partition_value

`partition_value`指的是分区键的值。在Oracle分区表中，数据根据分区键的值被分散到不同的分区中，而每个分区都对应着一个分区键的特定取值范围。在查询分区表数据时，我们可以通过指定分区键的取值范围或具体的取值来查询对应分区的数据。

例如，假设有一个订单表`order_table`，其分区键为`order_date`，表示订单的下单日期。如果我们要查询2021年1月1日至1月31日的订单数据，可以使用如下SQL语句：

SELECT * FROM order_table 
WHERE order_date >= TO_DATE('2021-01-01', 'YYYY-MM-DD')
AND order_date <= TO_DATE('2021-01-31', 'YYYY-MM-DD');

其中，`TO_DATE`是将字符串转换成日期类型的函数，`'2021-01-01'`和`'2021-01-31'`是要查询的日期范围。这样就可以查询出订单表中对应日期范围内的所有数据了。

需要注意的是，查询分区表数据时，如果没有指定分区键的取值范围或具体取值，Oracle数据库会扫描所有分区，因此查询效率会较低。因此，我们应该尽量指定分区键的取值范围或具体取值，以提高查询效率。

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CREATE TABLE b USING Parquet PARTITIONED BY (partition_value) AS SELECT * FROM a;在spark中这段sql的意义是什么

这段 SQL 语句的意义是在 Spark 中创建一个新的表 b，并将表 a 中的数据写入 b 中。其中，数据会被分区，每个分区对应一个 partition_value 值。数据的存储格式为 Parquet。

select *, first_value(money) over(partition by user_id order by join_time desc) as alias_first_value from order_for_goods;

这是一个 SQL 查询语句，使用了窗口函数 `first_value`，对 `order_for_goods` 表进行了查询，并在结果集中添加了一个别名为 `alias_first_value` 的列。该列是按照 `user_id` 分组，按照 `join_time` 降序排列后，每组中第一个 `money` 值。这个查询可以用于统计每个用户最近一次购买商品的金额。