本篇文章給大家談?wù)勯_窗函數(shù)，以及開窗函數(shù)partition by對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、開窗函數(shù)會(huì)導(dǎo)致取數(shù)更慢嗎
• 2、sqlserver如何利用開窗函數(shù)over()進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)
• 3、開窗函數(shù)和row_number()
• 4、開窗函數(shù)
• 5、為什么我們要使用開窗函數(shù)?

開窗函數(shù)會(huì)導(dǎo)致取數(shù)更慢嗎

1、會(huì)。sparksql開窗函數(shù)會(huì)走shuffle，外層對(duì)表的主鍵進(jìn)行分組開窗，最后一步進(jìn)行shuffle。

2、我們可以看到，根據(jù)年級(jí)class求avg()聚合后的 數(shù)據(jù)會(huì)變少一條 ，但是，我們 既要顯示聚合前的數(shù)據(jù)又要顯示聚合后的數(shù)據(jù) ，這個(gè)時(shí)候就要使用開窗函數(shù)。

3、可以改用存儲(chǔ)過(guò)程會(huì)好點(diǎn)，有時(shí)用臨時(shí)表會(huì)慢但，從海量數(shù)據(jù)中查詢?nèi)?shù)進(jìn)行子查詢又不如用臨時(shí)表快，不同的問(wèn)題用不同的解決方法，看你要哪種了，單看你的問(wèn)題無(wú)法直接判斷。 不過(guò)，優(yōu)化查詢句是關(guān)鍵的了。

sqlserver如何利用開窗函數(shù)over()進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)

1、使用分析函數(shù)row_number() over (partiion by ... order by ...)來(lái)進(jìn)行分組編號(hào)，然后取分組標(biāo)號(hào)值為1的記錄即可。目前主流的數(shù)據(jù)庫(kù)都有支持分析函數(shù)，很好用。

2、使用方法為：over(partition by排 列名1 order by 列名2 )，括號(hào)中的兩個(gè)關(guān)鍵詞partition by 和order by 可以只出現(xiàn)一個(gè)。over() 前面是一個(gè)函數(shù)，如果是聚合函數(shù)，那么order by 不能一起使用。

3、開窗函數(shù)對(duì)一組值進(jìn)行操作，不需要使用GROUP BY子句對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，能夠在同一行中同時(shí)返回基礎(chǔ)行的列和聚合列。

4、該解決方案使用了開窗函數(shù)lead，mysql0支持，我這是在hive上測(cè)試的。大致思路為，只統(tǒng)計(jì)running-stopped的運(yùn)行時(shí)間，stoppe-running的過(guò)濾掉，也不需要計(jì)算。

開窗函數(shù)和row_number()

1、rank()，row_number()，dense_rank()，ntile()over表示把函數(shù)當(dāng)成開窗函數(shù)而不是聚合函數(shù)，SQL標(biāo)準(zhǔn)允許將所有聚合函數(shù)用做開窗函數(shù)，使用over關(guān)鍵字來(lái)區(qū)分這兩種用法。

2、開窗函數(shù)/分析函數(shù)：over()開窗函數(shù)也叫分析函數(shù)，有兩類：一類是聚合開窗函數(shù)，一類是排序開窗函數(shù)。

3、sparksql怎樣取分組后的topn Spark SQL 開窗函數(shù) Spark x版本以后，在Spark SQL和DataFrame中引入了開窗函數(shù)，比如最經(jīng)典的就是我們的row_number()，可以讓我們實(shí)現(xiàn)分組取topn的邏輯。

4、注意：在使用over等開窗函數(shù)時(shí)，over里頭的分組及排序的執(zhí)行晚于“where，group by，order by”的執(zhí)行。

5、解釋：用于和split， explode等UDTF一起使用，它能夠?qū)⒁涣袛?shù)據(jù)拆成多行數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上可以對(duì)拆分后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合。

開窗函數(shù)

1、不會(huì)。在計(jì)算機(jī)函數(shù)中，開窗函數(shù)并不會(huì)導(dǎo)致計(jì)算機(jī)取數(shù)值結(jié)果更慢，反而會(huì)更快。

2、現(xiàn)在我們有需求：查出它們每個(gè)年級(jí)（class）的平均分?jǐn)?shù)，預(yù)期結(jié)果格式如下：我們可以看到，根據(jù)年級(jí)class求avg()聚合后的 數(shù)據(jù)會(huì)變少一條 ，但是，我們 既要顯示聚合前的數(shù)據(jù)又要顯示聚合后的數(shù)據(jù) ，這個(gè)時(shí)候就要使用開窗函數(shù)。

3、開窗函數(shù)（OVER子句）用于為行定義一個(gè)窗口（這里的窗口是指運(yùn)算將要操作的行的集合），它對(duì)一組值進(jìn)行操作，不需要使用GROUP BY子句對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，能夠在同一行 中同時(shí)返回基礎(chǔ)行的列和聚合列。

4、over函數(shù) CUBE Flink DataStream 增量聚合和全量聚合 增量聚合： 窗口不維護(hù)原始數(shù)據(jù)，只維護(hù)中間結(jié)果，每次基于中間結(jié)果和增量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合。

為什么我們要使用開窗函數(shù)?

1、答案是不可以。因?yàn)槲覀僺elect了多個(gè)字段，所以我們要根據(jù)多個(gè)字段來(lái)分組，class相同再根據(jù)id分組，id相同再根據(jù)score分組。

2、窗口函數(shù)的引入是為了解決 想要既顯示聚集前的數(shù)據(jù)，又要顯示聚集后的數(shù)據(jù)。開窗函數(shù)對(duì)一組值進(jìn)行操作，不需要使用GROUP BY子句對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，能夠在同一行中同時(shí)返回基礎(chǔ)行的列和聚合列。

3、考慮到上述因素，我們可以使用oracle的開窗函數(shù)over，將數(shù)據(jù)定位到我們需要定位的記錄。如下代碼中，我們利用開窗函數(shù)over直接將數(shù)據(jù)定位到其上次的小計(jì)位置。

關(guān)于開窗函數(shù)和開窗函數(shù)partition by的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。