row_number() over window

row_number() over window 是一种在 SQL 中用于给查询结果中的每一行分配一个序号的函数。它通常与窗口函数一起使用。

窗口函数是一种在查询结果集的子集上执行计算的函数。它可以对特定的行进行排序、分组和聚合操作，并为每个行分配一个序号。

使用 row_number() over window，你可以在排序后的结果集中为每一行分配一个唯一的序号。这个序号是根据指定的排序规则确定的。

以下是一个示例查询，演示了如何使用 row_number() over window 函数：

SELECT column1, column2, row_number() OVER (ORDER BY column1) AS row_num
FROM your_table;

在上面的查询中，row_number() 函数被应用于 column1 列，并按升序排序。结果集中的每一行都会被分配一个唯一的序号，称为 row_num。

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相关问题

row_number() over( )

`row_number() over()` 是一种窗口函数（window function），它在 SQL 查询中用于生成行号。它可以与 `over()` 子句一起使用，该子句定义了窗口的范围，即确定行号的范围。

例如，以下是一个使用 `row_number() over()` 的示例：

SELECT row_number() over() AS row_num, name, age
FROM users;

这个查询将返回一个包含每行的行号、名称和年龄的结果集。`over()` 子句没有指定任何条件，因此它将适用于整个结果集。

你还可以在 `over()` 子句中指定分区和排序条件，以进一步控制行号的生成。例如，以下查询按照年龄对用户进行分区，并按照名称对每个分区内的行进行排序：

SELECT row_number() over(PARTITION BY age ORDER BY name) AS row_num, name, age
FROM users;

这样，每个年龄分区内的行将按照名称进行排序，并生成相应的行号。

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spark row_number

在 Spark 中，可以使用窗口函数和 `row_number()` 函数来为每行分配一个唯一的序号。下面是一个示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import row_number

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建一个示例数据集
data = [("Alice", 25),
        ("Bob", 30),
        ("Charlie", 35),
        ("Dave", 40)]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 创建窗口规范
windowSpec = Window.orderBy("Age")

# 使用 row_number() 函数为每行分配序号
df.withColumn("RowNumber", row_number().over(windowSpec)).show()

运行以上代码后，你会得到以下输出结果：

+-------+---+---------+
|   Name|Age|RowNumber|
+-------+---+---------+
|  Alice| 25|        1|
|    Bob| 30|        2|
|Charlie| 35|        3|
|   Dave| 40|        4|
+-------+---+---------+

可以看到，在新添加的 `RowNumber` 列中，每行都被分配了一个唯一的序号。该序号是根据 `Age` 列进行排序得到的。