Greenplum窗口函数总结
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postgreSQL 窗口函数总结
postgreSQL 窗口函数总结
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窗口函数说明
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row_number/rank/dense_rank 的区别
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2
窗口函数语句语法
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2
1 准备数据
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3
1.1 创建测试的表 test1
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1.2 插入数据到 test1 表中
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3
2 rank over 窗口函数使用
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3
2.1 按照分区查看每行的个数
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3
2.2 按照分区和排序查看每行的数据
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4
2.3 查看每个部门最高的数据
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4
3 row_number over 窗口函数的使用
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5
3.1 显示数据的行号
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5
3.1.1 顺序显示行号
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5
3.1.2 获取一段内的数据
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5
3.2 显示分区的个数
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6
3.3 按照 department 分组 wages 排序显示数据
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6
3.4 查看每个部门的最高的数据
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7
4 dense_rank 窗口函数使用
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7
4.1 rank 与 dense_rank 的区别
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7
4.2 dense_rank 窗口函数的显示
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7
4.3 rank 窗口函数的显示
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8
5 rank/row_number/dense_rank 比较
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8
6 percent_rank 窗口函数的使用
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9
6.1 计算分组中的比例
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9
7 grouping sets 函数的使用
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7.1 先按照 wages 分组再按照 department 进行分组
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8 聚合函数+窗口函数使用
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8.1 查看一个部门的个数
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8.2 统计每个部门的 wages 之和
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8.3 按照排序统计每个部门的 wages 之和
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8.4 按照分组和排序统计数据
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8.5 window 子句使用
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8.5.1 windom 子句的说明
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8.5.2 执行的 SQL 语句
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8.6 窗口函数中的序列函数
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8.6.1 序列函数的说明
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8.6.2 执行的语句
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9 first_value\last_value 使用
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9.1 first_value 和 last_value 说明
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9.2 执行的 SQL
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窗口函数说明
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。
2、在所有的 SQL 处理中,窗口函数都是最后一步执行,而且仅位于 Order by 字句之前。
3、Partition By 子句可以称为查询分区子句,非常类似于 Group By,都是将数据按照边界值分组,
而 Over 之前的函数在每一个分组之内进行,如果超出了分组,则函数会重新计算。
4、order by 子句会让输入的数据强制排序。Order By 子句对于诸如 row_number()，lead()，
LAG()等函数是必须的，因为如果数据无序，这些函数的结果就没有任何意义。因此如果有
了 Order By 子句，则 count()，min()等计算出来的结果就没有任何意义。
5、如果只使用 partition by 子句,未指定 order by 的话,我们的聚合是分组内的聚合。
6、当同一个 select 查询中存在多个窗口函数时,他们相互之间是没有影响的。
row_number/rank/dense_rank 的区别
这三个窗口函数的使用场景非常多,区别分别为:
1、row_number()从 1 开始，按照顺序，生成分组内记录的序列,row_number()的值不会存在
重复,当排序的值相同时,按照表中记录的顺序进行排列
2、rank() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位
3、dense_rank() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位
注意：
rank 和 dense_rank 的区别在于排名相等时会不会留下空位。
窗口函数语句语法
<
窗口函数
>
OVER ([PARTITION BY <
列清单
>]
ORDER BY <
排序用列清单
>)
over:
窗口函数关键字
partition by:
对结果集进行分组
order by:
设定结果集的分组数据排序
聚合函数
:
聚合函数（
SUM
、
AVG
、
COUNT
、
MAX
、
MIN
）
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