row_number() over (partition by a.lot_id order by a.claim_time desc

这是一个SQL Server中的窗口函数，用于为每个分区内的行分配一个唯一的数字。在这个例子中，它将为每个lot_id分区内的行分配一个数字，按照claim_time降序排序。因此，最新的claim_time将获得数字1，其余的行将按照claim_time的降序获得递增的数字。以下是一个示例查询：

SELECT lot_id, claim_time, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY lot_id ORDER BY claim_time DESC) AS row_num
FROM your_table;

相关问题

fun_window = Window.partitionBy(primary_keys_list). \ orderBy([F.col(field).desc() for field in self.config.deduplication_order_columns.split(',')]) dataframe_ordered = df.withColumn("row_num_order", F.row_number().over(fun_window)) source_data_df_process = dataframe_ordered.filter(F.col("row_num_order") == 1) df = source_data_df_process.drop("row_num_order")转换为sql语句

SELECT *
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY primary_key1, primary_key2, ..., primary_keyn
ORDER BY field1 DESC, field2 DESC, ..., fieldn DESC) AS row_num_order
FROM table_name
) t
WHERE t.row_num_order = 1;

round(count(*) over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target)*0.9,0) cnt, row_number() over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target order by ( ( daysTemp + (hourTemp) 类似以上的sql，举一个例子说明下

这是一个包含窗口函数的 SQL 语句，用于计算每个客户的生产数量，并按照周期时间和时间顺序进行排序。

具体来说，该语句使用了两个窗口函数：count(*) over() 和 row_number() over()。前者用于计算每个客户在周期时间内的生产数量，后者用于对每个客户的生产数据按照时间顺序进行排序。

其中，partition by 子句用于指定分组的字段，coalesce() 函数用于处理空值，*0.9 用于计算生产数量的 90% 值，row_number() 函数用于为每个客户的生产数据进行排序。

需要注意的是，具体的计算方式和窗口函数的参数可能因数据库类型和数据结构而有所不同。