窗口函数(window function), 也可以被称为OLAP函数 或 分析函数。 窗口函数是在 ISO SQL 标准中定义的。窗口是用户指定的一组行。窗口函数计算从窗口派生的结果集中各行的值。 可以在单个查询中将多个排名或聚合窗口函数与单个 FROM 子句一起使用。 窗口函数是整个SQL语句最后被执行的部分,这意味着窗口函数是在SQL...
window-function:支持如下窗口函数:ROW_NUMBER()、RANK()、PERCENT_RANK()、FIRST_VALUE(字段)和SUM(字段)。 该字段在显示的地方是必需的,在没有显示的地方是不允许的。 括号对所有窗口函数都是必需的。 OVER: OVER关键字后面必须加上括号。 括号中的子句是可选的。 PARTITION BY partfield:一个可选子句,根据...
window_function_name(expression)OVER([partition_defintion][order_definition][frame_definition]) 首先需要指定窗口函数的函数名,也就是在上个例子中用的sum(),之后的OVER子句中即使没有内容,括号也需要保留,窗口由[partition_defintion],[order_definition],[frame_definition]确定,任何一个都不是必须的。
SQL HAVING 语法 SELECTcolumn1,aggregate_function(column2)FROMtable_nameGROUPBYcolumn1HAVINGcondition; 参数说明: column1:要检索的列。 aggregate_function(column2):一个聚合函数,例如SUM、COUNT、AVG等,应用于column2的值。 table_name:要从中检索数据的表。
SELECT column1, column2, ..., window_function(column) OVER (PARTITION BY partition_column ORDER BY order_column ROWS BETWEEN start AND end) FROM your_table_name; 1. 2. 用法示例 计算每个部门的平均工资,并显示每个员工相对于部门的工资排名: ...
窗口函数(Window Function)基于一个滑动窗口,也就是与当前行相关的一组数据行为其计算出一个结果;通常也称为分析函数(Analytic Function)。 我们知道,聚合函数(Aggregate Function)用于将一组数据汇总成一个结果;而窗口函数则为每一行数据计算出一个结果。它们的区别如下图所示: ...
1、窗口(Window) 1.1 Group Window(老版本) 在Flink 1.12 之前的版本中,Table API 和 SQL 提供了一组“分组窗口”(Group Window)函数,常用的时间窗口如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口都有对应的实现; TUMBLE(time_attr, interval) HOP(time_attr, interval, interval) ...
SELECT - WINDOW 子句 SELECT - HAVING SELECT - INTO 子句 SELECT - ORDER BY 子句 SELECT - OVER 子句 FROM 以及 JOIN、APPLY 和 PIVOT 在哪里 提示 谓词 声明 xQuery 使用英语阅读 保存 添加到集合 添加到计划 通过 Facebookx.com 共享LinkedIn电子邮件 ...
<窗口函数> over (partition by (用于分组的列名) order by (用于排序的列名)) 3. 窗口函数有哪些? 专用窗口函数:rank、dense_rank、row_number 等 聚合函数:sum、avg、count、max、min ️ 窗口函数是对 where 或者 group by 子句处理后的结果进行操作。所以窗口函数原则上只能用在 select 子句中。 二...
<窗口函数>over(partitionby分组字段orderby排序字段)window_function([expression])OVER(PARTITIONBY分组字段ORDERBY排序字段frame_clause)# window_function()为窗口函数名称# OVER()OVER子句用于指定一个数据分析的窗口,OVER子句包含分区(PARTITION BY)、排序(ORDER BY)以及窗口大小(frame_clause)3个选项# PARTITION BY...