(本文摘自scottpei的博客) over partition by与group by 的区别 今天看到一个老兄的问题, 大概如下: 查询出部门的最低工资的userid 号 表结构: D号      工资      部门 userid salary   dept 1      2000      1 2      1000      1 3      500       2 4      1000      2 有一个高人给出了一种答案: SELECT MIN (salary) OVER (P…

group by是对检索结果的保留行进行单纯分组,一般总爱和聚合函数一块用例如AVG(),COUNT(),max(),main()等一块用. partition by虽然也具有分组功能,但同时也具有其他的功能. 它属于oracle的分析用函数. 借用一个勤快人的数据说明一下: sum()   over   (PARTITION   BY   ...)   是一个分析函数.   他执行的效果跟普通的sum   ...group   by   ...不一样,它计算组中表达式的累积和,而不是简单的和.…

在使用over等开窗函数时,over里头的分组及排序的执行晚于“where,group by,order by(但此排序顺序优先级是最高的)”的执行. ①group by 列名 合并(列值相同的并作一条记录) ②row_number over(partition by 列1 order by 列2 asc) 不合并(列1值相同的在一个区域,区域内部按列2排名)(列1和列2可以相同) 详情推荐此博客https://blog.csdn.net/qq_25221835/article/details/…

参考:https://www.cnblogs.com/hello-yz/p/9962356.html —————————————————— 今天大概弄懂了partition by和group by的区别联系. 1. group by是分组函数,partition by是分析函数(然后像sum()等是聚合函数): 2. 在执行顺序上, 以下是常用sql关键字的优先级 from > where > group by > having > order by 而partition by应用…

over partition by与group by 的区别 http://www.cnblogs.com/scottpei/archive/2012/02/16/2353718.html 今天看到一个老兄的问题, 大概如下: 查询出部门的最低工资的userid 号 表结构: D号 工资 部门 userid salary dept 有一个高人给出了一种答案: SELECT MIN (salary) OVER (PARTITION BY dept ) salary, dept FROM ss 运行…

今天大概弄懂了partition by和group by的区别联系. 1. group by是分组函数,partition by是分析函数(然后像sum()等是聚合函数): 2. 在执行顺序上, 以下是常用sql关键字的优先级 from > where > group by > having > order by 而partition by应用在以上关键字之后,实际上就是在执行完select之后,在所得结果集之上进行partition. 3. partition by相比较于gro…

partition  by关键字是分析性函数的一部分,它和聚合函数(如group by)不同的地方在于它能返回一个分组中的多条记录,而聚合函数一般只有一条反映统计值的记录, partition  by用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组. partition by 与group by不同之处在于前者返回的是分组里的每一条数据,并且可以对分组数据进行排序操作.后者只能返回聚合之后的组的数据统计值的记录. 用法 : select *,ROW_NUMBER() over( pa…

order by 和 group by 的区别: 1,order by 从英文里理解就是行的排序方式,默认的为升序. order by 后面必须列出排序的字段名,可以是多个字段名. 2,group by 从英文里理解就是分组.必须有“聚合函数”来配合才能使用,使用时至少需要一个分组标志字段. 3,在使用group by的语句中,只能select用于分类的列(表达式),或聚合函数.where条件用于group by之前,having用于group by 之后对结果进行筛选. 扩展资料: 一.ord…

order by:  hive中的order by 和传统sql中的order by 一样,对数据做全局排序,加上排序,会新启动一个job进行排序,会把所有数据放到同一个reduce中进行处理,不管数据多少,不管文件多少,都启用一个reduce进行处理.如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须指定limit来限制输出条数,原因是:所有的数据都会在同一个reducer端进行,数据量大的情况下可能不能出结果,那么在这样的严格模式下,必须指定输…

sum()   over   (PARTITION   BY   ...)   是一个分析函数.   他执行的效果跟普通的sum   ...group   by   ...不一样,它计算组中表达式的累积和,而不是简单的和.       表a,内容如下:   B C D   02 02 1   02 03 2   02 04 3   02 05 4   02 01 5   02 06 6   02 07 7   02 03 5   02 02 12   02 01 2   02 01 23    …