sum(lead_num) over(partition by course_model,dy_model,origin_channel,origin_fourth_level,origin_third_level,origin_second_level,origin_first_level,lead_date order by lead_date rows between 1 preceding and 1 following)

时间: 2024-03-16 10:45:31 浏览: 54

sqlserver巧用row_number和partition by分组取top数据

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在SQL Server中，`row_number()` 和 `partition by` 是两个非常重要的功能，它们一起为处理复杂的数据分组和排序问题提供了强大的解决方案。`row_number()` 是一个内置的排名函数，而 `partition by` 是一个窗口函数的关键部分，用于在数据集上进行分组操作。这两个功能的结合使得在SQL查询中获取每个分组顶部或底部的特定行变得非常容易。让我们详细了解一下 `row_number()` 函数。`row_number()` 为数据集中的每一行分配一个唯一的整数，这个数字通常按照指定的排序顺序递增。其基本语法如下： ```sql ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column_name(s)) ``` 在这个表达式中，`OVER` 子句定义了一个窗口，`ORDER BY` 子句则指定了行的排序方式。默认情况下，`row_number()` 会从1开始，按照指定的排序列升序分配编号。然而，当我们添加 `partition by` 关键字时，`row_number()` 的行为会发生变化。`partition by` 允许我们将数据集划分为多个分区，每个分区内的行具有独立的编号序列。它的语法是： ```sql ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column_name(s) ORDER BY column_name(s)) ``` 在这个增强的语法中，`PARTITION BY` 子句根据指定的列将数据集分割成多个子集，然后在每个子集中独立地应用 `ORDER BY` 子句来确定行号。这意味着每个分区内的行号都是从1开始，并且只在该分区内有意义。回到给定的例子，我们创建了一个名为 `#score` 的临时表，存储了学生在不同科目上的成绩。为了找出每个科目得分前三名的学生，我们可以使用以下查询： ```sql SELECT * FROM ( SELECT subject, name, score, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY subject ORDER BY score DESC) AS num FROM #score ) T WHERE T.num <= 3 ORDER BY subject ``` 在这个查询中，`PARTITION BY subject` 将数据按科目分组，`ORDER BY score DESC` 在每个科目组内按照分数降序排列。`ROW_NUMBER()` 函数为每个组内的行分配一个编号，高分的学生获得较低的编号。外部查询然后筛选出每个组内编号小于等于3的行，即每个科目的前三名学生。通过这种方式，我们无需使用复杂的子查询、临时表或自连接，就能轻松地实现分组取TOP数据的操作。这极大地提高了查询效率，简化了SQL语句，也使得处理大数据集变得更加高效和便捷。 `row_number()` 和 `partition by` 是SQL Server中的强大工具，它们在数据分析和报表生成等场景中发挥着重要作用。了解并熟练掌握这两个功能，能够帮助数据库管理员和开发人员更高效地处理复杂的数据查询需求。

这是一个使用窗口函数进行累计求和的 SQL 语句。该语句使用了 `SUM` 函数和 `OVER` 子句来计算每一行的 `lead_num` 值与其前后相邻的两行的 `lead_num` 值之和。具体来说： - `PARTITION BY` 子句按照指定的列对数据进行分组，这里是 `course_model, dy_model, origin_channel, origin_fourth_level, origin_third_level, origin_second_level, origin_first_level, lead_date`，也就是在这些列相同的行被视为同一组。 - `ORDER BY` 子句按照 `lead_date` 列对每个分组内的行进行排序，这里是按照 `lead_date` 的先后顺序进行排序。 - `ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING` 子句指定了每一行的窗口范围，即将当前行和前一行、后一行的值相加。因此，该语句会计算每个分组内每一行的 `lead_num` 与其前后相邻两行的 `lead_num` 之和。例如，如果我们有以下数据： ``` course_model | dy_model | origin_channel | origin_fourth_level | origin_third_level | origin_second_level | origin_first_level | lead_date | lead_num -------------|----------|------------------|-------------------------|------------------------|------------------------|----------------------|-----------|--------- course1 | dy1 | channel1 | fourth1 | third1 | second1 | first1 | 2021-01-01 | 10 course2 | dy2 | channel1 | fourth1 | third1 | second1 | first1 | 2021-01-01 | 5 course1 | dy1 | channel1 | fourth1 | third1 | second1 | first1 | 2021-01-02 | 8 course2 | dy2 | channel1 | fourth1 | third1 | second1 | first1 | 2021-01-02 | 6 ``` 则运行以下 SQL 语句： ``` SELECT course_model, dy_model, origin_channel, origin_fourth_level, origin_third_level, origin_second_level, origin_first_level, lead_date, lead_num, SUM(lead_num) OVER ( PARTITION BY course_model, dy_model, origin_channel, origin_fourth_level, origin_third_level, origin_second_level, origin_first_level, lead_date ORDER BY lead_date ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) AS lead_num_sum FROM your_table; ``` 将得到以下结果： ``` course_model | dy_model | origin_channel | origin_fourth_level | origin_third_level | origin_second_level | origin_first_level | lead_date | lead_num | lead_num_sum -------------|----------|------------------|-------------------------|------------------------|------------------------|----------------------|-----------|-----------|------------- course1 | dy1 | channel1 | fourth1 | third1 | second1 | first1 | 2021-01-01 | 10 | 18 course2 | dy2 | channel1 | fourth1 | third1 | second1 | first1 | 2021-01-01 | 5 | 11 course1 | dy1 | channel1 | fourth1 | third1 | second1 | first1 | 2021-01-02 | 8 | 18 course2 | dy2 | channel1 | fourth1 | third1 | second1 | first1 | 2021-01-02 | 6 | 11 ``` 其中，`lead_num_sum` 列即为每个分组内每一行的 `lead_num` 与其前后相邻两行的 `lead_num` 之和。

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sum(lead_num) over(partition by course_model,dy_model,origin_channel,origin_fourth_level,origin_third_level,origin_second_level,origin_first_level,lead_date order by lead_date rows between 1 preceding and 1 following)

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