(4.34)sql server窗口函数
关键词:sql server窗口函数,窗口函数,分析函数
如果分析函数不可用,那么可能是版本还不支持
Window Function 包含了 4 个大类。分别是:
1 - Rank Function
1.1 Rank() Over()
1.2 Row_Number() Over()
1.3 Dense_Rank() Over()
1.4 NTILE(N) Over()
2 - Aggregate Function
2.1 - Sum() Over()
2.2 - Count() Over()
2.3 - AVG() Over()
2.4 - MIN() Over()
2.5 - MAX() Over()
3 - Offset Function
3.1 Lead()
3.2 LAG()
3.3 First_Value()
3.4 Last_Value()
3.5 Nth_Value()
4 - Distribution Function.
4.1- PERCENT_RANK()
4.2 - CUME_DIST()
4.3 - PERCENT_COUNT()
4.4 - PERCENT_DISC()
1 - Rank Function 估计是平常用到最多的一类 window Function.
1.1 Rank() Over()
1.2 Row_Number() Over()
1.3 Dense_Rank() Over()
1.4 NTILE(N) Over()
使用:四大排名函数
注意点
这四个函数,要注意的地方有两点:
a. Rank() Over() 与 Row_Number() Over() :
两者唯一的区别,就在于Row_Number() Over() 真正实现了相同条件的两条或者多条记录是用唯一值来区别的
b. Rank() Over() 与 Dense_Rank() Over() :
这两者的区别,在于他们对位于相同排名之后的名次,是接着相同排名的连续数(Rank) 还是相隔 N 个相同记录个数之后的连续数(Dense_Rank)。
所以 Rank 出来的结果都是连续数字,而 Dense_Rank 出来的结果有可能有跳格数。
例子(更多参考四大排名函数)
第一种,我们平常用 Row_Number() 加 Top (N) 来实现 :
SELECT
TOP (100) *
FROM
(
SELECT
OrderId,
OrderMonth,
OrderAmount,
Row_Number () OVER (OrderBy OrderAmount DESC) AS Amt_Order
FROM
FctSales
) tmp
WHERE
Amt_Order BETWEEN 2000
AND 3000
2 - Aggregate Function. 用于聚合数据
2.1 - Sum() Over()
2.2 - Count() Over()
2.3 - AVG() Over()
2.4 - MIN() Over()
2.5 - MAX() Over()
在使用 Aggregation 函数的时候,唯一要注意的地方就是 Order 子句。
function_name(<arguments>) Over(
[ <window partition clause>]
[ <window Order clause>
[ <window frame clause>]
])
Over::
Over(
[ <PARTITION BY clause> ]
[ <ORDER BY clause> ]
[ <ROW or RANGE clause> ]
)
<window frame clause>::窗口中的窗口
ROWS | RANGE
BETWEEN
UNBOUNDED PRECDEDING |
<N> PRECEDING |
<N> FOLLOWING |
CURRENT ROW
AND
UNBOUNDED FOLLOWING |
<N> PRECEDING |
<N> FOLLOWING |
CURRENT ROW
举一个例子:
--利用嵌套统计累加和
;with temp1 as (
select 1 as id ,1 as num union all
select 1 as id ,2 as num union all
select 1 as id ,3 as num union all
select 2 as id ,4 as num union all
select 2 as id ,5 as num union all
select 2 as id ,6 as num
)
select *,sum(num) over(partition by id order by num asc rows between unbounded preceding and current row) from temp1
3 - Offset Function:定位记录
3.1 Lead() --自上而下(lead lag 参考:https://blog.csdn.net/leewhoee/article/details/20264653/)
3.2 LAG() --自下而上
3.3 First_Value() --第一个值
3.4 Last_Value() --最后一个值
3.5 Nth_Value() --第N个值
这一类比较好理解,根据当前的记录,获取前后 N 条数据。
举例:
LEAD ( scalar_expression [ ,offset ] , [ default ] ) OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )
LEAD(score,1,0) over(order by score) as next_score
根据score排序,第1行之后开始的1行(即第2行的score列值),default对应的是,如果是末行或者值为null,则给个默认值
4 - Distribution Function: 分布函数
4.1- PERCENT_RANK()
4.2 - CUME_DIST()
4.3 - PERCENT_COUNT()
4.4 - PERCENT_DISC()
参考自:https://www.jianshu.com/p/bfc39dcb73f9
参考文献:https://www.cnblogs.com/CareySon/p/3411176.html
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