partition by和group by的区别

### 回答1：

从功能来看，PARTITION BY用于把数据分割成多组，而GROUP BY则用于对数据根据给定条件进行分组。 PARTITION BY用于对结果集中的某个特定字段进行分组，而GROUP BY则用于对结果集中的所有字段进行分组。

### 回答2：
partition by和group by都是SQL语言中用于对数据进行分组的关键字，但在细节上有一些区别。

1. 作用范围：
- group by是在整个数据集上进行分组操作，将相同的值放在一组。
- partition by是在窗口函数中使用的，用于在数据集内部对数据进行分组操作。

2. 使用方式：
- group by通常与聚合函数一起使用，如sum、count、avg等，用于计算每个组的合计、数量、平均值等。
- partition by作为窗口函数的一部分，不需要与聚合函数一起使用，可以在查询结果中根据指定的分组条件进行排序、筛选或计算。

3. 返回结果：
- group by将返回每个组的单个值，即每个分组的聚合结果。
- partition by返回的是按照指定的分组条件划分的多个子集，保留了原始数据的详细信息，每个子集都有一个自己的窗口函数结果。

4. 数据处理顺序：
- group by在查询的最后阶段进行，即在筛选、排序和聚合之后，对最终结果进行分组。
- partition by在查询的早期阶段进行，即在筛选和排序之后，但在聚合之前，对数据集内部进行分组。

综上所述，group by适用于整体数据集的分组聚合操作，而partition by适用于在窗口函数中按照指定条件对数据集内部进行分组操作。

### 回答3：
partition by和group by是在SQL中用于对数据进行分组和聚合的两个关键字。

首先，partition by是用于创建窗口函数的，它将数据集划分为不相交的分区，并在每个分区内对数据进行计算。通过使用窗口函数，我们可以在结果集中同时获得聚合值和原始数据的详细信息。

相反，group by是用于对数据集进行分组和聚合操作的。使用group by时，我们需要指定一个或多个列，将数据集按照这些列的值分组，并对每个组应用聚合函数。在结果集中，只会显示每个分组的聚合值。

partition by和group by之间的主要区别在于结果集的形式。使用partition by，结果集将包括每个分区的聚合值，以及原始数据的详细信息。而使用group by，结果集只包括每个分组的聚合值。

此外，使用partition by还可以在结果集中添加额外的分区级别，通过对特定列进行分区排序，使得结果可读性更高。

综上所述，partition by和group by在功能上有所不同。partition by用于创建窗口函数，可以同时获得聚合值和原始数据的详细信息。而group by用于对数据进行分组和聚合操作，只会在结果集中显示每个分组的聚合值。