一.为什么要有窗口函数 我们直接用例子来说明,这里有一张学生考试成绩表testScore: 现在有个需求,需要查询的时候多出一列subject_avg_score,为此科目所有人的平均成绩,好跟每个人的成绩做对比. 传统方法肯定是用聚合,但是写起来很麻烦也很累赘,这时候窗口函数就排上了用场. 因为窗口函数不会像聚合一样将参与计算的行合并成一行输出,而是将计算出来的结果带回到了计算行上. 二.窗口函数的使用 1.聚合和窗口函数的区别 聚合:聚合函数(sum,min,avg--) + GROUP B…

从SQL Server 2005起,SQL Server开始支持窗口函数 (Window Function),以及到SQL Server 2012,窗口函数功能增强,目前为止支持以下几种窗口函数: 1. 排序函数 (Ranking Function) : 2. 聚合函数 (Aggregate Function) : 3. 分析函数 (Analytic Function) : 4. NEXT VALUE FOR Function, 这是给sequence专用的一个函数: 一. 排序函数(Ranki…

July 18, 2017MySQL, SQLDag Wanvik MySQL 8.0.2 introduces SQL window functions, or analytic functions as they are also sometimes called. They join CTEs (available since 8.0.1) as two of our most requested features, and are long awaited and powerful fe…

PostgreSQL之窗口函数的用法 转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/9311281.html PostgreSQL的高级特性本准备三篇的(递归.窗口函数.JSON),结果中间一直一直加班 和遗忘 拖到现在才写到中篇,欸,加班真不是一件好事情. 谈谈我对加班的看法吧=> 如果加班能控制在一个小时内,这样会比较好(当然如果不加班的话更好),偶尔适当的加班能提高工作进度,对创业公司来说尤为重要:但,糟糕的地方也不少,加班时间长了容易造成思维缓慢,…

转自:http://time-track.cn/postgresql-window-function.html PostgreSQL提供了窗口函数的特性.窗口函数也是计算一些行集合(多个行组成的集合,我们称之为窗口window frame)的数据,有点类似与聚集函数(aggregate function).但和常规的聚集函数不同的是,窗口函数不会将参与计算的行合并成一行输出,而是保留它们原来的样子.看下面一个例子: 有一个表示员工薪资的表(部门.员工id,工资): postgres=# d em…

这一章主要是介绍 窗体中的 Aggregate 函数, Rank 函数, Distribution 函数以及 Offset 函数. Window Aggregate 函数 Window Aggregate 函数和在Group分组中使用的聚合函数是一样的, 只是不再定义Group并且是通过 OVER子句来定义和使用的. 在标准的SQL中, 窗体聚合函数是支持这三种元素的 - Partitioning, Ordering 和 Framing function_name(<arguments>) O…

窗口函数允许在查询的SELECT列表和ORDER BY子句中使用. 如果有排序,要保证唯一,否则会有下面的错误: 修改方式是:保证唯一,修改方法如下:…

经常遇到一种应用场景,将部分行的内容进行汇总.比较.排序. 比如数据表名称test.test2 select num,province from test.test2 得到结果: ;"黑龙江" ;"黑龙江" ;"黑龙江" ;"福建" ;"福建" ;"福建" ;"海南" ;"海南" ;"海南" 那么我希望将内容按照省份来排序,那么…

写在前面:本文主要注重 SQL 的理论.主流覆盖的功能范围及其基本语法/用法.至于详细的 SQL 语法/用法,因为每家 DBMS 都有些许不同,我会在以后专门介绍某款DBMS(例如 PostgreSQL)的时候写到. 第 1 章 DBMS 与 SQL 1.DBMS 是什么 ? 数据库管理系统(Database Management System, DBMS) 是用来管理数据库的计算机系统. 本文采用 PostgreSQL 为 DBMS. 2.为什么要用 DBMS ? 问:为什么不用 文本文件 或…

Window是无限数据流处理的核心,Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶,我们可以在这些桶上做计算操作.本文主要聚焦于在Flink中如何进行窗口操作,以及程序员如何从window提供的功能中获得最大的收益. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,而第二段是非分组的流.正如我们所见,唯一的区别是分组的stream调用keyBy(…)和window(…),而非分组的stream中window()换成了windowAll(…),这些也将贯穿…