Oracle分析函數、窗口函數簡單記錄匯總
一、分析函數、窗口函數一般形式 1、分析函數的形式分析函數帶有一個開窗函數over()，包含三個分析子句:分組(partition by), 排序(order by), 窗口(rows) ，他們的使用形式如下：分析函數名(參數) over (partition by 子句 order by 子句 ...
原文：oracle:分析函數（評級函數、窗口函數等）
.評級函數： 用於等級 百分點 n分片等。 函數 說明 RANK 返回數據項在分組中的排名，排名相等會在名次中留下空位 DENSE RANK 返回數據項在分組中的排名，排名相等會在名次中不會留下空位 CUME DIST 返回特定值對於一組值的位置 cumulative distribution 累積分布 PERCENT RANK 返回某個值相對於一組值的百分比排名 NTILE 返回n分片后的值 ...
2012-04-09 03:13 0 16947 推薦指數：
相關推薦
分析函數、窗口函數、開窗函數
整理一下 oracle、sqlserver、mysql三大數據庫用法不一樣。 ORACLE 開窗函數和分組函數 oracle開窗函數有很多，用的比較多的是over(...)，一般是和order、partition by、row_number()、rank()、dense_rank()幾個 ...
Hive分析窗口函數
Hive中提供了越來越多的分析函數，用於完成負責的統計分析。 今天簡單整理一下，以務以后自己快速查詢，也給看到的朋友作個參考。 分析函數主要用於實現分組內所有和連續累積的統計。 一. AVG，MIN，MAX，和SUM 如果不指定ROWS BETWEEN,默認為從起 ...
Hive 窗口函數、分析函數
1 分析函數：用於等級、百分點、n分片等 Ntile 是Hive很強大的一個分析函數。 可以看成是：它把有序的數據集合 平均分配 到 指定的數量（num）個桶中, 將桶號分配給每一行。如果不能平均分配，則優先分配較小編號的桶，並且各個桶中能放的行數最多相差1。 語法 ...
窗口和窗口函數
對於Select子句查詢的結果集，可以按照指定的字段進行分區，如下圖所示，按照Province字段來對查詢的結果集進行分區，可以認為，每一個分區就是一個窗口，因此，窗口是數據行的集合，是Select查詢結果集的一個子集。 在TSQL腳本的OVER()子句中，使用Partition By 子句 ...
hive Spark SQL分析窗口函數
Spark1.4發布，支持了窗口分析函數(window functions)。在離線平台中，90%以上的離線分析任務都是使用Hive實現，其中必然會使用很多窗口分析函數，如果SparkSQL支持窗口分析函數，那么對於后面Hive向SparkSQL中的遷移的工作量會大大降低，使用方式 ...
Flink 窗口函數
Flink 窗口機制 窗口概述: 窗口是Flink用來處理無界流的核心,窗口將流切成有界的桶,之后就可以在bucket基礎上對數據計算。所以窗口的單位是桶。 為什么要使用窗口? 流式處理中數據都是源源不斷的來,不可能等到所有數據都到了之后才開始計算,而我們可以定義一個時間 ...
MySQL 窗口函數
原文引用 猴子 通俗易懂的學會：SQL窗口函數 一.窗口函數有什么用？ 在日常工作中，經常會遇到需要在每組內排名，比如下面的業務需求： 排名問題：每個部門按業績來排名 topN問題：找出每個部門排名前N的員工進行獎勵 面對這類需求，就需要使用sql的高級功能窗口函數 ...