对这张表使用GROUP BY或者PARTITION BY,可以获取以团队为单位的信息。无论使用哪一个,都可以将原来的表Teams分割成下面几个子集,然后通过SUM函数进行聚合,或者通过RANK函数计算位次。 SELECTmember,team,age,RANK()OVER(PARTITIONBYteamORDERBYageDESC)rn,DENSE_RANK()OVER(
4. 查询分区表 查询分区表时,我们可以使用PARTITION BY子句对数据进行分组、求和并去重。下面是查询分区表的示例代码: SELECT[ColumnName1],SUM([ColumnName2])FROM[TableName]GROUPBY[ColumnName1] 1. 2. 3. 在上面的代码中,ColumnName1是用于分组的列名,ColumnName2是用于求和的列名,TableName是分区表的名称。
在上述语法中,PARTITION BY后面的partition_column指定了用于分组数据的列。每个分组都会有自己的计算结果。 例如,假设我们有一个包含销售数据的表sales,其中包含列:salesperson、product和quantity。我们想要计算每个销售人员的产品销售总量。可以使用PARTITION BY将数据按销售人员分组,并对每个分组应用SUM函数来计算销售总量。
(select *,row_number() over (partition by <要分组的列名> order by <要排序的列名> desc) as ranking from <表名>) as a where ranking <= N; 2) 聚合函数用于计算截止到本行的数据,有sum,avg,count,max,min等 ① 聚合函数作为窗口函数的作用:可以在每一行的数据里直观的看到,截止到本行的数据,...
select *,sum(grade) over(partition by c_no)as '累计求和’ from v_info 4.最大(max)、最小(min)窗口函数 max(字段名1)over(partition by 字段名2 order by 字段名3 asc|desc 按照学号进行排序,依次向下寻找最大值,若有比当前值大的就更新,若去掉order,则找每个分区的最大,最小值 ...
group by是分组函数，partition by是分区函数（像sum()等是聚合函数），注意区分。用法： OVER(PARTITION BY… ORDER BY…)比如例子中的，我创建了八条数据，其中四个人是一班，另外四个是二班，partition by s.class 就是对班级进行分区，order by 对成绩进行降序排序，最后观察查出来的rn row_number() 顺序...
group by是分组函数,partition by是分区函数,sum()等是聚合函数 函数写法 over(partitionbyCourseorderbyScore) 说明:先对Course列中相同的数据进行分区,在Course中相同的情况下对Score进行排序 rank()与row_number()与dense_rank()对比 例:查询每名课程的第一名的成绩 ...
SUM函数OVER子句中的PARTITION BY选项表示按照产品进行分区。 ORDER BY选项表示按照月份进行排序;ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW表示窗口从当前行的前2行开始,直到当前行结束。 查询结果如下: 对于桔子: 第一个月的分析窗口只有1行数据,因此平均销售额为“10154”。
其中partition by 部分可省略。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 --在支持窗口函数的 sql 中使用 selectcount(casewhen rn=1then task_idelsenullend)task_numfrom(select task_id,row_number()over(partition by task_id order by start_time)rn ...
1:Partition BY 用来分组 2:Order by 用来排序 接下来用 row_number() over 进行去重。首先用name 进行分组,id进行排序。 具体SQL 语句如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 SELECT*FROM(select*,ROW_NUMBER()over(partition by name order by id desc)ASrn from userinfo)ASuWHEREu.rn=...