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#xff08;1#xff09;用于分…一简介
窗口函数也叫分析函数也叫OLAP函数通过partition by分组这里的窗口表示范围可以不指定PARATITION BY,会将这个表当成一个大窗口。 二应用场景
1用于分区排序
2动态Group By
3Top N
4累计计算
5层次查询 三窗口函数的种类
窗口函数大体可以分为以下两种
1、能够作为窗口函数的聚合函数 SUM 、 AVG 、 COUNT 、 MAX 、 MIN 。
2、RANK 、 DENSE _ RANK 、 ROW _ NUMBER 等专用窗口函数。
专用窗口函数
1RANK函数
RANK 函数 计算排序时如果存在相同位次的记录则会跳过之后的位次并且占位。比如有 3 条记录排在第 1 位时1 位、1 位、1 位、4 位…… DENSE_RANK 函数 同样是计算排序即使存在相同位次的记录也不会跳过之后的位次。比如有 3 条记录排在第 1 位时1 位、1 位、1 位、2 位……
记得有一道面试图是排序成绩会有人并列并列名次这个场景就需要用到DENSE_RANK函数。 ROW_NUMBER 函数 赋予唯一的连续位次不会出现并列名次。比如有 3 条记录排在第 1 位时1 位、2 位、3 位、4 位…… 四窗口函数语法 select ename,job,sal,rank() over (PARTITION BY jobORDER BY sal) as rankin
from emp; 其中可以把 rank() over (PARTITION BY jobORDER BY sal)
一块看然后起了一个别名。
PARTITION BY 能够设定分组和排序的对象范围。
为了按照工作进行分组和排序指定了job。ORDER BY 能够指定按照哪一列、何种顺序进行排序。为了按照工资的升序进行排列我们指定了sal 。 五使用范围只能在SELECT 子句当中 六作为窗口函数使用的聚合函数
1进行累积结果
如
select ename,sal,SUM(sal) over (ORDER BY ename) as current_sum
from emp;使用 SUM 函数时并不像 RANK 或者 ROW _ NUMBER 那样括号中的内容为空需要在括号内指定作为汇总对象的列。
七指定框架汇总范围
select name,price,avg (price) over (order by name rows 2 preceding) as moving_avg from product;这里我们使用了 ROWS “行”和 PRECEDING “之前”两个关键字将框架指定为“截止到之前 ~ 行”因此“ ROWS 2 PRECEDING ”就是将框架指定为“截止到之前 2 行”也就是将作为汇总对象的记录限定为如下的“最靠近的 3 行”。
最靠近的3行自身当前记录 之前第1行的记录 之前第2行的记录 八计算移动平均
由于框架是根据当前记录来确定的因此和固定的窗口不同其范围会随着当前记录的变化而变化。这样的统计方法称为移动平均moving average。由于这种方法在希望实时把握“最近状态”时非常方便因此常常会应用在对股市趋势的实时跟踪当中。
使用关键字 FOLLOWING “之后”替换 PRECEDING 就可以指定“截止到之后 ~ 行”作为框架了。
如计算移动平均—同时指定前后行
select name,price,avg (price) over (order by name rows between 1 preceding and 1 following) as moving_avg from product; 九两个order by
OVER 子句中的 ORDER BY 只是用来决定窗口函数按照什么样的顺序进行计算的对结果的排列顺序并没有影响。在 SELECT 语句的最后使用 ORDER BY子句进行指定按照 ranking 列进行排列结果才会顺序显示但是如果使用了会打乱原本窗口函数出来的显示结果。
所以一般来说在窗口函数里面用了order by外面就不要再用order by了。 十实操
1.建表语句
CREATE TABLE
testdb# create table product_sale_all(
year CHAR(25) NOT NULL, -- 年份字段字符类型CHAR
product_name VARCHAR(100) NOT NULL, -- 产品名称字符类型VARCHAR
product_category VARCHAR(32) NOT NULL, --产品所属类别字符类型VARCHAR
sale_num INT -- 产品销售额总和整数类型INT
); 2.插入测试数据
下面在dbeaver中操作 3.计算总销售额 4.各产品类别的累积销售额
如果按照产品类别进行分组按照销售额降序求累计至当前产品的销售额order_sale_sum。 5.各产品类别产品数 6.各产品类别的平均销售额 6.各产品销售金额排名 7.窗口函数-位移 如果我们按产品类别进行分组组内按照销售额进行逆序排序针对每一行计算销售额排名前1位lag_product 和后1位产品lead_product 8窗口函数分箱
如果我们要对记录进行分箱也就是把记录切分为机组就要用分享箱函数ntile。
ntile(n) 可以奖数据按照顺序划分为N组各个组有编号编号从1开始对于每一行ntile返回此行所属的组的编号ntile2表示将表切分为2组ntile也可以在partition by 分组后分箱表示对当前的组内进行分箱。
