SQL技巧高级系列①——窗口分析函数的使用

本文深入探讨了SQL中的窗口分析函数,包括窗口函数的使用、区别于group by的功能,以及over(partition by …)的应用。通过实例解析rows between、ntile、排序函数如rank()、row_number()、dense_rank(),以及first_value()、last_value()、lead()、lag()等。了解这些函数可以帮助优化数据分析和查询效率。

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回答: SQL窗口函数高级用法。首先,窗口函数通常只能在SELECT子句中使用,并且窗口函数中的ORDER BY子句不会影响最终结果的排序,它只是用来确定窗口函数的计算顺序。其次,窗口函数可以使用GROUPING运算符来计算合计和小计。其中,ROLLUP是种常用的GROUPING运算符,用于计算合计和小计。\[1\]\[2\] 窗口函数的语法如下: <窗口函数> OVER (ORDER BY <排序用列名> ROWS n PRECEDING) <窗口函数> OVER (ORDER BY <排序用列名> ROWS BETWEEN n PRECEDING AND n FOLLOWING) 这些语法可以用来指定窗口函数的排序方式和计算范围。例如,可以使用ROWS BETWEEN子句来指定窗口函数计算的范围,如"ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING"表示计算当前行及其前后行的窗口函数值。\[2\]\[3\] 总之,SQL窗口函数高级用法包括使用ORDER BY子句确定计算顺序,使用GROUPING运算符计算合计和小计,以及使用ROWS BETWEEN子句指定计算范围。这些用法可以帮助我们更灵活地使用窗口函数进行数据分析和计算。 #### 引用[.reference_title] - *1* [SQL学习——窗口函数](https://blog.youkuaiyun.com/luschka/article/details/114333624)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【SQL】(task5)SQL高级处理(窗口函数 | ROLLUP)](https://blog.youkuaiyun.com/qq_35812205/article/details/121425049)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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