SQL中 OVER(PARTITION BY)
OVER(PARTITION BY)函数介绍
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,举例如下:
1:over后的写法:
over(order by salary) 按照salary排序进行累计,order by是个默认的开窗函数
over(partition by deptno)按照部门分区
2:开窗的窗口范围:
over(order by salary range between 5 preceding and 5 following):窗口范围为当前行数据幅度减5加5后的范围内的。
举例:
--sum(s)over(order by s range between 2 preceding and 2 following) 表示加2或2的范围内的求和
select name,class,s, sum(s)over(order by s range between 2 preceding and 2 following) mm from t2
adf 3 45 45 --45加2减2即43到47,但是s在这个范围内只有45
asdf 3 55 55
cfe 2 74 74
3dd 3 78 158 --78在76到80范围内有78,80,求和得158
fda 1 80 158
gds 2 92 92
ffd 1 95 190
dss 1 95 190
ddd 3 99 198
gf 3 99 198
举例:
select name,class,s, sum(s)over(order by s rows between 2 preceding and 2 following) mm from t2
adf 3 45 174 (45+55+74=174)
asdf 3 55 252 (45+55+74+78=252)
cfe 2 74 332 (74+55+45+78+80=332)
3dd 3 78 379 (78+74+55+80+92=379)
fda 1 80 419
gds 2 92 440
ffd 1 95 461
dss 1 95 480
ddd 3 99 388
gf 3 99 293
3、与over函数结合的几个函数介绍
下面以班级成绩表t2来说明其应用
t2表信息如下:
cfe 2 74
dss 1 95
ffd 1 95
fda 1 80
gds 2 92
gf 3 99
ddd 3 99
adf 3 45
asdf 3 55
3dd 3 78
select * from
(
select name,class,s,rank()over(partition by class order by s desc) mm from t2
)
where mm=1;
得到的结果是:
dss 1 95 1
ffd 1 95 1
gds 2 92 1
gf 3 99 1
ddd 3 99 1
注意:
1.在求第一名成绩的时候,不能用row_number(),因为如果同班有两个并列第一,row_number()只返回一个结果;
select * from
(
select name,class,s,row_number()over(partition by class order by s desc) mm from t2
)
where mm=1;
1 95 1 --95有两名但是只显示一个
2 92 1
3 99 1 --99有两名但也只显示一个
2.rank()和dense_rank()可以将所有的都查找出来:
如上可以看到采用rank可以将并列第一名的都查找出来;
rank()和dense_rank()区别:
--rank()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名;
select name,class,s,rank()over(partition by class order by s desc) mm from t2
dss 1 95 1
ffd 1 95 1
fda 1 80 3 --直接就跳到了第三
gds 2 92 1
cfe 2 74 2
gf 3 99 1
ddd 3 99 1
3dd 3 78 3
asdf 3 55 4
adf 3 45 5
--dense_rank()l是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名
select name,class,s,dense_rank()over(partition by class order by s desc) mm from t2
dss 1 95 1
ffd 1 95 1
fda 1 80 2 --连续排序(仍为2)
gds 2 92 1
cfe 2 74 2
gf 3 99 1
ddd 3 99 1
3dd 3 78 2
asdf 3 55 3
adf 3 45 4
--sum()over()的使用
select name,class,s, sum(s)over(partition by class order by s desc) mm from t2 --根据班级进行分数求和
dss 1 95 190 --由于两个95都是第一名,所以累加时是两个第一名的相加
ffd 1 95 190
fda 1 80 270 --第一名加上第二名的
gds 2 92 92
cfe 2 74 166
gf 3 99 198
ddd 3 99 198
3dd 3 78 276
asdf 3 55 331
adf 3 45 376
first_value() over()和last_value() over()的使用
--找出这三条电路每条电路的第一条记录类型和最后一条记录类型
first_value(res_type) over(PARTITION BY opr_id ORDER BY res_type) low,
last_value(res_type) over(PARTITION BY opr_id ORDER BY res_type rows BETWEEN unbounded preceding AND unbounded following) high
FROM rm_circuit_route
WHERE opr_id IN ('000100190000000000021311','000100190000000000021355','000100190000000000021339')
ORDER BY opr_id;
注:rows BETWEEN unbounded preceding AND unbounded following 的使用
--取last_value时不使用rows BETWEEN unbounded preceding AND unbounded following的结果
first_value(res_type) over(PARTITION BY opr_id ORDER BY res_type) low,
last_value(res_type) over(PARTITION BY opr_id ORDER BY res_type) high
FROM rm_circuit_route
WHERE opr_id IN ('000100190000000000021311','000100190000000000021355','000100190000000000021339')
ORDER BY opr_id;
如下图可以看到,如果不使用
数据如下:
取出该电路的第一条记录,加上ignore nulls后,如果第一条是判断的那个字段是空的,则默认取下一条,结果如下所示:
lag(expresstion,,)
with a as
(select 1 id,'a' name from dual
union
select 2 id,'b' name from dual
union
select 3 id,'c' name from dual
union
select 4 id,'d' name from dual
union
select 5 id,'e' name from dual
)
select id,name,lag(id,1,'')over(order by name) from a;
--lead() over()函数用法(取出后N行数据)
lead(expresstion,,)
with a as
(select 1 id,'a' name from dual
union
select 2 id,'b' name from dual
union
select 3 id,'c' name from dual
union
select 4 id,'d' name from dual
union
select 5 id,'e' name from dual
)
select id,name,lead(id,1,'')over(order by name) from a;
--ratio_to_report(a)函数用法 Ratio_to_report() 括号中就是分子,over() 括号中就是分母
with a as (select 1 a from dual
union all
select 1 a from dual
union all
select 1 a from dual
union all
select 2 a from dual
union all
select 3 a from dual
union all
select 4 a from dual
union all
select 4 a from dual
union all
select 5 a from dual
)
select a, ratio_to_report(a)over(partition by a) b from a
order by a;
with a as (select 1 a from dual
union all
select 1 a from dual
union all
select 1 a from dual
union all
select 2 a from dual
union all
select 3 a from dual
union all
select 4 a from dual
union all
select 4 a from dual
union all
select 5 a from dual
)
select a, ratio_to_report(a)over() b from a --分母缺省就是整个占比
order by a;
with a as (select 1 a from dual
union all
select 1 a from dual
union all
select 1 a from dual
union all
select 2 a from dual
union all
select 3 a from dual
union all
select 4 a from dual
union all
select 4 a from dual
union all
select 5 a from dual
)
select a, ratio_to_report(a)over() b from a
group by a order by a;--分组后的占比
SELECT a.deptno,
a.ename,
a.sal,
a.r,
b.n,
(a.r-1)/(n-1) pr1,
percent_rank() over(PARTITION BY a.deptno ORDER BY a.sal) pr2
FROM (SELECT deptno,
ename,
sal,
rank() over(PARTITION BY deptno ORDER BY sal) r --计算出在组中的排名序号
FROM emp
ORDER BY deptno, sal) a,
(SELECT deptno, COUNT(1) n FROM emp GROUP BY deptno) b --按部门计算每个部门的所有成员数
WHERE a.deptno = b.deptno;
如下所示自己计算的pr1与通过percent_rank函数得到的值是一样的:
SELECT a.deptno,
a.ename,
a.sal,
a.r,
b.n,
c.rn,
(a.r + c.rn - 1) / n pr1,
cume_dist() over(PARTITION BY a.deptno ORDER BY a.sal) pr2
FROM (SELECT deptno,
ename,
sal,
rank() over(PARTITION BY deptno ORDER BY sal) r
FROM emp
ORDER BY deptno, sal) a,
(SELECT deptno, COUNT(1) n FROM emp GROUP BY deptno) b,
(SELECT deptno, r, COUNT(1) rn,sal
FROM (SELECT deptno,sal,
rank() over(PARTITION BY deptno ORDER BY sal) r
FROM emp)
GROUP BY deptno, r,sal
ORDER BY deptno) c --c表就是为了得到每个部门员工工资的一样的个数
WHERE a.deptno = b.deptno
AND a.deptno = c.deptno(+)
AND a.sal = c.sal;
如下,输入百分比为0.7,因为0.7介于0.6和0.8之间,因此返回的结果就是0.6对应的sal的1500加上0.8对应的sal的1600平均
SELECT ename,
sal,
deptno,
percentile_cont(0.7) within GROUP(ORDER BY sal) over(PARTITION BY deptno) "Percentile_Cont",
percent_rank() over(PARTITION BY deptno ORDER BY sal) "Percent_Rank"
FROM emp
WHERE deptno IN (30, 60);
SELECT ename,
sal,
deptno,
percentile_cont(0.6) within GROUP(ORDER BY sal) over(PARTITION BY deptno) "Percentile_Cont",
percent_rank() over(PARTITION BY deptno ORDER BY sal) "Percent_Rank"
FROM emp
WHERE deptno IN (30, 60);
注意:本函数与PERCENTILE_CONT的区别在找不到对应的分布值时返回的替代值的计算方法不同
SAMPLE:下例中0.7的分布值在部门30中没有对应的Cume_Dist值,所以就取下一个分布值0.83333333所对应的SALARY来替代
SELECT ename,
sal,
deptno,
percentile_disc(0.7) within GROUP(ORDER BY sal) over(PARTITION BY deptno) "Percentile_Disc",
cume_dist() over(PARTITION BY deptno ORDER BY sal) "Cume_Dist"
FROM emp
WHERE deptno IN (30, 60);
SQL中 OVER(PARTITION BY)的更多相关文章
- [转]SQL中 OVER(PARTITION BY) 取上一条,下一条等
OVER(PARTITION BY)函数介绍 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 ...
- SQL中常用函数
SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 23) AS 日期 结果:2017-01-05 select ISNULL(price,'0.0') ...
- 述 SQL 中的 distinct 和 row_number() over() 的区别及用法
1 前言 在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候,有可能会遇到一些不太爽的问题,例如对于同一字段拥有相同名称的记录,我们只需要显示一条,但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录,从而在 ...
- spark sql中进行sechema合并
spark sql中支持sechema合并的操作. 直接上官方的代码吧. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // sql ...
- 详述 SQL 中的 distinct 和 row_number() over() 的区别及用法
1 前言 在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候,有可能会遇到一些不太爽的问题,例如对于同一字段拥有相同名称的记录,我们只需要显示一条,但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录,从而在 ...
- SQL中的row_number() over()解释
有一个面试题目, 有一张表,如下: event_type value time : - : : : : : 需要按照event_type排序,返回同一个event_type的,最近时间和次近时间的两个 ...
- Spark sql -- Spark sql中的窗口函数和对应的api
一.窗口函数种类 ranking 排名类 analytic 分析类 aggregate 聚合类 Function Type SQL DataFrame API Description Ranking ...
- SQL中distinct 和 row_number() over() 的区别及用法
1 前言 在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候,有可能会遇到一些不太爽的问题,例如对于同一字段拥有相同名称的记录,我们只需要显示一条,但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录,从而在 ...
- 那些年我们踩过的坑,SQL 中的空值陷阱!
文章目录 NULL 即是空 三值逻辑 空值比较 NOT IN 与空值 函数与空值 DISTINCT.GROUP BY.UNION 与空值 ORDER BY 与空值 空值处理函数 字段约束与空值 SQL ...
随机推荐
- [20] 鼓状物(Drum)图形的生成算法
顶点数据的生成 bool YfBuildDrumVertices ( Yreal radius, Yreal assistRadius, Yuint slices, Yuint stacks, YeO ...
- seqgan leakgan
seqgan https://blog.csdn.net/yinruiyang94/article/details/77675586 leakgan https://www.leiphone.com/ ...
- Byedance AI Camp-笔试题目
最小m段和问题:给定n个整数组成的序列,现在要求将序列分割为m段,每段子序列中的数在原序列中连续排列.如何分割才能使这m段子序列的和的最大值达到最小? Input 第一行输入一个整数t,代表有t组测试 ...
- Builder 建造者模式 MD
Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina ...
- 新鲜出炉!9个超高分辨率的iPhone 6原型素材打包下载
iPhone 6 出场,设计师又有得忙活了,但是新鲜的资源你们在哪里?!今天我们收集了一组精致的iPhone 6 模型素材,超高分辨率,多种视图,全都打包完毕,点一下就可以拿回家!赶紧来取吧!—— ...
- Android生成带图片的二维码
一.问题描述 在开发中需要将信息转换为二维码存储并要求带有公司的logo,我们知道Google的Zxing开源项目就很好的帮助我们实现条形码.二维码的生成和解析,但带有logo的官网并没有提供demo ...
- 高人对libsvm的经典总结(全面至极)
==>转自:http://blog.163.com/crazyzcs@126/blog/static/129742050201061192243911/ http://www.ilovematl ...
- 通过WebRTC实现实时视频通信(三)
通过WebRTC实现实时视频通信(一) 通过WebRTC实现实时视频通信(二) 通过WebRTC实现实时视频通信(三) 在这篇文章中我们继续了解WebRTC的相关API,RTCPeerConnecti ...
- C#.NET常见问题(FAQ)-找不到类型或命名空间名称“ManagementBaseObject”怎么办
如下图所示,虽然添加了using System.Management,还是报错 System.Management似乎跟普通的命名空间不太一样,这个项目还需要添加.右击这个项目的csproj文件, ...
- 漫话Asp.net
经过一段时间的接触,对asp.net这一块进行了很多其它的了解,漫话一下. Asp.net与Web : asp.net属于动态网页技术,属于web应用程序开发. Web应用程序通常是B/S模式. 和B ...