round( count(*) over( partition by coalesce( cc.cust_id_define, lot_hs.customer_id ), cc.cycletime_target )* 0.9, 0 ) cnt

好的，你的问题是关于SQL语句中的计算功能。具体来说，你想知道这段代码的作用是什么：

round(
    count(*) over(
        partition by coalesce(
            cc.cust_id_define, lot_hs.customer_id
        ),
        cc.cycletime_target
    ) * 0.9,
    0
) cnt

这段代码的作用是：按照cust_id_define或者lot_hs.customer_id对表中的记录进行分组，然后在每个分组内，按照cycletime_target进行计数。接着，将每个分组内的计数结果乘以0.9，并使用round函数对结果进行四舍五入，最后将结果存储在名为cnt的列中。

需要注意的是，coalesce函数用于将cust_id_define和lot_hs.customer_id中的空值转换为非空值进行比较。同时，count(*) over(partition by ...)是窗口函数，用于在分组之内进行计数操作。

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round(count(*) over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target)*0.9,0) cnt, row_number() over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target order by ( ( daysTemp + (hourTemp) 类似以上的sql，举一个例子说明下

这是一个包含窗口函数的 SQL 语句，用于计算每个客户的生产数量，并按照周期时间和时间顺序进行排序。

具体来说，该语句使用了两个窗口函数：count(*) over() 和 row_number() over()。前者用于计算每个客户在周期时间内的生产数量，后者用于对每个客户的生产数据按照时间顺序进行排序。

其中，partition by 子句用于指定分组的字段，coalesce() 函数用于处理空值，*0.9 用于计算生产数量的 90% 值，row_number() 函数用于为每个客户的生产数据进行排序。

需要注意的是，具体的计算方式和窗口函数的参数可能因数据库类型和数据结构而有所不同。

count(*) over( partition by coalesce( cc.cust_id_define, lot_hs.customer_id ), cc.cycletime_target 以上的sql，举一个实例

假设有以下数据表：

| cust_id_define | customer_id | cycletime_target |
|----------------|-------------|-----------------|
| 12345 | A123 | 5 |
| 12345 | A123 | 5 |
| 12345 | B456 | 2 |
| 54321 | C789 | 3 |
| null | D012 | 4 |

则执行以下 SQL 语句：

SELECT cust_id_define, customer_id, cycletime_target,
       COUNT(*) OVER (PARTITION BY COALESCE(cc.cust_id_define, lot_hs.customer_id), cc.cycletime_target) AS cnt
FROM your_table;

得到的结果为：

| cust_id_define | customer_id | cycletime_target | cnt |
|----------------|-------------|-----------------|-----|
| 12345 | A123 | 5 | 2 |
| 12345 | A123 | 5 | 2 |
| 12345 | B456 | 2 | 1 |
| 54321 | C789 | 3 | 1 |
| null | D012 | 4 | 1 |

该 SQL 语句使用了窗口函数 COUNT(*) OVER，对每个分组内的记录数进行计数。其中，使用了 COALESCE 函数来判断 cust_id_define 是否为 NULL，如果为 NULL，则使用 customer_id 进行分组。因此，上述数据中有两个分组：(12345, A123, 5) 和 (12345, B456, 2)。其中，第一个分组有两条记录，第二个分组有一条记录，其余分组都只有一条记录。