本篇文章給大家談談開窗函數(shù)，以及開窗函數(shù)partition by對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、開窗函數(shù)會導致取數(shù)更慢嗎
• 2、sqlserver如何利用開窗函數(shù)over()進行分組統(tǒng)計
• 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)會導致取數(shù)更慢嗎

1、會。sparksql開窗函數(shù)會走shuffle，外層對表的主鍵進行分組開窗，最后一步進行shuffle。

2、我們可以看到，根據(jù)年級class求avg()聚合后的 數(shù)據(jù)會變少一條 ，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) ，這個時候就要使用開窗函數(shù)。

3、可以改用存儲過程會好點，有時用臨時表會慢但，從海量數(shù)據(jù)中查詢取數(shù)進行子查詢又不如用臨時表快，不同的問題用不同的解決方法，看你要哪種了，單看你的問題無法直接判斷。 不過，優(yōu)化查詢句是關鍵的了。

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

1、使用分析函數(shù)row_number() over (partiion by ... order by ...)來進行分組編號，然后取分組標號值為1的記錄即可。目前主流的數(shù)據(jù)庫都有支持分析函數(shù)，很好用。

2、使用方法為：over(partition by排 列名1 order by 列名2 )，括號中的兩個關鍵詞partition by 和order by 可以只出現(xiàn)一個。over() 前面是一個函數(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)對一組值進行操作，不需要使用GROUP BY子句對數(shù)據(jù)進行分組，能夠在同一行中同時返回基礎行的列和聚合列。

4、該解決方案使用了開窗函數(shù)lead，mysql0支持，我這是在hive上測試的。大致思路為，只統(tǒng)計running-stopped的運行時間，stoppe-running的過濾掉，也不需要計算。

開窗函數(shù)和row_number()

1、rank()，row_number()，dense_rank()，ntile()over表示把函數(shù)當成開窗函數(shù)而不是聚合函數(shù)，SQL標準允許將所有聚合函數(shù)用做開窗函數(shù)，使用over關鍵字來區(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)，比如最經典的就是我們的row_number()，可以讓我們實現(xiàn)分組取topn的邏輯。

4、注意：在使用over等開窗函數(shù)時，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，它能夠將一列數(shù)據(jù)拆成多行數(shù)據(jù)，在此基礎上可以對拆分后的數(shù)據(jù)進行聚合。

開窗函數(shù)

1、不會。在計算機函數(shù)中，開窗函數(shù)并不會導致計算機取數(shù)值結果更慢，反而會更快。

2、現(xiàn)在我們有需求：查出它們每個年級（class）的平均分數(shù)，預期結果格式如下：我們可以看到，根據(jù)年級class求avg()聚合后的 數(shù)據(jù)會變少一條 ，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) ，這個時候就要使用開窗函數(shù)。

3、開窗函數(shù)（OVER子句）用于為行定義一個窗口（這里的窗口是指運算將要操作的行的集合），它對一組值進行操作，不需要使用GROUP BY子句對數(shù)據(jù)進行分組，能夠在同一行 中同時返回基礎行的列和聚合列。

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

為什么我們要使用開窗函數(shù)?

1、答案是不可以。因為我們select了多個字段，所以我們要根據(jù)多個字段來分組，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)對一組值進行操作，不需要使用GROUP BY子句對數(shù)據(jù)進行分組，能夠在同一行中同時返回基礎行的列和聚合列。

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位置。

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