聚合函数rownumberover

时间: 2023-08-25 09:11:43 浏览: 135

分组聚合函数详细讲解

分组聚合函数是数据库操作中不可或缺的一部分，它们用于处理大量数据并从中提取汇总信息。在SQL中，这些函数包括SUM、AVG、MAX、MIN、COUNT等，它们可以帮助我们计算如总和、平均值、最大值、最小值和计数等统计指标。分组聚合函数的使用通常涉及到`GROUP BY`子句，它根据指定的列将数据分组，然后对每个组应用聚合函数。在SQL查询中，分组聚合函数的语法结构如下： ```sql SELECT [column,] group_function(column), ... FROM table [WHERE condition] GROUP BY column HAVING condition [ORDER BY column]; ``` 这里，`WHERE`子句用于在分组前过滤数据，不包含聚合函数。`GROUP BY`子句将数据按照指定的列进行分组，`HAVING`子句则在分组后过滤数据，通常与聚合函数一起使用。`ORDER BY`子句用于对结果进行排序。例如，以下查询将找出薪资超过10000的部门及其薪资总和，并且仅显示总和超过11000的部门： ```sql SELECT department_id, SUM(salary) FROM employees WHERE salary > 10000 GROUP BY department_id HAVING SUM(salary) > 11000 ORDER BY SUM(salary); ``` SQL执行的过程分为以下几个步骤： 1. 使用`WHERE`子句过滤满足条件的行。 2. 根据`GROUP BY`子句对数据进行分组，并对每个组应用聚合函数。 3. 使用`HAVING`子句进一步筛选满足条件的组。 4. 如果有`ORDER BY`子句，则对结果进行排序。 `GROUP BY`子句并非总是必要的。在非分组查询中，如果只使用聚合函数而不涉及具体的列，那么不需要`GROUP BY`。例如，要计算所有员工的总薪资，可以简单地写成： ```sql SELECT SUM(salary) FROM employees; ``` 但在分组查询中，`GROUP BY`是必需的，因为它定义了如何对数据进行分组。`GROUP BY`后面的列决定了数据的分组方式，列的顺序会影响最终的分组结果。例如，如果我们想按部门和职位分组，顺序就会很重要。 `WHERE`和`HAVING`子句的区别在于，`WHERE`在分组前进行过滤，不支持聚合函数；而`HAVING`在分组后进行过滤，可以与聚合函数结合使用。两者可以同时出现在查询中，先由`WHERE`过滤数据，然后由`HAVING`对分组后的结果进行筛选。分组聚合函数是SQL中进行数据分析的关键工具，通过`GROUP BY`、`HAVING`以及各种聚合函数，我们可以有效地处理大规模数据，提取出有价值的汇总信息。理解并熟练运用这些概念，对于进行高效的数据查询和分析至关重要。

引用引用引用这样可以方便地获取每个分组的排名信息。row_number over可以在partition by子句中指定分组的方式，可以根据一列或多列进行分组，并通过order by子句来指定排序的方式。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【业务功能篇10】Mysql 排名函数：row_number() over（partition by)的用法说明](https://blog.csdn.net/studyday1/article/details/130987395)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *3* [Postgresql 根据单列或几列分组去重row_number() over() partition by](https://blog.csdn.net/qq_40985985/article/details/128953716)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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