sum("少拣数") over (partition by "日期","拣货子仓","波次号","拣货箱号") as cnt_code是什么意思

sum("少拣数") over (partition by "日期","货子仓","波次号","拣货箱号") as cnt_code 是一种SQL语句中的窗口函数的写法。它的作用是计算在指的分组条件下，对于每个分组内的数据，将"少拣数"列的值进行求和，并将结果命名为"cnt_code"。

具体解释如下：
- sum("少拣数")：表示对"少拣数"列进行求和操作。
- over (partition by "日期","拣货子仓","波次号","拣货箱号")：表示按照指定的列进行分组，即将数据按照"日期"、"拣货子仓"、"波次号"、"拣货箱号"这四个列的值进行分组。
- as cnt_code：表示将求和结果命名为"cnt_code"。

这样，对于每个分组内的数据，都会计算出对应的"少拣数"列的求和结果，并将结果作为新的一列"cnt_code"返回。

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count("秒"<=30) over (partition by "日期","拣货子仓","波次号","箱号") as "连续少件SKU数",

count("秒"<=30) over (partition by "日期","拣货子仓","波次号","箱号") as "连续少件SKU数" 是一种窗口函数的使用方式。窗口函数是一种在查询结果中计算和返回特定窗口（也称为分区）内的聚合值的方法。在这个例子中，窗口函数用于计算在指定的分区内，满足条件"秒"<=30 的记录的数量，并将结果命名为"连续少件SKU数"。

具体解释如下：
- count("秒"<=30)：表示统计满足条件"秒"<=30 的记录的数量。
- over (partition by "日期","拣货子仓","波次号","箱号")：表示按照指定的列进行分区，即将数据按照"日期"、"拣货子仓"、"波次号"、"箱号"进行分组。
- as "连续少件SKU数"：表示将统计结果命名为"连续少件SKU数"。

这样，对于每个分区（由指定的列确定），都会计算满足条件的记录数量，并将结果作为新的列添加到查询结果中。

sum()over (PARTITION by id order by score ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 3 FOLLOWING)什么意思

这是一条SQL语句，是用来计算每个id对应的score列的滑动窗口的平均值的。具体解释如下：

- PARTITION BY id：按照id列进行分组
- ORDER BY score：按照score列进行排序
- ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 3 FOLLOWING：指定窗口范围，表示当前行及前两行和后三行共计5行作为窗口，计算这5行的score列的平均值。

总体来说，这个语句的作用是对每个id的score列计算一个滑动窗口的平均值，窗口大小为5行，其中包含当前行及前两行和后三行。