SQL的开窗函数用法举例

时间: 2023-05-20 11:01:10 浏览: 55
开窗函数是一种在 SQL 中用于对查询结果进行分组、排序和聚合的函数。下面是一个简单的开窗函数用法的示例: SELECT employee_id, last_name, salary, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rank FROM employees; 这个查询会返回一个包含员工 ID、姓氏、薪水和排名的结果集。开窗函数 ROW_NUMBER() 会根据薪水的降序对结果集进行排序,并为每个行分配一个排名。
相关问题

sql常见开窗函数及相应举例

A:SQL中常见的窗口函数包括: 1. ROW_NUMBER():返回每行数据的行号,类似于自增ID。 举例: ``` SELECT name, grade, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY grade DESC) AS rank FROM students; ``` 2. RANK():计算并返回每行数据在结果集中的排名,相同值则排名相同,排名相邻的不会有间隔。 举例: ``` SELECT name, grade, RANK() OVER(ORDER BY grade DESC) AS rank FROM students; ``` 3. DENSE_RANK():计算并返回每行数据在结果集中的排名,相同值则排名相同,但排名相邻的之间会有间隔。 举例: ``` SELECT name, grade, DENSE_RANK() OVER(ORDER BY grade DESC) AS rank FROM students; ``` 4. LAG() / LEAD():分别返回前一个或后一个行数据的值。 举例: ``` SELECT name, grade, LAG(grade) OVER(ORDER BY grade DESC) AS last_grade, LEAD(grade) OVER(ORDER BY grade DESC) AS next_grade FROM students; ``` 5. FIRST_VALUE() / LAST_VALUE():分别返回整个窗口中第一行或最后一行的数据值。 举例: ``` SELECT name, grade, FIRST_VALUE(grade) OVER() AS lowest_grade, LAST_VALUE(grade) OVER() AS highest_grade FROM students; ```

spark sql开窗函数

开窗函数在Spark SQL中是一种用于对结果集进行分析和聚合计算的功能。它可以对结果集按照指定的分区进行分组,并在每个分组中进行聚合计算。开窗函数在解决一些复杂的问题时非常有用,可以简化SQL语句的编写,并提高查询效率。 Spark SQL中的开窗函数可以通过使用窗口规范来定义,窗口规范包括分区和排序的规则。分区规则用于将结果集划分为不同的分组,而排序规则用于在每个分组中确定计算的顺序。 通过使用开窗函数,您可以在同一SELECT语句中同时使用多个开窗函数,并且它们之间不会相互干扰。例如,您可以使用COUNT函数来计算每个分组中的记录数,或者使用RANK函数来计算每个分组中的排名。 以下是一个使用Spark SQL的开窗函数的示例: ```spark sparkSession.sql("SELECT name, class, score, COUNT(name) OVER(PARTITION BY class) AS name_count1 FROM score").show() sparkSession.sql("SELECT name, class, score, COUNT(name) OVER(PARTITION BY score) AS name_count2 FROM score").show() ``` 在这个示例中,第一个SELECT语句使用COUNT函数,按照班级进行分组,并计算每个班级中的学生数量。第二个SELECT语句使用COUNT函数,按照分数进行分组,并计算每个分数对应的学生数量。 总之,Spark SQL的开窗函数是一种强大的工具,可以帮助您对结果集进行灵活的分析和聚合计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Spark SQL 之开窗函数](https://blog.csdn.net/weixin_39966065/article/details/93099293)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Spark SQL——开窗函数](https://blog.csdn.net/weixin_44240370/article/details/103322615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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