窗口函数over和filter

窗口函数（Window Functions）是一种SQL特性，它允许你在数据库查询中对数据集的一部分（称为“窗口”）应用聚合函数或其他操作，而不仅仅是对整个表。`OVER()`是窗口函数的关键字，用于指定窗口定义，常见的窗口包括范围（RANGE）、排名（RANK）、分组（PARTITION BY）等。

`FILTER`通常不是标准的窗口函数，但在某些数据库系统（如PostgreSQL）中，它可以作为一个辅助语法，用于排除窗口计算中的某些行。`FILTER`允许你定义哪些行应该参与窗口函数的计算，对于那些不符合过滤条件的行，它们不会影响结果。

例如，如果你想计算每个部门员工的平均工资，但是只想考虑实际工作的员工（非离职状态），可以这样做：

SELECT employee_id, department, AVG(salary) OVER (PARTITION BY department FILTER (WHERE is_active = true)) as avg_salary
FROM employees;

在这里，`AVG(salary) OVER (PARTITION BY department)`计算每个部门的平均工资，`FILTER (WHERE is_active = true)`过滤掉离职员工的数据。

相关问题

hive 窗口函数加过滤条件

可以使用 Hive 中的 OVER 子句来实现窗口函数加过滤条件。具体步骤如下：

1. 使用窗口函数定义需要进行聚合计算的列和范围。

2. 在 OVER 子句中添加 PARTITION BY 子句来对数据进行分组，以便在每个分组内进行计算。

3. 在 OVER 子句中添加 ORDER BY 子句来定义排序顺序，以便在计算聚合函数时进行正确的排序。

4. 使用 WHERE 子句来添加过滤条件，以过滤掉不需要的数据。

示例代码如下：

SELECT
  col1,
  col2,
  SUM(col3) OVER (
    PARTITION BY col1
    ORDER BY col2
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS sum_col3
FROM
  table_name
WHERE
  col4 = 'filter_condition'

在上面的代码中，SUM(col3) OVER (...) 定义了一个窗口函数，用于计算每个 col1 分组内的 col3 求和值。PARTITION BY 子句指定了 col1 作为分组依据，ORDER BY 子句指定了 col2 的排序顺序。ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW 指定了窗口的范围，从每个分组的第一行到当前行。WHERE 子句指定了过滤条件，只计算符合条件的数据。

COUNT() FILTER和COUNT()over

`COUNT()` 是 SQL 中的一个基础聚合函数，用于计算一组值的数量，包括 NULL 值。而在 SQL 的窗口函数 (`OVER`) 部分，`COUNT()` 可以配合 `FILTER` 或者不配合，提供不同的功能。

`COUNT() OVER ()` 通常表示全局窗口函数，即在整个数据集上应用 COUNT，返回的是所有记录的总数。如果没有指定其他参数，它默认包括所有的行。

然而，`COUNT() OVER (PARTITION BY ...)` 则是在每个分区（通常是基于某个列）内计算满足特定条件的记录数。这里的 `FILTER` 子句可以用于筛选出特定条件的行再计数，例如：

SELECT id, status, COUNT(*) OVER (PARTITION BY status FILTER (WHERE status = 'active')) as active_count
FROM users;

这个例子会返回每个用户状态为 "active" 时的活跃用户数量。

简而言之，`COUNT() FILTER` 用于限制在计算时要考虑的行，使得结果更精确地反映特定条件下的数据量。