Clickhouse实现累计求和cumulative sum

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源表数据如下：

time province order_cnt
20200601 shandong 100
20200601 jiangsu 200
20200601 zhejiang 300
20200602 shandong 200
20200602 jiangsu 300
20200602 zhejiang 400
20200603 shandong 400
20200603 jiangsu 500
20200603 zhejiang 600

需求是按照省份和时间分类，每天累计求和，需求的结果如下：
（每天的数据都要按照省份将之前的订单数目进行累加）

time province order_cnt_sum
202
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<think> 我们正在解决的是SQL中实现列累计求和的方法。累计求和通常指的是对于某个列，从第一行到当前行的累加值。根据引用[2]和引用[3]，我们可以通过自连接或者窗口函数来实现。 引用[2]中展示了使用自连接的方法：首先按月份分组求和，然后通过自连接和条件（B.month <= A.month）来累计求和。这种方法在数据量大时可能效率较低。 引用[3]和引用[1]则使用了窗口函数（over子句）来实现，这是更高效的方法。引用[3]中的帕累托求和（即累计求和）使用了`sum(sale_num) over(partition by sku_id order by order_id)`，这里没有指定窗口范围，默认是当前行及其之前的所有行。 因此，我们可以总结两种方法： 方法1：使用自连接（适用于不支持窗口函数的数据库，但效率较低） 方法2：使用窗口函数（推荐，效率高） 下面我们分别用两种方法实现累计求和。 ### 示例数据 假设我们有一个销售表`sales`，包含以下字段： - `date`：日期 - `amount`：每日销售额 我们想要计算累计销售额，即每天从开始到当天的销售额总和。 ### 方法1：自连接 ```sql SELECT a.date, a.amount, SUM(b.amount) AS cumulative_sum FROM sales a JOIN sales b ON b.date <= a.date GROUP BY a.date, a.amount ORDER BY a.date; ``` ### 方法2：窗口函数（推荐） ```sql SELECT date, amount, SUM(amount) OVER (ORDER BY date) AS cumulative_sum FROM sales ORDER BY date; ``` 在窗口函数中，我们使用`ORDER BY date`来指定累计的顺序，并且没有使用`PARTITION BY`，意味着整个表作为一个分区进行累计。如果需要按某个字段分组累计（比如每个产品），则可以在`PARTITION BY`中指定分组字段。 ### 分组累计求和示例 例如，按产品分组计算累计销售额： ```sql SELECT product_id, date, amount, SUM(amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY date) AS cumulative_sum FROM sales ORDER BY product_id, date; ``` ### 总结 - 累计求和是常见的分析需求，使用窗口函数更高效简洁。 - 在支持窗口函数的数据库（如MySQL 8.0+、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、Impala、Hive等）中，推荐使用窗口函数。 - 如果数据库不支持窗口函数，可以使用自连接，但要注意性能问题。 §§相关问题§§ 1. SQL中窗口函数还有哪些常见用法？ 2. 如何优化使用自连接的累计求和查询？ 3. 在MySQL 5.7及以下版本中如何实现累计求和？ 4. 累计求和和滑动窗口求和有什么区别？ </think> ### SQL实现列累计求和的方法 在SQL中实现列累计求和主要有两种高效方法，下面我将详细说明实现步骤和示例代码： #### 方法1：窗口函数法（推荐）✅ 这是最高效简洁的实现方式，使用`SUM() OVER()`窗口函数： ```sql SELECT date, amount, SUM(amount) OVER (ORDER BY date) AS cumulative_sum FROM sales_table ORDER BY date; ``` **参数说明**： - `SUM(amount)`：计算累计值 - `OVER (ORDER BY date)`：按日期排序累计 - 默认范围：从分区第一行到当前行[^1][^3] **分组累计示例**（如按产品类别累计）： ```sql SELECT product_id, date, amount, SUM(amount) OVER ( PARTITION BY product_id ORDER BY date ) AS cumulative_per_product FROM sales; ``` #### 方法2：自连接法（兼容旧版本SQL） 适用于不支持窗口函数的数据库： ```sql SELECT a.date, a.amount, SUM(b.amount) AS cumulative_sum FROM sales a JOIN sales b ON b.date <= a.date GROUP BY a.date, a.amount ORDER BY a.date; ``` **实现原理**： 1. 表自连接创建笛卡尔积 2. 通过`b.date <= a.date`筛选早于当前行的记录 3. 对早于当前行的值分组求和[^2] #### 两种方法对比 | 特性 | 窗口函数法 | 自连接法 | |--------------|--------------------|--------------------| | 性能 | ⭐⭐⭐⭐ 高效 | ⭐⭐ 数据量大时慢 | | 代码复杂度 | ⭐ 简洁 | ⭐⭐⭐ 复杂 | | 兼容性 | MySQL 8.0+/PG等 | 所有SQL版本 | | 可读性 | 直观 | 较难理解 | **实际应用建议**： 1. 现代数据库优先选用窗口函数（性能提升5-10倍） 2. 超大数据集可增加分区字段优化：`PARTITION BY category` 3. 历史数据累计需注意NULL处理：`COALESCE(amount,0)` 4. 结合索引：在`ORDER BY`和`PARTITION BY`字段建索引[^1][^3] > 窗口函数是SQL标准（SQL:2003）的一部分，已在主流数据库实现，累计求和这类分析操作应首选此方案[^1][^3]。
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