前几天遇到一个这样的需求:销售总占比加起来超过75%的top分类.具体需求是这样的:商品一级分类标签下面有许多商品标签,例如运动户外一级标签,下面可能存在361°,CBA,Nike,Adidas...等这些商品标签.我们需要统计在一级标签下面占总销售比超过75%的商品标签有哪些,从而让我们了解一级品牌标签下面哪些商品比较收用户喜欢.有以下样例数据(amount_precnt为这类商品在一级标签当中销售占比). 按照我们的业务需求我们要得到男装->(优衣库,七匹狼) 箱包->(coach) 运动

摘要:窗口函数是聚集函数的延伸,是更高级的SQL语言操作,主要用于AP场景下对数据进行一些分析.汇总.排序的功能. 本文分享自华为云社区<GaussDB(DWS) SQL进阶之SQL操作之窗口函数>,作者: 两杯咖啡. 窗口函数是聚集函数的延伸,是更高级的SQL语言操作,主要用于AP场景下对数据进行一些分析.汇总.排序的功能.本文将从窗口函数的基本概念入手,介绍其常用SQL语法和主要的应用场景,同时会讲到在GaussDB(DWS)中使用窗口函数需要考虑的一些因素. 一. 窗口函数的作用 窗口函

窗口函数(window functions)对多行进行操作,并为查询中的每一行返回一个值. OVER()子句能将窗口函数与其他分析函数(analytical functions)和报告函数(reporting functions)区分开来. 1. 常用窗口函数 下表列出了一些窗口函数以及描述信息: 窗口函数 描述LAG() LAG()窗口函数返回分区中当前行之前行(可以指定第几行)的值. 如果没有行,则返回null.LEAD() LEAD()窗口函数返回分区中当前行后面行(可以指定第几行)的值.

一.视图 假设天气记录和城市为止的组合列表对我们的应用有用,但我们又不想每次需要使用它时都敲入整个查询.我们可以在该查询上创建一个视图,这会给该查询一个名字,我们可以像使用一个普通表一样来使用它: CREATE VIEW myview AS SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date, location FROM weather, cities WHERE city = name; SELECT * FROM myview; 对视图的使用是成就一个好的SQ

一.DDL数据定义 1.创建数据库 1)创建一个数据库,数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db. hive (default)> create database db_hive; 2)避免要创建的数据库已经存在错误,增加 if not exists 判断.(标准写法) hive (default)> create database db_hive; FAILED: Execution Error, return code 1 from org.

蓝色标注的都是比较常见的SQL ====================== 开发中常见的SQL: left join , right join 防止丢弃数据 inner join CASE WHNE 结合GROUP BY 以及窗口函数的使用 ====================== 0.CASE WHEN  以及 merge into (比较重要的一条更新语句) 1.分组函数 sum.count.avg group by having 2.OLAP函数 select group_id,jo

题目描述 司令部的将军们打算在N*M的网格地图上部署他们的炮兵部队.一个N*M的地图由N行M列组成,地图的每一格可能是山地(用“H” 表示),也可能是平原(用“P”表示),如下图.在每一格平原地形上最多可以布置一支炮兵部队(山地上不能够部署炮兵部队):一支炮兵部队在地图上的攻击范围如图中黑色区域所示: 如果在地图中的灰色所标识的平原上部署一支炮兵部队,则图中的黑色的网格表示它能够攻击到的区域:沿横向左右各两格,沿纵向上下各两格.图上其它白色网格均攻击不到.从图上可见炮兵的攻击范围不受地形的影响.

这又是个状压dp (大型自闭现场) 题目大意: 在N*N的棋盘里面放K个国王,使他们互不攻击,共有多少种摆放方案.国王能攻击到它上下左右,以及左上左下右上右下八个方向上附近的各一个格子,共8个格子. 输入格式: 只有一行,包含两个数N,K . 输出格式: 所得的方案数. 算法分析: 1.显然这又是一道状压的题 2.显然一样是用f数组表示方案数 But 这个f数组需要开三维 为什么呢 我们首先分析一下f的转移情况 f的状态与什么有关呢 首先我们很容易知道我们的dp是从上往下一点点递推实现的 而这个

只用于个人的学习和总结. 178. Rank Scores 一.表信息 二.题目信息 对上表中的成绩由高到低排序,并列出排名.当两个人获得相同分数时,取并列名次,且名词中无断档. Write a SQL query to rank scores. If there is a tie between two scores, both should have the same ranking. Note that after a tie, the next ranking number should

Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX Hive中提供了越来越多的分析函数,用于完成负责的统计分析.抽时间将所有的分析窗口函数理一遍,将陆续发布. 今天先看几个基础的,SUM.AVG.MIN.MAX. 用于实现分组内所有和连续累积的统计. 数据准备 CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234 ( cookieid string, createtime string, --day pv INT ) RO

数据准备 数据格式 cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, 创建数据库及表 create database if not exists cookie; use cookie; drop table if exists cookie1; create table cookie1(cookieid string, createtime string, pv int) row format delimi

Over 窗口函数在Select 子句中,对查询的结果集进行“滑动-聚合”运算:如果使用count,那么基于滑动窗口的聚合语义同 base+1 累加:如果使用sum,那么基于滑动窗口的聚合语义等同于数据累加.Over()子句的运算顺序在Select 子句之后,在Order By子句之前. 滑动窗口计算原理:窗口的大小是由Over 的Partition By子句界定,窗口滑动的顺序是由Over的Order by子句指定.在计算聚合值时,使用<=(Order by Asc)或 >=(Order b

简介     SQL Server 2012之后对窗口函数进行了极大的加强,但对于很多开发人员来说,对窗口函数却不甚了解,导致了这样强大的功能被浪费,因此本篇文章主要谈一谈SQL Server中窗口函数的概念.   什么是窗口函数     窗口函数,也可以被称为OLAP函数或分析函数.理解窗口函数可以从理解聚合函数开始,我们知道聚合函数的概念,就是将某列多行中的值按照聚合规则合并为一行,比如说Sum.AVG等等,简单的概念如图1所示. 图1.聚合函数       因此,通常来说,聚合后的行数都要

转自:http://lxw1234.com/archives/2015/04/176.htm,Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX 之前看到大数据田地有关于max()over(partition by)的用法,今天恰好工作中用到了它,但是使用中遇到了一个问题:在max(rsrp)over(partition by buildingid,height) as max_rsrp返回的结果不是分组中的最大值.最中找到了问题的原因:max_rsrp数据类型为string而不是dou

概述  设计窗口函数目的? 在开窗函数出现之前存在着很多用 SQL 语句很难解决的问题,很多都要通过复杂的相关子查询或者存储过程来完成. 为了解决这些问题,在 2003 年 ISO SQL 标准加入了开窗函数,开窗函数的使用使得这些经典的难题可以被轻松的解决. SQL Server 2012之后对窗口函数进行了极大的加强,但对于很多开发人员来说,对窗口函数却不甚了解,导致了这样强大的功能被浪费. 开窗函数可以优雅的部分取代分组查询和子查询.  什么是窗口函数? 可以看到与聚合函数不同的是,开窗函

Oracle SQL高级编程--分析函数(窗口函数)全面讲解 注:本文来源于:<Oracle SQL高级编程--分析函数(窗口函数)全面讲解> 概述 分析函数是以一定的方法在一个与当前行相关的结果子集中进行计算,也称为窗口函数.一般结构为 Function(arg1 , arg2 --) over(partition by clause order by clause windowing clause ) Windowing clause : rows | range between star

尝试了一下MySQL 8.0的部分新特性. 如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数(Oracle中叫分析函数), 然后再使用MySQL 8.0之前的时候,就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了,虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能,但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣,看起来写起了都比较难受. 在MSSQL和Oracle以及PostgreSQL都已经完整支持窗口函数的情况下,MySQL 8.0中也加入了窗口函数的功能,这一点实实在在方便了sql的编码,可以说是MySQL

语法 开窗函数支持分区.排序和框架三种元素,其语法格式如下: OVER ( [ <PARTITION BY clause> ] [ <ORDER BY clause> ] [ <ROW or RANGE clause> ] ) <PARTITION BY clause> ::= PARTITION BY value_expression , ... [ n ] <ORDER BY clause> ::= ORDER BY order_by_exp

简介 本文主要介绍hive中的窗口函数.hive中的窗口函数和sql中的窗口函数相类似,都是用来做一些数据分析类的工作,一般用于olap分析 概念 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. 在深入研究Over字句之前,一定要注意:在SQL处理中,窗口函数都是最后一步执行,而且仅位于

团队介绍 网易乐得DBA组,负责网易乐得电商.网易邮箱.网易技术部数据库日常运维,负责数据库私有云平台的开发和维护,负责数据库及数据库中间件Cetus的开发和测试等等. 一.窗口函数的使用场景 作为IT人士,日常工作中经常会遇到类似这样的需求: 医院看病,怎样知道上次就医距现在的时间?环比如何计算?怎么样得到各部门工资排名前N名员工列表?查找各部门每人工资占部门总工资的百分比? 对于这样的需求,使用传统的SQL实现起来比较困难.这类需求都有一个共同的特点,需要在单表中满足某些条件的记录集内部做一