sql PARTITION BY

时间: 2023-10-10 12:14:50 浏览: 80

sql数据分组

c1 c2 ---------- ---------- A B B C D E B H J B E F 求替代料关系出现的一个问题，上面两列数据，想变成。 id c ----------- ----------------- 1 A 1 B 1 C 1 H 1 J 2 D 2 E 2 F 就是互为替代料的分为一组。 ### SQL 数据分组详解 #### 一、问题背景与需求分析在数据库处理过程中，我们经常需要对数据进行分组处理。例如，在本案例中，我们需要处理的数据表包含两列：`c1` 和 `c2`。每一对 `(c1, c2)` 表示一种特殊的“替代料”关系，即当某个物料不可用时，可以由另一个物料作为其替代品。为了方便后续的统计分析和管理，我们需要将这些具有替代关系的物料组合成一组。具体而言，给定的示例数据如下： ``` c1 c2 ---------- ---------- A B B C D E B H J B E F ``` 目标是将这些数据转换为以下形式： ``` id c ----------- ----------------- 1 A 1 B 1 C 1 H 1 J 2 D 2 E 2 F ``` 也就是说，所有互为替代料的物料被分配到同一个组内，并通过一个共享的 `id` 来标识。 #### 二、实现方案解析为了实现上述的目标，我们需要设计一个SQL查询或存储过程来完成数据分组的任务。下面将详细介绍具体的实现步骤。 #### 三、创建测试数据表我们需要创建一个测试数据表，并填充相应的数据。根据题目中的描述，我们可以创建一个名为 `tb` 的表，并插入初始数据。 ```sql IF OBJECT_ID('tb') IS NOT NULL DROP TABLE tb; GO CREATE TABLE tb(c1 nvarchar(10), c2 nvarchar(10)); INSERT INTO tb SELECT 'A', 'B' UNION ALL SELECT 'B', 'C' UNION ALL SELECT 'D', 'E' UNION ALL SELECT 'B', 'H' UNION ALL SELECT 'J', 'B' UNION ALL SELECT 'E', 'F'; GO SELECT * FROM tb; ``` #### 四、实现数据分组逻辑接下来，我们将实现数据分组的核心逻辑。这里采用了一个循环结构来逐个处理表中的每个元素，并将其分配到相应的组内。 ```sql DECLARE @tb TABLE(id INT, c NVARCHAR(100)); DECLARE @str NVARCHAR(100); DECLARE @c1 NVARCHAR(2); DECLARE @c2 NVARCHAR(2); DECLARE @count INT; SET @count = 0; WHILE EXISTS(SELECT c1 FROM tb WHERE c1 NOT IN (SELECT c FROM @tb)) BEGIN SELECT TOP 1 @c1 = c1 FROM tb WHERE c1 NOT IN (SELECT c FROM @tb); SET @count = @count + 1; INSERT INTO @tb SELECT @count, @c1 WHERE @c1 NOT IN (SELECT c FROM @tb); WHILE @@ROWCOUNT <> 0 BEGIN INSERT INTO @tb SELECT @count, c2 FROM tb WHERE c1 = @c1 AND c2 NOT IN (SELECT c FROM @tb); SELECT @c1 = c2 FROM tb WHERE c1 = @c1; END SELECT TOP 1 @c1 = c1 FROM tb WHERE c1 NOT IN (SELECT c FROM @tb) AND c2 IN (SELECT c FROM @tb); INSERT INTO @tb SELECT @count, @c1 WHERE @c1 NOT IN (SELECT c FROM @tb); WHILE @@ROWCOUNT <> 0 BEGIN INSERT INTO @tb SELECT @count, c2 FROM tb WHERE c1 = @c1 AND c2 NOT IN (SELECT c FROM @tb); SELECT @c1 = c2 FROM tb WHERE c1 = @c1; END END SELECT * FROM @tb; ``` #### 五、存储过程实现此外，我们还可以通过编写存储过程的方式来简化上述逻辑，使其更易于维护和调用。 ```sql IF OBJECT_ID('c', 'U') IS NOT NULL DROP TABLE c; GO CREATE TABLE c ( id INT, c NVARCHAR(2) ); GO IF OBJECT_ID('pp', 'P') IS NOT NULL DROP PROCEDURE pp; GO CREATE PROCEDURE pp (@count INT, @c1 NVARCHAR(2)) AS BEGIN INSERT INTO c SELECT @count, @c1 WHERE @c1 NOT IN (SELECT c FROM c); WHILE @@ROWCOUNT <> 0 BEGIN INSERT INTO c SELECT @count, c2 FROM tb WHERE c1 = @c1 AND c2 NOT IN (SELECT c FROM c); SELECT @c1 = c2 FROM tb WHERE c1 = @c1; END SELECT TOP 1 @c1 = c1 FROM tb WHERE c1 NOT IN (SELECT c FROM c) AND c2 IN (SELECT c FROM c); INSERT INTO c SELECT @count, @c1 WHERE @c1 NOT IN (SELECT c FROM c); WHILE @@ROWCOUNT <> 0 BEGIN INSERT INTO c SELECT @count, c2 FROM tb WHERE c1 = @c1 AND c2 NOT IN (SELECT c FROM c); SELECT @c1 = c2 FROM tb WHERE c1 = @c1; END END GO -- 调用存储过程 DECLARE @count INT; DECLARE @c NVARCHAR(2); SET @count = 0; WHILE EXISTS(SELECT c1 FROM tb WHERE c1 NOT IN (SELECT c FROM c)) BEGIN SELECT TOP 1 @c = c1 FROM tb WHERE c1 NOT IN (SELECT c FROM c); SET @count = @count + 1; EXEC pp @count, @c; END SELECT * FROM c; ``` #### 六、总结以上便是针对“sql数据分组”的实现方案。通过对原始数据进行适当的分组处理，不仅可以提高数据分析的效率，而且有助于更好地理解数据之间的关联性。在整个实现过程中，我们首先创建了测试数据表并填充了示例数据；然后通过循环和存储过程的方式实现了数据分组的核心逻辑。这种方式不仅能够有效地解决问题，而且具有较高的灵活性和扩展性，适用于处理各种复杂的分组场景。

PARTITION BY是SQL中的一个分析函数，它用于将数据集按照指定的列进行分组，并在每个组内进行计算或排序。通过使用PARTITION BY，我们可以在每个分组内对数据进行聚合、排序或者进行其他分析操作。在给定的引用内容中，提到了几个常用的分析函数与PARTITION BY配合使用的例子，包括row_number、max、rank和dense_rank。这些函数在分组内进行计算，并根据指定的排序规则对数据进行排名或者获取最大值等操作。使用PARTITION BY时，需要在分析函数之前使用OVER子句，并在OVER子句中指定PARTITION BY后面的列名。这样就可以实现对数据集内部进行分组并进行相应的计算。

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