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<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>
order by <用于排序的列名>)
<窗口函数>的位置,可以放以下两种函数:
1) 专用窗口函数,包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。
2) 聚合函数,如sum. avg, count, max, min等
因为窗口函数是对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。
<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>
order by <用于排序的列名>)
1.partition by用来对表分组。
2.order by子句的功能是对分组后的结果进行排序,默认是按照升序(asc)排列
简单来说,窗口函数有以下功能:
1)同时具有分组和排序的功能
2)不减少原表的行数
3)语法如下:
<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>
order by <用于排序的列名>)
专用窗口函数rank, dense_rank, row_number的区别
select *,
rank() over (order by 成绩 desc) as ranking,
dense_rank() over (order by 成绩 desc) as dese_rank,
row_number() over (order by 成绩 desc) as row_num
from 班级表
需要强调的一点是:在上述的这三个专用窗口函数中,函数后面的括号不需要任何参数,保持()空着就可以。
聚和窗口函数和上面提到的专用窗口函数用法完全相同,只需要把聚合函数写在窗口函数的位置即可,但是函数后面括号里面不能为空,需要指定聚合的列名。
select *,
sum(成绩) over (order by 学号) as current_sum,
avg(成绩) over (order by 学号) as current_avg,
count(成绩) over (order by 学号) as current_count,
max(成绩) over (order by 学号) as current_max,
min(成绩) over (order by 学号) as current_min
from 班级表
聚合函数作为窗口函数,可以在每一行的数据里直观的看到,截止到本行数据,统计数据是多少(最大值、最小值等)。同时可以看出每一行数据,对整体统计数据的影响。
partition子句可是省略,省略就是不指定分组,结果如下,只是按成绩由高到低进行了排序:
select *,
rank() over (order by 成绩 desc) as ranking
from 班级表
但是不建议如此,因为会失去窗口函数的功能,而且大多时候都需要进行分组。
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