sql中over的用法

在SQL中，OVER是用来在分析函数中指定分析的窗口的。分析函数是一种可以对查询结果进行统计、聚合和排名的函数，例如 SUM、AVG、COUNT、ROW_NUMBER 等。

OVER子句通常紧随在分析函数之后，并且使用 ORDER BY 子句来指定用于排序的列。然后，可以使用 OVER 子句来指定窗口的大小，以及在窗口中进行计算的行的顺序。

例如，以下是一个计算每个部门的平均工资和排名的示例：

SELECT 
  department,
  AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS avg_salary,
  RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees;

在这个查询中，OVER 子句用于指定 PARTITION BY 子句中指定的部门作为窗口，并对每个部门的工资进行平均计算，并使用 RANK 函数对每个部门按工资排序并进行排名。

相关问题

SQL中的over窗口函数用法

SQL中的over窗口函数用于对一组数据进行分组统计。它的基本语法如下：

<aggregate function> OVER (
    [PARTITION BY <partition column(s)>]
    [ORDER BY <order column(s)>]
    [ROWS <frame specification>]
)

其中，`<aggregate function>` 是聚合函数，可以是 `SUM`、`AVG`、`MAX`、`MIN`、`COUNT` 等；`<partition column(s)>` 表示分组列，用于将数据分为多个组；`<order column(s)>` 表示排序列，用于指定数据的排序方式；`<frame specification>` 表示窗口范围，用于指定窗口的大小和位置。

over窗口函数可以用来求：每一行的排名、累计和、平均值、最大值、最小值、前N行/后N行的值等等。

例如，以下是使用over窗口函数计算每个部门的平均工资的SQL语句：

SELECT dept_no, emp_no, salary, AVG(salary) OVER (PARTITION BY dept_no) AS avg_salary
FROM employees;

这个语句会将 `employees` 表中的所有数据按照 `dept_no` 分组，然后计算每个分组的平均工资，并将结果作为新的一列 `avg_salary` 返回。

LAG在sql中的用法

在SQL中，LAG函数是一种窗口函数，用于获取当前行之前的指定行的数据。它可以用来计算当前行与前一行之间的差值、比率等。

LAG函数的语法如下：
LAG (expression, offset, default) OVER (PARTITION BY partition_expression ORDER BY sort_expression)

其中，expression是要获取的列或表达式，offset是指定要获取的前几行数据的数量，default是当没有前一行数据时的默认值。PARTITION BY子句用于指定分组条件，ORDER BY子句用于指定排序条件。

下面是一个示例，假设有一个名为sales的表，包含了销售数据：

| 日期 | 销售额 |
|--|--------|
| 2021-01-01 | 100 |
| 2021-01-02 | 150 |
| 2021-01-03 | 200 |
| 2021-01-04 | 180 |

我们可以使用LAG函数来计算每天的销售增长量：

SELECT 日期, 销售额, LAG(销售额, 1, 0) OVER (ORDER BY 日期) AS 前一天销售额, 销售额 - LAG(销售额, 1, 0) OVER (ORDER BY 日期) AS 销售增长量
FROM sales;

执行以上查询后，将得到以下结果：

| 日期 | 销售额 | 前一天销售额 | 销售增长量 |
|------------|--------|--------------|------------|
| 2021-01-01 | 100 | 0 | 100 |
| 2021-01-02 | 150 | 100 | 50 |
| 2021-01-03 | 200 | 150 | 50 |
| 2021-01-04 | 180 | 200 | -20 |

以上查询使用了LAG函数来获取前一天的销售额，并计算了销售增长量。