窗口函数(window functions)，也被称为 “开窗函数”，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可对数据库数据进行实时分析处理。它是数据库的标准功能之一，主流的数据库比如Oracle，PostgreSQL都支持窗口函数功能，MySQL 直到 8.0 版本才开始支持窗口函数。
平常我们使用 hive或者 mysql时，一般聚合函数用的比较多。但对于某些偏分析的需求，group by可能很费力，子查询很多，这个时候就需要使用窗口分析函数了~ 注：hive、oracle提供开窗函数，mysql8之前版本不提供，但Oracle发布的 MySQL 8.0版本支持窗口函数（over）和公用表表达式（with）这两个重要的功能！
在应用WHERE、GROUP by和HAVING子句之后，窗口函数对SELECT查询选择的行进行操作。
窗口函数也称为OLAP函数，OLAP 是OnLine Analytical Processing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。例如，市场分析、创建财务报表、创建计划等日常性商务工作。窗口函数就是为了实现OLAP 而添加的标准SQL 功能。
二、窗口函数的基本用法 1.基本语法 2.设置窗口的方法 1）window_name 2）partition by 子句 3) order by子句 4）rows 指定窗口大小 3.开窗函数中加order by 和 不加 order by的区别
墨墨导读：在数据科学家岗位的面试中，窗口函数（WINDOW function）是SQL函数家族中经常会被问到的主题。在本文中，我会根据面试的问题，问题模式和解决问题的基本策略向你展示一些典型的窗口函数，并提供一些示例的分步解决方案。
1、我们都知道在SQL中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的,但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。
以上是示例底表，共有 8 条数据，城市1、城市2 两个城市，下面各有地区1～4，每条数据都有该数据的人口数。
原文地址：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html#function_last-value
近期在不同群里有小伙伴们提出了一些在面试和笔试中遇到的Hive SQL问题，Hive作为算法工程师的一项必备技能，在面试中也是极有可能被问到的，所以有备无患，本文将对这四道题进行详细的解析，还是有一定难度的，希望你看完本文能够有所收获。
今天我们讲一些在做报表和复杂计算时非常实用的分析函数。由于各个数据库函数的实现不太一样，本文基于 Oracle 12c 。
在深入研究Over字句之前，一定要注意：在SQL处理中，窗口函数都是最后一步执行，而且仅位于Order by子句之前 可以想象成sql的输出结果，就是窗口函数输入的结果。
Mysql从8.0版本开始，也和Sql Server、Oracle一样支持在查询中使用窗口函数，本文将根据官方文档，通过实例介绍窗口函数并举例分组排序函数的使用。
有员工薪资表t_salary_026,包含员工ID（emp_id)，部门ID(depart_id)，薪水(salary),请计算去除最高最低薪资后的平均薪水；（每个部门员工数不少于3人）
首先，需要认识到，窗口函数并不是只有 hive 才有的，SQL 语法标准中，就有窗口函数。
与聚合函数类似，开窗函数也是对行集组进行聚合计算。但是它不像普通聚合函数那样，每组通常只返回一个值，开窗函数可以为每组返回多个值，因为开窗函数所执行聚合计算的行集组是窗口。
在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数，窗口函数兼具分组和排序功能。
https://www.cnblogs.com/qiuting/p/7880500.html
oracle开窗函数使用的话一般是和order、partition by、row_number()、rank()、dense_rank()几个函数一起使用
高级开窗函数/ 排名的实现ROW_NUMBER();rank() ,dense_rank()
感觉这个春节假期在除夕过完之后吧，时间就过的非常快了，余额已经明显不足了。嗯，是开始可以学习起来了！
在SQL中有一类函数叫做聚合函数，例如sum()、avg()、max()等等，这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行，一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据，又要显示聚集后的数据，这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数，窗口函数兼具分组和排序功能。
开窗函数，Oracle从8.1.6开始提供分析函数，分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是：对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。 开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化。
窗口函数（Window Function）是 SQL2003 标准中定义的一项新特性，并在 SQL2011、SQL2016 中又加以完善，添加了若干处拓展。窗口函数不同于我们熟悉的普通函数和聚合函数，它为每行数据进行一次计算：输入多行（一个窗口）、返回一个值。在报表等分析型查询中，窗口函数能优雅地表达某些需求，发挥不可替代的作用。
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
根据题意的要求，把要求的结果在原表上用黄色标出，通过观察发现连续登录的某一个页面只保留第一次访问的记录。解题思路是要通过查询，利用信息差过滤掉同一个页面第一次登录后的连续访问记录。
最近使用窗口函数的频率越来越高，这里打算简单介绍一下几个排序的函数，做一个引子希望以后这方面的问题能够更深入的理解，这里先简单介绍一下几个简单的排序函数及其相关子句，这里先从什么是排序开始吧。 排序函数是做什么的？ 排序函数的作用是基于一个结果集返回一个排序值。排序值就是一个数字，这个数字是典型的以1开始且自增长为1的行值。由ranking函数决定排序值可以使唯一的对于当前结果集，或者某些行数据有相同的排序值。在接下来我将研究不同的排序函数以及如何使用这些函数。 使用RANK函数的例子 R
大家好，我是老羊，今天我们来学习 Flink SQL 中的 Deduplication 去重以及如何通过 Deduplication 操作获取最新的状态。
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数（Oracle中叫分析函数），然后再使用MySQL 8.0之前的时候，就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了，虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能，但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣，看起来写起了都比较难受。
今天来解一道题面试中可能经常会被一些面试官拿来“刁难”的题，就是《如何统计连续打卡天数》，当然了这里面的打卡可以换成任意其他行为，比如连续登陆天数，连续学习天数，连续购买天数，这里的天数也是可以换成小时或者别的时间单位的。这个问题的逻辑还是有点复杂，如果要是之前没遇到过这种问题，当场被问到的时候，肯定会一脸懵。
本文介绍了Hive常见的序列函数，排名函数和窗口函数。结合业务场景展示了Hive分析函数的使用
窗口函数是对where或者group by 子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数原则上只能写在select 子句中。
MySQL8 窗口函数是一种特殊的函数，它可以在一组查询行上执行类似于聚合的操作，但是不会将查询行折叠为单个输出行，而是为每个查询行生成一个结果。窗口函数可以用来处理复杂的报表统计分析场景，例如计算移动平均值、累计和、排名等。其中博主认为它展现的主要威力在于「它能够让我们在不修改原有语句输出结果的基础上，直接添加新的聚合字段」。
在我的应用中使用了Rownumber函数，由于我的非正常理解造成了排序混乱。现在晒出来讨论。
最近使用窗口函数的频率越来越高，这里打算简单介绍一下几个排序的函数，做一个引子希望以后这方面的问题能够更深入的理解，这里先简单介绍一下几个简单的排序函数及其相关子句，这里先从什么是排序开始吧。
有用户点击日志记录表 t_click_log_025，包含user_id(用户ID),click_time(点击时间)，请查询出连续点击三次的用户数；
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。这些计算是基于当前行与结果集中其他行之间的关系进行的。窗口函数特别适用于需要执行跨多行的计算，同时又想保持原始查询结果集的行数不变的场景。
ROW_NUMBER()函数将针对SELECT语句返回的每一行，从1开始编号，赋予其连续的编号。在查询时应用了一个排序标准后，只有通过编号才能够保证其顺序是一致的，当使用ROW_NUMBER函数时，也需要专门一列用于预先排序以便于进行编号
本文博主给大家详细讲解一波 MySQL8 的新特性：「窗口函数」，相信大伙看完一定能有所收获。
窗口函数（Window Function） 是 SQL2003 标准中定义的一项新特性，并在 SQL2011、SQL2016 中又加以完善，添加了若干处拓展。窗口函数不同于我们熟悉的普通函数和聚合函数，它为每行数据进行一次计算：输入多行（一个窗口）、返回一个值。在报表等分析型查询中，窗口函数能优雅地表达某些需求，发挥不可替代的作用。
这是很早之前面的，第一次面数据分析的面试，当时还傻乎乎的以为数据分析和数据挖掘是一回事呢。结果才发现，数据分析岗位大多注重的是数据库的能力，比如sql语句的考察，hive的考察，以及一些运营思维的考察，所以第一次面试就很悲剧啦，不过题目还是很有代表性的。其他的不写了，这里只分享一个关于sql的题目。 1、问题引出 现在有两个数据表，一个数据表记录司机的信息，比如司机id，司机姓名，司机注册时间等等，一个数据表记录一天的订单情况，比如订单ID，订单司机id，订单时间。写sql语句，返回每个司机今天最早的一笔订
oracle开窗函数有很多，用的比较多的是over(…)，使用的话一般是和order、partition by、row_number()、rank()、dense_rank()几个函数一起使用
说明： （1）over( )：开窗函数 （2）分区子句：partition by 字段 （3）排序子句：order by 字段 （4）开窗子句：三种开窗方式：rows、range、Specifying；使用开窗子句时一定要有排序子句 （5）分析函数是专门解决复杂报表统计，在数据中进行分组然后计算基于组的某种统计值，并且每一组的每一行都可以返回一个统计值。
在逻辑查询处理方面，集合运算符应用于两个查询结果集，且外部的ORDER BY子句（如果有的话）应用于集合运算所得到的结果集。
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