窗口函数(Window Functions)是 SQL 的一个高级功能,它允许你在不对数据进行分组(GROUP BY)的情况下执行聚合操作,并能够保留原始的详细数据。窗口函数使用关键字 OVER 来定义一个“窗口”,窗口定义了函数应用于哪些行。 既然聚合操作,还保留原始的详细数据,这不就意味着把聚合的结果,广播到了每一行数据?
create table ta (student varchar(255), score int); insert into ta values('A',13), ('A',12), ('A',12), ('A',11); select * ,rank()over(partition by student order by score desc) as rk1 ,dense_rank()over(partition by student order by score desc) as rk2 ,row_number()over(...
SELECT CustomerID,TotalMoney,CreateTime,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customerID ORDER BY createTime) AS num FROM OrderInfo) t WHERE t.num=1 3.2、找出每个顾客金额最大的订单金额 SELECT t.CustomerID,t.TotalMoney FROM ( SELECT CustomerID,TotalMoney,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customerID...
over(order by salary) 按照salary排序进行累计,order by是个默认的开窗函数 over(partition by deptno)按照部门分区 over(partition by deptno order by salary) 2:开窗的窗口范围: over(order by salary range between 5 preceding and 5 following):窗口范围为当前行数据幅度减5加5后的范围内的。 举例: --su...
对窗口函数rank()over(partition by yr order by votes desc) as posn进行拆解 partition by yr对年份数据分区 order by votes desc对分区内的选票数从高到低排序并给它一个排名的编号,最后得到pson列 【from 子查询和窗口函数】 点击链接Window functions - SQLZOO 第五题 ...
builder.appName('Windowfunction').enableHiveSupport().getOrCreate() import pyspark.sql.functions # 原始数据 test = spark.createDataFrame([('001','1',100,87,67,83,98), ('002','2',87,81,90,83,83), ('003','3',86,91,83,89,63), ('004','2',65,87,94,73,88), ('005','...
开窗函数的基本语法是：`开窗函数() OVER (partition by 列名 order by 列名)`。排序性开窗函数的应用实例如下：假设我们有一个包含城市(city)，价格(price)等数据的表格。我们需要输出的数据表将是：以选出每个城市中的Top2价格为例，我们可以采用一层子查询，并通过`rank/dens_rank`来筛选数据。聚...
在SQL中,PARTITION BY是一种用于分组数据的子句。它通常与窗口函数一起使用,用于对每个分组应用函数,并根据指定的列对数据进行分区。 语法如下: SELECT column1, column2, ..., function(column) OVER (PARTITION BY partition_column) FROM table_name; 复制代码 在上述语法中,PARTITION BY后面的partition_column...
WindowExpression :描述该expression是一个windowExpression,继承BinaryLike,是一个二元树。 1、window函数部分--windowFunction windows函数部分就是所要在窗口上执行的函数。 WindowFunction AggregateWindowFunction --聚合函数、分析窗口函数(Analytic functions)cume_dist函数计算当前值在窗口中的百分位数 ...
select row_number() over(partitionby col1orderby col2) fromtable 上面的语句主要分两部分 window函数部分（window_func）窗口定义部分2.1 window函数部分 windows函数部分就是所要在窗口上执行的函数，spark支持三种类型的窗口函数：聚合函数 （aggregate functions）排序函数（Ranking functions）分析窗口函数（...