时间:2023-10-27来源:系统城装机大师作者:佚名
开窗函数的语法为:over(partition by 列名1 order by 列名2 ),括号中的两个关键词partition by 和order by 可以只出现一个。over() 前面是一个函数,如果是聚合函数,那么order by 不能一起使用。
实不相瞒我看一眼就会了(假的,其实这种又臭又长的字实在懒得看)
sum(score) over(partition by name )
sum()是聚合函数,其实我聚合函数还没学明白,当 sum()函数 后面跟上 over()以后,由sum聚合函数就成为了开窗函数。
over() 括号里面就是定义窗口的内容了,partition 是分区,分组的意思。partition by 就是根据某个字段分组。
所以sum(score) over(partition by name ) ,就是先根据 name 分组(如图),当前面加了sum(score)后就把根据name分组后的,每个(组)窗口里面的字段 score进行求和操作。
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select *, sum (score) over(partition by name ) sum 窗口函数举例 from kchs -- 为了简单就只有两个字段,name和score |
聚合函数同样需要对数据进行排序,但不会显示排名结果。会将当前名次的数据 与 排在这之前的所有数据 依次做相应的计算。
执行语句:
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select *, sum (score) over ( order by id) as 累加求和 from kchs |
拓展一下:
一,很多聚合函数都可以用作窗口函数的运算,如SUM、AVG、MAX、MIN、COUNT。
二,和gropu by 不同的是窗口函数会生成多行,而不是想group by 一样只有一行
first_value:是在窗口里面取到第一个值
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first_value(score) over( partition by name ) as first_score , 根据 name 分区(组),取score列的第一个值 |
last_value:是在窗口里面取到最后一个值
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last_value(score) over(partition by name ) as last_score --根据name分区(组),取score列的最后一个值 |
lead 是取当前行的上 N 条数据,并且可以设置默认值
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lead(score,1,0) over(partition by name ) as lead_score --根据name分区(组),score列当前行的上面N行,,如果没有就为默认值0 |
lag 是取当前行的下 N 条数据,并且可以设置默认值
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lag(score,1,0) over(partition by name ) as lag_score --根据name分区(组),score列当前行的下面N行,如果没有就为默认值0 |
row_number ()是为每组的行设置一个连续的递增的数字(123456)
1 | ROW_NUMBER() over( partition by name order by score asc ) as ROW_NUMBER_score |
rank()是排名,也为每一组的行生成一个序号,如果有相同的值会生成相同的序号,并且接下来的序号是不连序的。例如:有三个人并列第一名,第四名序号为四(111456)
1 | rank() over(partition by name order by score asc ) as RANK_score |
DENSE_RANK()和RANK()类似,不同的是如果有相同的序号,那么接下来的序号不会间断。例如:有三个人并列第一,第四名序号为2(111234)
1 | DENSE_RANK() over(partition by name order by score asc ) as DENSE_RANK_score |
注意:
一,排名开窗函数可以单独使用ORDER BY 语句,也可以和PARTITION BY同时使用。
二,ORDER BY 指定排名开窗函数的顺序,在排名开窗函数中必须使用ORDER BY语句。
三,PARTITION BY用于将结果集进行分组,开窗函数应用于每一组。
到此这篇关于SQLServer三种开窗函数详细用法的文章就介绍到这了
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