原文:SQL:分析函數、排名函數、聚合函數配合窗口函數 OVER 的用法

參考 :Microsoft 中的 SQL Server 文檔 分析函數 排名行數 聚合函數 OVER窗口函數 參考 :SQL Server 分析函數和排名函數 博主:悅光陰 分析函數基於分組,計算分組內數據的聚合值,經常會和窗口函數OVER 一起使用,使用分析函數可以很方便地計算同比和環比,獲得中位數,獲得分組的最大值和最小值。 分析函數和聚合函數不同,不需要GROUP BY子句,對SELECT子 ...

2020-10-03 12:38 0 1319 推薦指數:

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spark sql 窗口函數over partition by

1、窗口函數需要使用hiveContext,故引入如下包 libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.4.1" % "provided" libraryDependencies ...

Mon Apr 25 05:55:00 CST 2016 0 3540
SQL Server 窗口函數詳解:OVER()

語法 開窗函數支持分區、排序和框架三種元素,其語法格式如下: 【窗口分區】:就是將窗口指定列具有相同值的那些行進行分區,分區與分組比較類似,但是分組指定后對於整個SELECT語句只能按照這個分組,不過分區可以在一條語句中指定不同的分區。【窗口排序】:分區之后可以指定排序 ...

Fri Jan 19 03:32:00 CST 2018 0 4559
SQL窗口函數用法總結

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了。 二.什么是窗口函數窗口函數,也叫OLAP函數 ...

Fri Mar 12 19:25:00 CST 2021 0 1047
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 ...

Wed Apr 24 04:40:00 CST 2019 0 585
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 ...

Thu Apr 01 19:33:00 CST 2021 0 272
Hive over()窗口函數及應用實例

1.hive窗口函數語法 提到Hive SQL窗口函數,很多開發者就想到row_number() over()或者rank() over()。甚至許多開發者包括之前本人也覺得row_number(),rank()就是最常用的窗口函數。其實這個理解是錯誤的。hive的窗口函數其實只有一個 ...

Sat Dec 12 01:18:00 CST 2020 0 813
hive over窗口函數的使用

前言:我們在學習hive窗口函數的時候,一定要先了解窗口函數的結構。而不是直接百度sum() over()、row_number() over()、或者count() over()的用法,如果這樣做,永遠也掌握不到窗口函數的核心,當然我剛開始的時候也是這樣做的。 還好我比較頑強,在HIVE ...

Tue Sep 01 00:41:00 CST 2020 1 4573
postgres 窗口函數,分組並排名

SELECT depname, empno, salary, rank() OVER (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC) FROM empsalary; depname | empno | salary | rank ...

Fri Dec 27 18:26:00 CST 2019 0 754
 
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