详解partition by和group by对比
在SQL查询中,`GROUP BY` 和 `PARTITION BY` 都是用来处理数据分组的,但它们在功能和使用场景上有所不同。我们要理解它们的基本概念。 `GROUP BY` 是一个基本的SQL分组函数,用于将数据按照一个或多个列进行分类,并对每个分类应用聚合函数(如 SUM、COUNT、AVG 等)。它通常用于统计和汇总数据,例如计算每个分组的总和或平均值。`GROUP BY` 的执行顺序位于 `FROM`、`WHERE`、`HAVING` 之后,`ORDER BY` 之前。 举个例子,假设我们有一个 `table_temp`,包含 `cc`(国家代码)、`item`(产品类别)和 `num`(销售数量)三列,我们想按国家和产品类别分组并计算每组的销售总数,可以这样写: ```sql SELECT a.cc, a.item, SUM(a.num) FROM table_temp a GROUP BY a.cc, a.item; ``` 这将返回每个国家和产品类别的销售总数,而原始数据中的其他列会被忽略。 相比之下,`PARTITION BY` 是窗口函数(Window Function)的一部分,它不是为了汇总数据,而是为了在数据集的逻辑分区上进行计算,这些分区可能不对应于物理存储。`PARTITION BY` 可以在 `GROUP BY` 之后应用,对每个分区内的行进行独立的操作,而不是整个数据集。这意味着即使在同一个分区内,所有行也会被保留,不会像 `GROUP BY` 那样减少行数。 例如,如果我们想计算每个国家内每个产品的最高销售数量的序号,可以使用 `ROW_NUMBER()` 和 `PARTITION BY`: ```sql SELECT a.*, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY a.cc, a.item ORDER BY a.num DESC) AS seq FROM table_temp a; ``` 在这个查询中,`seq` 列表示每个国家和产品类别内 `num` 的降序排名,而不仅仅是找到每个分组的最大值。 值得注意的是,当你在 `PARTITION BY` 后使用聚合函数,比如 `MIN()` 或 `MAX()`,这个函数会在每个分区的行上逐行计算,而不是对整个分组求最小值或最大值。这就是为什么在 `SQL2` 中,两个 SQL 查询虽然只是对 `a.num` 的排序方向不同,但结果中的 `amount` 值却可能不同,且不一定是每个分区的最小值。 总结来说,`GROUP BY` 用于减少行数并聚合数据,而 `PARTITION BY` 用于在保留所有行的情况下对数据进行逻辑分区和计算。两者的结合使用能帮助我们实现更复杂的分析和排序任务,如计算排名、移动平均等。了解并熟练掌握这两个函数对于处理复杂的数据分析问题至关重要。