分组统计:GROUP BY 结合 统计/聚合函数一起使用 -- 举例子: 按照性别统计男生、女生的人数selectsex,count(distinctid) sex_numfromstudent_scoregroupbysex; 分区排名:ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 分区的字段 ORDER BY 升序/降序字段 [DESC]) -- 举例子: 按照性别-男生、女生进行分区,按照成绩进行降序selec...
rank () over (partition by product_type order by sale_price) as ranking from Product; 1. 2. 3. 4. partition by 能够设定排序的对象范围,类似于group by语句,这里就是以product_type划分排序范围。 order by能够指定哪一列,何种顺序进行排序。也可以通过asc,desc来指定升序降序。 窗口函数兼具分组和排序...
SQL Server 2005版本开始支持了窗口函数(Windowing Function)和OVER字句。SQL Server 2012版本开始支持了窗口函数的ORDER BY字句实现连续/累计聚合功能。但是有个功能到SQL Server 2014版本为止(从目前SQL Server 2016 CTP3来看,还是不支持),就是COUNT(DISTINCT XXX) OVER(PARTITION BY YYY)。 一直觉得这个事情没有办法...
selectcount(casewhen rn=1then task_idelsenullend)task_numfrom(select task_id,row_number()over(partition by task_id order by start_time)rn from Task)tmp; 此外,再借助一个表 test 来理理 distinct 和 group by 在去重中的使用: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 --...
需求:筛选出上网天数大于15天的人及对应的天数。错误脚本如下: with t1 as ( select cert_num ,count(distinct online_date) over(partition by cert_num) as cnt from internet_info ) select * from t1 where …
sparksql中count开窗函数可以加distinct 嘛 格式: 可以开窗的函数(..) over(..) over中防止分组的条件和分组的排序,不过分组使用的不再是GROUP BY而是PARTITION BY,表示开窗 -- 建表 CREATE table tb_sc( uName varchar2(10), uCourse varchar2(10),...
select count(case when rn=1 then task_id else null end) task_num from (select task_id , row_number() over (partition by task_id order by start_time) rn from Task) tmp; 此外,再借助一个表 test 来理理 distinct 和 group by 在去重中的使用: ...
SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT column_name FROM table_name) AS subquery; 复制代码 使用窗口函数:可以使用窗口函数来进行去重计数。例如,在PostgreSQL中可以使用ROW_NUMBER()窗口函数: SELECT COUNT(*) FROM (SELECT column_name, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column_name) AS rn FROM table_nam...
COUNT (DISTINCT APEC.COURSE_CODE) OVER ( PARTITION BY s.REGISTRATION_NUMBER ,APEC.APE_ID ,COV.ACADEMIC_SESSION ) APE_COURSES_PER_ACADEMIC_YEAR I'm trying to achieve the same result in SQL Server (our source database uses Oracle but our warehouse uses SQL Server). I know the distinct ...
select *,ROW_NUMBER() over(partition by name order by id desc) AS rn from userinfo ) AS u WHERE u.rn=1 结果如下: 1 张三 男 88 2 李四 女 99 3 赵五 男 66 4 张飞 男 88 4.思考 distinct 和group by 的区别: (1)distinct常用来查询不重复记录的条数:count(distinct name),group by ...