SQL:窗口函数

温风入南牖
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2020-04-2102:05:00 评论 133 1272字
摘要

窗口函数可以进行排序,生成序列号等一般的聚合函数无法实现的高级操作。窗口函数也称为OLAP函数,意思是对数据库数据进行实时分析处理。窗口函数就是为了实现OLAP而添加的标准SQL功能。

窗口函数可以进行排序,生成序列号等一般的聚合函数无法实现的高级操作。

窗口函数也称为OLAP函数,意思是对数据库数据进行实时分析处理。窗口函数就是为了实现OLAP而添加的标准SQL功能。

窗口函数语法:其中[]中的内容可以省略

SQL:窗口函数

窗口函数大体可以分为以下两种:1.能够作为窗口函数的聚合函数(sum,avg,count,max,min)

2.rank,dense_rank。row_number等专用窗口函数。

语法的基本使用方法:使用rank函数

rank函数是用来计算记录排序的函数。

SQL:窗口函数

SQL:窗口函数

partition by 能够设定排序的对象范围,类似于group by语句,这里就是以product_type划分排序范围。 order by能够指定哪一列,何种顺序进行排序。也可以通过asc,desc来指定升序降序。 窗口函数兼具分组和排序两种功能。通过partition by分组后的记录集合称为窗口。

然而partition by不是窗口函数所必须的:

SQL:窗口函数

SQL:窗口函数

没有进行范围的划分,直接对全部的商品进行排序。 专用函数的种类:1.rank函数:计算排序时,如果存在相同位次的记录,则会跳过之后的位次。 2.dense_rank函数:同样是计算排序,即使存在相同位次的记录,也不会跳过之后的位次。 3.row_number函数:赋予唯一的连续位次。SQL:窗口函数

SQL:窗口函数

由于窗口函数无需参数,因此通常括号里都是空的。

窗口函数的适用范围:只能在select子句中使用。 作为窗口函数使用的聚合函数:

SQL:窗口函数

SQL:窗口函数

以累计的方式进行计算。

计算出商品编号小于自己的商品的销售单价的合计值。 avg:

SQL:窗口函数

SQL:窗口函数

作为的统计对象同样是排在自己之上的记录。 1行:1000/1 2行:(1000 + 500)/2 3行:(1000+500+4000)/3 ... 计算移动平均 窗口函数就是将表以窗口为单位进行分割,并在其中进行排序的函数。其中还包含在窗口中指定更加详细的汇总范围的备选功能,该备选功能中的汇总范围称为框架。

指定最靠近的3行做为汇总对象:

SQL:窗口函数

指定框架(汇总范围):这里使用的rows(行)和preceding(之前)两个关键字,将框架指定为截止到之前?行,因此rows 2 preceding就是将框架指定为截止到之前2行,也就是将作为汇总对象的记录限定为如下的最靠近3行 1.自身(当前记录) 2.之前1行的记录 3.之前2行的记录

所以结果:

SQL:窗口函数

假设当前行为3000,前1行记录为4000,前两行记录为500,所以(500+4000+3000)/3=2500SQL:窗口函数 这样的统计方法称为移动平均。 使用关键字following(之后)替换preceding,就可以将框架改为截止到之后?行。 将当前记录的前后行作为汇总对象:SQL:窗口函数

语句意思:1.之前1行的记录

2.自身(当前记录) 3.之后1行的记录

整的框架就是这样

SQL:窗口函数

还是假设3000为当前记录,框架计算4000为前一行记录,6800为后一行记录(4000+3000+6800)/3 = 4600 总行数还是3. 两个order by

SQL:窗口函数

SQL:窗口函数

这时候价格会显得混乱不堪

可以在语句最后添加一个order by子句,来约束sale_priceSQL:窗口函数

End.

作者:Cytues

来源:CSDN

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