avg()over() 和 avg()有区别吗
时间: 2023-05-29 16:06:00 浏览: 41
是的,avg()和avg()over()有区别。
avg()是一个聚合函数,用于计算一组值的平均值。它将一组值作为参数,并返回这些值的平均值。
avg()over()是一个窗口函数,它计算一个指定窗口中给定列的平均值。它可以在查询中使用,以便为查询结果集中的每一行计算平均值。它可以用于在某些情况下计算移动平均数,例如计算最近几个月的平均销售额。
因此,avg()和avg()over()的主要区别在于它们所操作的数据范围不同。avg()操作整个数据集,而avg()over()只操作指定窗口中的数据。
相关问题
avg over partition by order by
avg() over(partition by ... order by ...)是一种分析函数,用于计算分组后的平均值。它的具体用法是在partition by子句中指定分组的列,在order by子句中指定排序的列。这样,avg()函数将根据指定的分组和排序条件计算每个分组的平均值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [窗口函数 OVER(PARTITION BY ...)](https://blog.csdn.net/qq_55342245/article/details/122300899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Orcale】分析函数 OVER(PARTITION BY... ORDER BY...)的讲解](https://blog.csdn.net/East_MrChiu/article/details/70183428)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [OVER(PARTITION BY ORDER BY)函数介绍](https://blog.csdn.net/qq_34357018/article/details/111034296)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
avg() over()怎么使用
使用 avg() over() 函数需要遵循以下基本语法:
```
AVG(column) OVER (
[PARTITION BY partition_expression, ... ]
[ORDER BY sort_expression [ASC | DESC], ... ]
)
```
其中:
- `column` 表示要计算平均值的列;
- `PARTITION BY` 子句可选,表示按照哪个或哪些列进行分组计算;
- `ORDER BY` 子句可选,表示按照哪个或哪些列进行排序,如果不指定则默认按照当前行的顺序进行计算。
下面是一个示例,假设有一个名为 `sales` 的表,其中包含 `id`、`name`、`date` 和 `amount` 四个列,我们想要计算每个销售员在每个月份的销售额平均值,可以使用如下 SQL 语句:
```
SELECT id, name, date, amount,
AVG(amount) OVER (PARTITION BY name, EXTRACT(MONTH FROM date)
ORDER BY date) AS avg_amount
FROM sales;
```
在这个示例中,我们使用 `PARTITION BY` 子句对 `name` 和 `date` 列进行分组,其中 `EXTRACT(MONTH FROM date)` 表示从 `date` 列中提取月份,然后按照 `date` 列进行排序,最后在每个分组内计算 `amount` 列的平均值,并将结果命名为 `avg_amount`。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)