工收入排序 (3)关于Row_number() Rank() Dense_rank()规则 解析:通用语法 区别:Row_number() over(partition by A,B order by C,d) 本条记录所有列都相同的时候,编号列如下 (1 2 3)没有并列第二 ...
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~ ...
select a.* ,sum(sal)over(partition by deptno) as total from emp a select a.* ,row_number()over(partition by deptno order by sal desc ) as rn from emp a --每个部门有多少人 select a.* ,count(*)over(partition by deptno) as cnt from emp a...