HQL开窗函数 over

HQL中的开窗函数（Window Function）是一种聚合函数，它可以在结果集中的一个“窗口”内计算聚合函数的值。在HQL中，开窗函数使用关键字OVER来定义。OVER语法通常包括PARTITION BY、ORDER BY和ROWS/RANGE子句，用于确定窗口的范围和排序方式。

PARTITION BY子句用于将结果集划分为多个分区，每个分区内的数据将被视为独立的窗口。

ORDER BY子句用于确定窗口内数据的排序方式。

ROWS/RANGE子句用于确定窗口的大小和偏移量。ROWS子句表示窗口的大小是固定的，而RANGE子句表示窗口的大小是根据值的大小动态变化的。

下面是一个HQL开窗函数的例子：

SELECT employee_id, salary, AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) as avg_salary
FROM employees

这个查询将employees表按照部门和工资进行分组，然后计算每个员工的工资与其部门内相邻员工的平均工资之和。

相关问题

HQL 开窗函数与窗口函数的名称

在HQL中，开窗函数和窗口函数是同一个概念，也就是说，开窗函数就是窗口函数，它们的名称是等价的。在HQL中，窗口函数通常会被用来计算和汇总特定窗口内的数据，以便于进行排序、分组或其他统计计算。

常用的HQL窗口函数包括:

1. ROW_NUMBER()：为结果集中的每一行分配一个唯一的整数值。

2. RANK()：计算结果集中每一行的排名。

3. DENSE_RANK()：计算结果集中每一行的密集排名。

4. OVER()：用于指定窗口的大小和位置，可以用于计算滑动平均值、累积总和等操作。

5. LEAD()：用于获取当前行之后的某一行的值。

6. LAG()：用于获取当前行之前的某一行的值。

等等。

这些函数都是在SELECT语句中使用，并且可以用于对结果集进行排序、分组和统计计算等操作。

HQL的lag函数如何使用

HQL中的lag函数用于获取当前行的前N行数据。它的语法如下：

LAG(expression[, offset[, default]]) OVER ([PARTITION BY partition_expression, ...] ORDER BY sort_expression [ASC | DESC], ...)

其中，expression是要获取的字段，offset是偏移量，default是偏移量超出范围时返回的默认值。PARTITION BY和ORDER BY是可选的，用于指定分区和排序方式。

例如，要获取表中每个部门的员工工资和上一个员工的工资，可以使用如下SQL：

SELECT dept, name, salary, LAG(salary) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS prev_salary
FROM employee;

这将返回每个员工的部门、姓名、工资以及上一个员工的工资。