二、排名:row_number,rank,dense_rank 数据 Row number rank 和 dense_rank 三、切片:ntile,cume_dist,percent_rank 数据 ntile cume_dist percent_rank 四、分组:grouping sets, grouping_id, cube, rollup 数据 grouping sets cube rollup 五、取前值或后值:lag,lead,first_value,last_value 数据 lag和le...
MAX() OVER (): 计算最大值。 ROW_NUMBER() OVER (): 行号排序。 RANK() OVER (): 排名。 DENSE_RANK() OVER (): 密集排名。 LAG() OVER (): 获取前一行的值。 LEAD() OVER (): 获取后一行的值。 NTILE() OVER (): 分桶排名。 窗口函数的基本语法 窗口函数的基本语法如下: SELECT window_...
dense_rank函数:对于4,4,4,8,也就是如果有并列名次的行,排序结果是:1,1,1,2 row_number函数:对于4,4,4,8,也就是如果有并列名次的行,排序结果是:1,2,3,4 2、rank() over()——跳跃式排序 (1)说明 比如数值为99, 99, 90, 89, 那么通过这个 函数得到的排名为1, 1, 3, 4 因为前面2个同为...
default_value 是在上一行不可用时返回的值。 示例1:Lead、LAG 窗口函数的简单示例 一个简单的示例,假设我们只想获取下一行(天)和上一行(天)的 passenger_num 并显示它,我们可以编写如下代码: SELECT date,passenger_num, LEAD(passenger_num) OVER (ORDER BY date) AS Next_passenger_num, LAG(passenger_num...
Row_Number(): 为每个分区中的行分配一个唯一的序号,从 1 开始计数。 Partition_By: 可以与其他窗口函数一起使用,用于指定窗口划分的依据。 First_Value() 和 Last_Value(): 分别获取窗口内第一个值和最后一个值。 Ntile(): 将分区中的行平均分配到指定数量的组中。
--逻辑与LAG一样,只不过LAG是往上,LEAD是往下。 复制代码 FIRST_VALUE 取分组内排序后,截止到当前行,第一个值 SELECT cookieid, createtime, url, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn, FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS first1 ...
--逻辑与LAG一样,只不过LAG是往上,LEAD是往下。 回到顶部 回到顶部 玩一玩FIRST_VALUE 说明 取分组内排序后,截止到当前行,第一个值 查询语句 selectcookieid, createtime, url, row_number()over(partitionbycookieidorderbycreatetime)asrn, first_value(url)over(partitionbycookieidorderbycreatetime)asfirst...
接着，我们讲解了lag函数的用法。该函数用于统计窗口内往上第n行的值，其中n默认为1，可选为其他正整数，而第三个参数则为默认值。例如，使用ROW_NUMBER() OVER函数和lag函数可以计算每个cookie的访问时间，同时获取上一个访问时间以及上上一个访问时间。随后，我们介绍了lead函数。与lag函数相反，lead...
本文主要围绕 LEAD、LAG 函数进行了介绍和示例。此外，SQL 窗口函数如 Rank、Dense Rank、Row Number 等，也提供了丰富功能，用于分析序列数据中的趋势和模式。具体使用取决于特定数据库或数据平台的实现，建议参考相关文档获取详细信息。掌握 SQL 窗口函数，特别是 LEAD 和 LAG，对于数据分析师和科学家来...
从而轻松计算停留时长。如果没有LAG()这样的函数，我们可以借助自关联的方式，如利用row_number()来追踪用户行为。通过比较row_number列，如(a2.rn - a1.rn = 1)，我们可以识别出用户从一个页面进入另一个页面的时刻，进而计算停留时间。这种方法虽然可行，但窗口函数的直接应用通常更简洁高效。