聚合函数配合窗口函数使用

聚合函数和窗口函数可以配合使用，用于对分组数据进行分析和统计。

例如，我们可以使用窗口函数来计算每个分组内的排名，然后再使用聚合函数来计算每个分组内排名为前三的数据的平均值。

具体操作步骤如下：

1. 使用窗口函数计算每个分组内的排名：

SELECT 
    *,
    RANK() OVER (PARTITION BY group_id ORDER BY score DESC) AS rank
FROM 
    scores

2. 使用聚合函数计算每个分组内排名为前三的数据的平均值：

SELECT 
    group_id,
    AVG(score) AS avg_top_3_scores
FROM 
    (
        SELECT 
            *,
            RANK() OVER (PARTITION BY group_id ORDER BY score DESC) AS rank
        FROM 
            scores
    ) AS ranked_scores
WHERE 
    rank <= 3
GROUP BY 
    group_id

以上示例代码中，我们使用了窗口函数 RANK() 来计算每个分组内的排名，然后再使用了聚合函数 AVG() 来计算每个分组内排名为前三的数据的平均值。这样可以对数据进行更加细致的分析和统计。

相关问题

hive 窗口函数加过滤条件

在 Hive 中，可以使用窗口函数配合过滤条件进行数据的筛选和聚合操作。具体的做法是在窗口函数后面添加 OVER 子句，然后在 OVER 子句中使用 PARTITION BY 子句进行分组，使用 ORDER BY 子句进行排序，最后使用 ROWS 或 RANGE 子句进行过滤。

例如，下面的 SQL 查询语句使用了窗口函数和过滤条件，计算了每个部门中工资排名前三的员工信息：

SELECT dept_id, emp_name, salary
FROM (
  SELECT dept_id, emp_name, salary,
         ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS rank
  FROM employee
) emp_rank
WHERE rank <= 3;

其中，ROW_NUMBER() 是窗口函数，用于为每个分组内的记录进行排序并赋予行号。PARTITION BY 子句指定了分组依据，即按照部门编号进行分组；ORDER BY 子句指定了排序依据，即按照工资进行倒序排序；最后的 WHERE 子句使用过滤条件，过滤掉排名超过三位的员工信息。

mysql开窗函数使用

在MySQL中，窗口函数的使用与版本有关。在8.0版本之后，才支持使用窗口函数。窗口函数和分组（group by）的区别在于窗口函数保持原来的记录数，而group by分组统计聚合后的记录数。窗口函数具有同时具有分组和排序的功能，并且不会减少原表的行数。窗口函数的语法如下：
<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名> order by <用于排序的列名>)。
MySQL支持多种窗口函数，根据功能的不同可以分为序号函数、分布函数、前后函数、头尾函数和其他函数。其中，排序开窗函数包括row_number（行号）、rank（排名）、dense_rank（密集排名）和ntile（分组排名）。聚合开窗函数可以使用sum、count、avg等聚合函数配合over子句来实现对分组的聚合操作。例如，在使用SUM函数时，可以使用over子句指定分组和排序的列名，来计算每个分组的聚合结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MySql数据库高级函数—窗口函数（开窗函数）](https://blog.csdn.net/qq_39754641/article/details/130586238)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [MySQL：开窗函数](https://blog.csdn.net/weixin_48719464/article/details/130197380)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [MySQL开窗函数](https://blog.csdn.net/mr__sun__/article/details/124257213)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]