开发指南—函数—窗口函数

简介: 传统的Group By函数会按照分组后的查询结果进行聚合计算,且每个分组只输出一条数据。但与传统的Group By函数不同,窗口函数(也称OLAP函数)可以为每个分组返回多个值,且不会影响记录的数量。本文介绍如何使用窗口函数

使用限制

  • 窗口函数仅支持用于SELECT语句中。
  • 窗口函数禁止与单独的聚合函数混合使用。例如,在如下语句中,SUM为聚合函数,且未与OVER关键字组合,因此您无法使用如下语句进行查询:
SELECT SUM(NAME),COUNT() OVER(...) FROM SOME_TABLE
  • 若需实现如上查询,您可以使用如下语句代替:
SELECT SUM(NAME),WIN1 FROM (SELECT NAME,COUNT() OVER(...) AS WIN1 FROM SOME_TABLE) alias

语法


function OVER ([[partition by column_some1] [order by column_some2] [RANGE|ROWS BETWEEN start AND end]])
参数 说明
function 该部分指定了窗口函数中支持的函数,取值范围如下:
  • 可以在窗口函数中结合OVER关键字使用如下聚合函数:
    • SUM()
    • COUNT()
    • AVG()
    • MAX()
    • MIN()
  • 专用窗口函数如下:
    • ROW_NUMBER()
    • RANK()
    • DENSE_RANK()
    • PERCENT_RANK()
    • CUME_DIST()
    • FIRST_VALUE()
    • LAST_VALUE()
    • LAG()
    • LEAD()
    • NTH_VALUE()

说明

  • 当使用专用窗口函数RANK()DENSE_RANK()时,窗口函数中的order by部分不可省略。更多专用窗口函数的介绍,请参见Window Function Descriptions
  • 支持如下专用窗口函数:
    • PERCENT_RANK()
    • CUME_DIST()
    • FIRST_VALUE()
    • LAST_VALUE()
    • LAG()
    • LEAD()
    • NTH_VALUE()
[partition by column_some1] 该部分指定了窗口函数的分区规范,用于将输入行分散到不同的分区中,过程和GROUP BY子句的分散过程相似。

说明 partition by部分不支持引用复杂表达式,如您可以引用column_some1,但不可以引用column_some1 + 1

[order by column_some2] 该部分指定了窗口函数的排序规范,用于确定输入数据行在窗口函数中执行的顺序。

说明 order by部分不支持引用复杂表达式,如您可以引用column_some2,但不可以引用column_some2 + 1

[RANGE|ROWS BETWEEN start AND end] 该部分指定了窗口函数的窗口区间,支持按照计算列值的范围(即RANGE)或计算列的行数(即ROWS)等两种模式来定义区间。

您可以使用BETWEEN start AND end指定边界的可取值,其中:

  • start取值范围如下:
    • CURRENT ROW:当前行
    • N PRECEDING:前N行
    • UNBOUNDED PRECEDING:直到第1行
  • end取值范围如下:
    • CURRENT ROW:当前行
    • N FOLLOWING:后N行
    • UNBOUNDED FOLLOWING:直到最后1行

使用示例

假设已有如下原始数据:


| year | country | product    | profit |

|------|---------|------------|--------|
| 2001 | Finland | Phone | 10 |
| 2000 | Finland | Computer | 1500 |
| 2001 | USA | Calculator | 50 |
| 2001 | USA | Computer | 1500 |
| 2000 | India | Calculator | 75 |
| 2000 | India | Calculator | 75 |
| 2001 | India | Calculator | 79 |
  • 您可以使用如下聚合函数来统计每个国家的总利润:
select
country,
sum(profit) over (partition by country) sum_profit
from test_window;
  • 返回结果如下:
| country | sum_profit |
|---------|------------|
| India | 229 |
| India | 229 |
| India | 229 |
| USA | 1550 |
| USA | 1550 |
| Finland | 1510 |
| Finland | 1510 |
  • 您可以使用如下专用窗口函数将数据按照国家分组,并将国家内的产品按利润由小到大排名:
select
'year',
country,
product,
profit,
rank() over (partition by country order by profit) as rank
from test_window;
  • 返回结果如下:
| year | country | product    | profit | rank |
|------|---------|------------|--------|------|
| 2001 | Finland | Phone | 10 | 1 |
| 2000 | Finland | Computer | 1500 | 2 |
| 2001 | USA | Calculator | 50 | 1 |
| 2001 | USA | Computer | 1500 | 2 |
| 2000 | India | Calculator | 75 | 1 |
| 2000 | India | Calculator | 75 | 1 |
| 2001 | India | Calculator | 79 | 3 |
  • 您可以使用如下带有ROWS命令的语句,查询根据当前窗口的每行数据计算利润部分的总和:
select 
'year',
country,
profit,
sum(profit) over (partition by country order by 'year' ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING and CURRENT ROW) as sum_win
from test_window;
  • 返回结果如下:
+------+---------+--------+-------------+
| year | country | profit | sum_win |
+------+---------+--------+-------------+
| 2001 | USA | 50 | 50 |
| 2001 | USA | 1500 | 1550 |
| 2000 | India | 75 | 75 |
| 2000 | India | 75 | 150 |
| 2001 | India | 79 | 229 |
| 2000 | Finland | 1500 | 1500 |
| 2001 | Finland | 10 | 1510 |
相关文章
|
安全 5G 网络安全
无线网络攻击
【8月更文挑战第16天】
277 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能浪潮下的道德困境与伦理挑战
【8月更文挑战第23天】在人工智能技术日新月异的今天,我们正面临一个前所未有的道德和伦理难题。本文将探讨AI技术带来的正面影响与潜在风险,并分析如何在保障技术进步的同时,维护人类伦理的底线。我们将从AI技术的本质出发,逐步深入到它对社会、工作、隐私等方面的深远影响,最后讨论如何在全球化背景下建立一套行之有效的伦理框架。文章旨在启发读者对AI时代的深层次思考,鼓励大家成为希望在世界上看到的改变。
|
存储 物联网
stm32驱动RFID高频读卡器读取IC卡
stm32驱动RFID高频读卡器读取IC卡
376 0
|
人工智能 监控 PyTorch
如何才能在阿里云服务器搭建自己的人工智能
如何才能在阿里云服务器搭建自己的人工智能
|
机器学习/深度学习 数据采集 编解码
【核磁共振成像】并行采集MRI
【核磁共振成像】并行采集MRI
【核磁共振成像】并行采集MRI
|
分布式计算 Serverless
函数计算 FC
函数计算 FC
261 0
|
存储 编译器 图形学
使用Unity在材质球上实现绘画:详细解释每一行Shader代码!
使用Unity在材质球上实现绘画:详细解释每一行Shader代码!
335 0
|
负载均衡 应用服务中间件 Linux
万字详解Nginx技术
Nginx 是一个很强大的高性能 Web 和反向代理服务,它具有很多非常优越的特性:在连接高并发的情况下,Nginx 是 Apache 服务不错的替代品. 这里为你揭开它的神秘面纱......
万字详解Nginx技术
|
弹性计算 负载均衡 对象存储
阿里云免费服务器领取个人1核2GB 每月750小时
阿里云免费服务器领取个人1核2GB 每月750小时,企业u1服务器2核8GB免费使用3个月
349 0
|
数据可视化 数据挖掘 Linux
python数据可视化大杀器之Seaborn详解
python数据可视化大杀器之Seaborn详解
python数据可视化大杀器之Seaborn详解