sum() over(partition by order by desc rows between UNBOUNDED PRECEDING PRECEDING)
时间: 2024-09-19 10:06:11 浏览: 43
在SQL查询中,`SUM()` 函数通常用于计算某一列的总和,`OVER()` 子句则允许你在一组相关的行上应用窗口函数,如累计和。当你使用 `partition by`, `order by DESC`, 和 `rows between UNBOUNDED PRECEDING` 时,这意味着:
1. `partition by`:你按照某列(比如日期或组别)对结果集进行了分组。
2. `order by DESC`: 行按该列降序排列,即从最新值到最早值。
3. `rows between UNBOUNDED PRECEDING`:这里的“unbounded preceding”意味着包括所有在当前行之前的数据,也就是从历史记录开始。
所以,如果你这么写:
```sql
sum(column_name)
over(
partition by column_to_partition_by
order by column_to_sort DESC
rows between UNBOUNDED PRECEDING PRECEDING
)
```
它会在每个分区内部计算一列的累计和,从最新的数据点开始,向前累加到当前行之前的所有行。这通常会产生每个组的累计求和,但需要注意的是,这种设置可能不是所有数据库系统都支持,因为`UNBOUNDED PRECEDING PRECEDING`组合通常是错误的语法。实际应用中,请检查你的数据库文档确认正确的语法。
相关问题
rows between UNBOUNDED PRECEDING and 1 PRECEDING
在SQL查询语句中,`UNBOUNDED PRECEDING` 和 `1 PRECEDING` 是用于窗口函数(Window Function)的概念,特别是在分析数据集时,特别适合于计算行之间的累计值、排名或其他基于上下文的信息。
`UNBOUNDED PRECEDING` 表示当前行之前的所有行,即从表的开始到当前位置,包括当前位置这行。这个表达式通常用于计算累积总和、计数等,结果包含整个历史记录。
而 `1 PRECEDING` 则是指当前行减去一行的历史记录,它返回的是当前行前的一条数据。这对于需要比较前后两个邻近值的情况非常有用。
例如,如果你有一个销售记录表,想找出每个员工的销售额在最近一次销售之前的增长量,你可以这样做:
```sql
SELECT
employee_id,
sale_amount,
(sale_amount - LAG(sale_amount, 1) OVER (PARTITION BY employee_id ORDER BY sale_date)) AS growth
FROM sales;
```
这里,`LAG(sale_amount, 1)` 就会查看每个员工按日期排序后的上一条销售金额,以此来计算增长。
sum(d.printed_number) over( partition by substring(c.month, 1, 4), c.model_code order by c.month rows between unbounded preceding and current row ) as pn_YTM
这是一个 SQL 查询语句,其中使用了窗口函数 sum() over,对 printed_number 列进行求和。窗口中使用了 partition by 子句对数据进行分区按照指定的排序对数据进行排序。rows between 子句指定了窗口函数计算的范围,这里是从当前行往前计算到分区的第一行。最后,as 子句为本次查询结果命名为 pn_YTM。