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开窗函数 --over()

来源:http://www.xtcsyb.com 作者:永利402游戏网站-永利402com官方网站 时间:2019-09-14 11:09

例如 : 1 张三 100

SQL查询语句如下:
select *
from
(
select name,class,s,rank()over(partition by class order by s desc) mm
from t2

分析:各样人学号一定是见仁见智的,名字可能有重名,最大复杂的情事是,每种班最高战绩只怕不仅仅贰个。

个体了解正是,开窗函数和聚合函数效率是倒转的。

          查询出来的结果

询问结果如下:
c 1 95 1
e 2 92 1
f 3 99 1
g 3 99 1

开窗函数适用于在每一行的末段一列增加聚合函数的结果。

        假设持续选用起来的不二等秘书籍,那么是无法满足须求的。

一个学习性职务:每种人有分裂次数的实际业绩,总结出各种人的最高战表。

           2 张三 90

防止这种气象,能够动用开窗函数。

其一主题素材应该照旧相对轻松,其实就用聚合函数就好了。

          两条音讯都会输出。

聚合函数,将多行数据统百分之十一行数据;而开窗函数则是将一行数据拆分成多行。

常用剖判函数:(最常用的应当是1.2.3 的排序)
1、row_number() over(partition by ... order by ...)
2、rank() over(partition by ... order by ...)
3、dense_rank() over(partition by ... order by ...)
4、count() over(partition by ... order by ...)
5、max() over(partition by ... order by ...)
6、min() over(partition by ... order by ...)
7、sum() over(partition by ... order by ...)
8、avg() over(partition by ... order by ...)
9、first_value() over(partition by ... order by ...)
10、last_value() over(partition by ... order by ...)
11、lag() over(partition by ... order by ...)
12、lead() over(partition by ... order by ...)
lag 和lead 能够获取结果聚集,按一定排序所排列的近些日子行的前后相邻若干offset 的某部行的某部列(不用结果集的自关系);
lag ,lead 分别是上前,向后;
lag 和lead 有四个参数,第多少个参数是列名,第一个参数是偏移的offset,第多个参数是 超过记录窗口时的私下认可值)

 

--各类班级的实际业绩率先的学生
--学生表中国国投息如下
a 1 80
b 1 78
c 1 95
d 2 74
e 2 92
f 3 99
g 3 99
h 3 45
i 3 55
j 3 78

开窗函数能够满足上述难题,同事也足以满意其余难题。比如:求各样班最高战表学生的新闻。

        使用开窗函数就能够很好的解决那么些标题。

心得:
rank()跳跃排序,有五个第二名时前边跟着的是第四名
dense_rank() 一连排序,有五个第二名时照旧跟着第三名

常用开窗函数:
1.为每条数据展现聚合消息.(聚合函数() over())
2.为每条数据提供分组的聚合函数结出(聚合函数() over(partition by 字段) as 小名) --遵照字段分组,分组后开展测算
3.与排行函数一齐利用(row number() over(order by 字段) as 别称)

上面这种情景只适用id 和name是逐个对应的,不然查询出来的数额是不准确的。

over()开窗函数: 在应用聚合函数后,会将多行形成一行,
而开窗函数是将一行成为多行;
还要在采用聚合函数后,倘若要显得任何的列必得将列出席到group by中,
而采用开窗函数后,能够不使用group by,直接将装有新闻展现出来。

select id,name,max(score) from Student group by id,name order by name

) as t
where t.mm=1

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