一、rank() over(partition by ...order by) 解释:partition by用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组。...二、语法:ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN) 解释:partition by用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组...区别:ROW_NUMBER() num均不同 参考: Spark2 Dataset分析函数--排名函数row_number,rank,dense_rank,percent_rank http://
头尾函数:用于获取窗口内的第一行或最后一行的值,例如 FIRST_VALUE(),LAST_VALUE() 等。...窗口函数可以使用滑动窗口来处理动态的数据范围,例如计算移动平均值、累计和等。 窗口函数可以与普通聚合函数、子查询等结合使用,实现更复杂的查询逻辑。...---- 关于查询性能这里,窗口函数的性能取决于多个因素,例如窗口函数的类型、窗口的大小、分区的数量、排序的代价等。...一般来说,窗口函数的性能优于使用子查询或连接的方法,因为窗口函数只需要扫描一次数据,而子查询或连接可能需要多次扫描或连接。 但是,并不是所有的窗口函数都能高效地计算。...另一些窗口函数,例如SUM()、AVG()、MIN()、MAX()等,需要对分区内或窗口内的数据进行聚合,这些窗口函数的性能较差。
MySQL8 支持以下几类窗口函数, 序号函数:用于为窗口内的每一行生成一个序号,例如 ROW_NUMBER(),RANK(),DENSE_RANK() 等。...分布函数:用于计算窗口内的每一行在整个分区中的相对位置,例如 PERCENT_RANK(),CUME_DIST() 等。...头尾函数:用于获取窗口内的第一行或最后一行的值,例如 FIRST_VALUE(),LAST_VALUE() 等。...窗口函数优缺点 优点: 窗口函数可以在不改变原表行数的情况下,对每个分区内的查询行进行聚合、排序、排名等操作,提高了数据分析的灵活性和效率。...窗口函数可以使用滑动窗口来处理动态的数据范围,例如计算移动平均值、累计和等。 窗口函数可以与普通聚合函数、子查询等结合使用,实现更复杂的查询逻辑。
聚合函数在 SQL 查询中广泛应用,包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。 1.2 作用 对数据集进行汇总和摘要,提供更简洁的信息。 支持统计分析,如计算平均值、总和、最大值和最小值等。...注意事项 OVER 子句需要与窗口函数一起使用,常见的窗口函数有 SUM()、AVG()、RANK() 等。 可以同时使用 PARTITION BY 和 ORDER BY 进行更精确的窗口范围定义。...ROW_NUMBER() 是一个强大的窗口函数,为查询结果中的行分配唯一的行号,常用于需要为结果集中的行进行排序或排名的场景。...可以使用 PARTITION BY 指定分区,排名将在每个分区内独立计算。 RANK() 是一个强大的窗口函数,为查询结果中的行分配排名,特别适用于需要处理并列情况的场景。...可以使用 PARTITION BY 指定分区,排名将在每个分区内独立计算。 DENSE_RANK() 是用于为查询结果中的行分配密集排名的窗口函数,适用于需要连续排名的情况,不跳过重复排名。
当表达式为 sum() 等聚合函数时,拥有累计聚合能力。 无论何种能力,窗口函数都不会影响数据行数,而是将计算平摊在每一行。 这两种能力需要区分理解。...此时就要用到窗口函数的分组排序能力: SELECT *, rank() over (PARTITION BY city ORDER BY people) FROM test 该 SQL 表示在 city...各分组排序函数的差异 我们将 rank() dense_rank() row_number() 的结果都打印出来: SELECT *, rank() over (PARTITION BY city ORDER...与 GROUP BY 组合使用 窗口函数是可以与 GROUP BY 组合使用的,遵循的规则是,窗口范围对后面的查询结果生效,所以其实并不关心是否进行了 GROUP BY。...总结 窗口函数在计算组内排序或累计 GVM 等场景非常有用,我们只要牢记两个知识点就行了: 分组排序要结合 PARTITION BY 才有意义。 累计聚合作用于查询结果行粒度,支持所有聚合函数。
要求每个部门除去最高、最低薪水后的的平均薪水,所以应该查询出每个部门的最高、最低工资。 所以需要按每组来排名薪水,既要排名,又要分组的问题,需要用窗口函数来解决。...窗口函数的基本语法如下: 1 over (partition by 2 order by ) 语法中的位置,...可以放以下两种函数: 1) 专用窗口函数,包括rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。...2) 聚合函数,如sum. avg, count, max, min等 在该题中,我们需要对部门进行分组,并对薪水进行排序: 1 select *, 2 rank() over (partition...image.png 我们还需要再用一次窗口函数求出每个部门的最低薪水,也就是升序排列时,排名为1的是每个部门的最低薪水 1 select *, 2 rank() over (partition
窗口函数的基本语法如下: OVER (PARTITION BY ORDER BY ) 像一些聚合函数如 SUM()、AVG()、COUNT()、MAX...其中,rank为RANK()函数产生的序号,rows为当前窗口的记录总行数。...查询小于等于当前成绩的比例 SELECT *, RANK() OVER ( PARTITION BY 科目 ORDER BY 得分 DESC) AS RANK_排名 , CUME_DIST() OVER...首尾函数 查询指定字段第一或最后的数据FIRST_VALUE(expr)和LAST_VALUE(expr) 查询各科目得分第1的分值 SELECT *, RANK() OVER ( PARTITION...另外还有NTH_VALUE(expr, n)查询指定字段有序行的第n的值 比如查询排名第4的数据 SELECT *, RANK() OVER ( PARTITION BY 科目 ORDER BY 得分
聚合函数 + over() 常用聚合函数有: 函数名 作用 max 查询指定列的最大值 min 查询指定列的最小值 count 统计查询结果的行数 sum 求和,返回指定列的总和 avg 求平均值,返回指定列数据的平均值...排序函数 + over() 排序函数有row_number()、rank()、dense_rank()这三个函数,语法中排序字句(order_definition)是必填的,分组字句(partition_defintion...对于指定的行,PERCENT_RANK()计算行的等级减1,除以评估的分区或查询结果集中的行数减1: (rank - 1) / (total_rows - 1) 在此公式中,rank是指定行的等级,total_rows...PERCENT_RANK()对于分区或结果集中的第一行,函数始终返回零。重复的列值将接收相同的PERCENT_RANK()值。...需要定义一个变量记录生成的序号,需要定义一个或多个变量记录前一条记录的值,多个是指多个分组 分组字段必须要赋值,顺序一定在生成序号逻辑后面 当然也能实现rank()、dense_rank()函数,请读者思考自行实现
) 【功能】聚合函数RANK 和 dense_rank 主要的功能是计算一组数值中的排序值。...----由查询结果可知,姓名相同年龄小的数据被过滤掉了;可以使用ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)对部分子弹进行去重处理 ----2.RANK...----由查询结果可知,相同的并列,下一个则跳跃到并列所替的序列后:如有两个并列1,那么下一个则直接排为3,跳过2; ----3.DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY COL1...----由查询结果可知,当两个并列为1时,下一个仍连续有序为2,不跳跃到3 Lag和Lead函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据和后N行的值。...Lag和Lead偏移量函数,其用途是:可以查出同一字段下一个值或上一个值,并作为新列存在表中. -----4.LAG(exp_str,offset,defval) OVER(PARTITION BY NAME
举例:若原表中有id一样的10行数据,使用GROUP BY,返回的结果是将多条记录聚合成一条;而使用 rank() 等窗口函数并不会减少原表中 记录的行数,结果中仍然包含 10 行数据。...当为排序函数,如row_number(),rank()等时,over中的order by只起到窗⼝内排序作⽤。...当为排序函数,如row_number(),rank()等时,over中的order by只起到窗⼝内排序作⽤。...(partition by .. order by …) 其中 exp_str 是字段名 Offset 是偏移量,即是上1个或上N个的值,假设当前行在表中排在第5行,offset 为3,则表示我们所要找的数据行就是表中的第...注:窗口函数是在where之后执行的,所以如果where子句需要用窗口函数作为条件,需要多一层查询,在子查询外面进行 前面基本用法中已经有部分举例,如: SELECT uid,
一、什么是窗口函数 窗口函数(Window Functions)是SQL标准中的一个高级特性,它允许用户在不改变查询结果集行数的情况下,对每一行执行聚合计算或其他复杂的计算。...窗口函数可以是聚合函数(如SUM、AVG等),也可以是专门为窗口函数设计的函数(如ROW_NUMBER、RANK等)。 OVER():定义窗口的框架。...常见的窗口函数有 ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、SUM()(作为窗口函数使用)、AVG()(作为窗口函数使用)等。...聚合窗口函数 聚合函数作为窗口函数:SUM(), AVG(), MIN(), MAX() 等也可以作为窗口函数使用,为每一行计算累计、移动或其他聚合值 假设我们有一个名为 sales_data 的表,该表记录了不同销售人员的每日销售额...计算排名:ROW_NUMBER()、RANK()和DENSE_RANK()等函数可以根据特定列的值对结果集进行排名。这在体育赛事、学生成绩排名等场景中非常常见。
例如,将老的分区数据从数据仓库转储或移除,并建立新的数据分区等。HAWQ支持以下分区类型: 范围分区:基于数字范围分区,如日期、价格等。 列表分区:基于列表值分区,如销售区域、产品分类等。...查询谓词条件中是否包含适合的分区键?检查查询的WHERE子句中是否包含适合作为分区的条件。例如,如果大部分查询都通过日期检索数据,那么按照月或周做范围分区可能是有益的。...太多的分区将会减慢管理和维护任务,如检查磁盘使用、集群扩展、释放剩余空间等。其次,只有在查询条件可以利用分区消除时,性能才会得到提升。否则,一个需要扫描所有分区的查询会比非分区表还慢。...分区消除有以下限制: 查询优化器只有在查询条件中包含=、、>=、等比较运算符是才可能应用分区消除。 对于稳定的函数会应用分区消除,对于易变函数不会应用分区消除。...也可以使用PARTITION FOR (value)或PARTITION FOR(RANK(number))指示分区。
前言 SQL语句中,聚合函数在统计业务数据结果时起到了重要作用,比如计算每个业务地区的业务总数、每个班级的学生平均分以及每个分类的最大值等。...如果用普通的SQL查询即麻烦也费时间,而使用RANK和DENSE_RANK函数就可以很快的查询出想要的学生数据,下面将为大家介绍如何使用RANK和DENSE_RANK函数实现学生数据的查询。...使用聚RANK和DENSE_RANK函数查询学生数据 1.查询本年级各个科目前2名的同学。...函数,这个函数的计算语法和 RANK 基本一致,唯一不同的点在于, Rank 计算时会得到成绩高于当前行的记录的总行数,也就是上图查询出来的数学科目的三条数据,而DENSE_RANK 则是计算成绩高于当前行的去重记录的总行数...总结 窗口函数是 SQL 函数中非常强大的工具,尤其是在报表统计等场景领域。它们不仅能够简化复杂的数据计算和分析,还能提高查询效率和灵活性。
窗口函数理解 窗口函数作用于一个窗口,窗口是由一个over子句定义的多行记录; 聚合函数对其作用的每一组记录输出一条结果,而窗口函数对其作用的窗口中的每一行记录输出一条结果; 窗口函数一般在OLAP分析...、制作报表过程中使用; 窗口函数格式: 聚合函数 over() 聚合函数 over(partition by 字段) --分组 聚合函数 over(order by 字段) --框架子句:分组中的行如何排序...;在计算中包含哪些行 2.排名函数 SQL的排名函数主要有ROW_NUMBER(), RANK(), 和 DENSE_RANK(),它们分别返回行号、排名和紧密排名。...至于窗口函数,例如 SUM() OVER()和AVG() OVER()等,它们通常用于计算滚动统计,如移动平均或累计和。...例如,如果我们想要获取每个部门中按照工资排名的第一名和最后一名的员工工资,可以使用以下查询: SELECT department, salary, FIRST_VALUE(salary) OVER (PARTITION
@ 目录 排名函数 练习 排名函数 注意:排名函数可以跟Over(),但是不能定义window_clause。在计算名次前,需要先排序! RANK: 允许并列,一旦有并列跳号!...连续的,每个号之间差1! DENSE_RANK: 允许并列,一旦有并列不跳号! CUME_DIST: 从排序后的第一行到当前值之间数据 占整个数据集的百分比!...PERCENT_RANK: rank-1/ 总数据量-1 NTILE(x): 将数据集均分到X个组中,返回每条记录所在的组号 select *,rank() over(order by score...只查询每个科目的成绩的前2名 select * from (select *,rank() over(partition by subject order by score desc) rn from...查询学生成绩明细,并显示当前科目最高分 select *,max(score) over(partition by subject) from score # 或 select *,FIRST_VALUE
本地操作与分布式操作:确保查询的处理(关联、排序、聚合等)尽可能在每个实例的本地完成,避免数据重分布;不同表尽量使用相同DK,避免使用随机分布。...(日期范围或数字范围)/如日期、价格等 列表分区:基于一个值列表划分数据,例如按照销售范围或产品线划分。...(RANK(1)) DROP DEFAULT PARTITION; ALTER TABLE tb_cp_06 ALTER PARTITION FOR (RANK(2)) DROP DEFAULT PARTITION...’; 分区选择性扫描的限制 如果查询计划显示分区表没有被选择性的扫描,可能和以下的限制有关: 查询计划仅可以对稳定的比较运算符,如:=, , >=, 查询计划不识别非稳定函数来执行选择性扫描...查询设计的列数量: 如果在 SELECT 或 WHERE 中涉及表的全部或大部分列时,考虑行存储。
窗口函数 窗口函数是可以对数据库进行实时分析处理的函数,可以理解为它是对where或group by处理后的结果再进行操作,基本语法如下: over (partition by order by ) 窗口函数又分为两类: 专用窗口函数,比如 rank、dense_rank、row_number等 聚合函数,比如sum、avg、count、max、min等...rank函数的用法 按照上面窗口函数的语法,写出如下SQL: select * from (select *, rank() over (partition by class_id, course_id...t.ranking <= 2; 执行结果如下: 结果 可以看到,六(1)班语文有两个90分的,他们并列第一,但是用rank的时候,第二个90分的也占了一个名额,并不会把分数第二大的学生查询出来...dense_rank()的用法 直接将rank换成dense_rank就可以看出区别了。
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