postgresql partition by over 窗口函数（分组求数量 并求某个条件之上的数量和）

最新推荐文章于 2025-07-08 14:00:43 发布
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分类专栏： sql
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liangrui1988/article/details/79745970
本文介绍了一个基于PostgreSQL的查询案例，用于统计特定日期内不同服务器上玩家角色的活跃等级分布情况，并通过窗口函数计算出各等级及以上的累计角色数量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

-- 角色活越等级分布，并累加大于（含当前等级）的角色数量
select server_id,lv, os,rid,chn,num , sum(num) over(PARTITION BY server_id,os,rid,chn order by (lv)::int desc ) lv_sum
 from(
   SELECT  server_id,cont->>'lv' lv,cont->>'platform' os,cont->>'rid' rid,cont->>'channel' chn,count(*) num
FROM "convert"."convert_data_info"
where file='player' 
and (cont->>'login')::int>=1521734400 
GROUP BY  server_id,lv,os,rid,chn 
) as t1 
order by (lv)::int

https://www.postgresql.org/docs/9.1/static/tutorial-window.html

例子，求当天活跃角色等级分布情况，并求出当前等级之上（含当前等级）的角色数量报表

sum(num) over（）求和

PARTITION BY   根据分区的条件

order by  XX  从这里开始求和

部分结果...

23	1	editor	1	uc	6	12
23	1	win	1	uc	2	4
119	1	win	1	uc	4	7
4	1	editor	1	uc	1	3
18	1	editor	1	uc	1	8
119	1	unkown	1	uc	1	1
119	1	editor	1	uc	4	35
8	1	editor	1	uc	13	113
9	1	android	2	uc	1	1
8	1	editor	3	uc	4	17
9	1	win	3	uc	1	1
23	1	editor	2	uc	1	4
23	1	win	3	uc	3	3
1	1	win	2	uc	2	2
8	1	win	1	uc	7	9
23	1	editor	3	uc	1	3
23	1	win	2	uc	2	3
8	1	unkown	1	uc	1	1
9	1	editor	1	uc	8	50
9	1	editor	2	uc	1	14
9	1	editor	3	uc	2	3
8	1	android	1	uc	1	2
9	1	unkown	3	uc	1	1
24	1	win	3	uc	2	3
8	1	editor	2	uc	3	16
24	1	win	1	uc	5	31
24	1	unkown	1	uc	2	2
24	1	editor	3	uc	1	2
119	1	win	2	uc	2	2
9	1	win	1	uc	3	25
9	1	win	2	uc	1	11
24	1	editor	1	uc	9	33
8	2	editor	4	uc	1	2
24	2	editor	1	uc	2	24
9	2	win	1	uc	1	22
9	2	win	2	uc	2	10
23	2	win	2	uc	1	1
8	2	editor	2	uc	1	13
8	2	editor	1	uc	9	100
24	2	win	2	uc	1	9
8	3	editor	1	uc	1	91
24	4	win	1	uc	1	26
8	4	editor	1	uc	6	90
8	5	editor	1	uc	3	84
24	5	editor	3	uc	1	1
8	6	editor	2	uc	1	12
8	7	editor	1	uc	3	81
8	7	editor	2	uc	1	11

....

9	225	editor	2	uc	1	4
8	227	editor	1	uc	1	9
119	230	editor	1	uc	1	3
4	230	editor	2	uc	1	1
4	230	win	1	uc	1	1
8	245	editor	1	uc	2	8
9	250	editor	1	uc	7	8
119	250	editor	1	uc	2	2
9	250	editor	2	uc	2	3
24	250	win	1	uc	1	1
119	250	editor	2	uc	2	3
4	250	editor	1	uc	1	1
119	250	win	1	uc	1	1
8	250	editor	1	uc	3	6
9	250	win	1	uc	1	1
9	251	editor	2	uc	1	1
8	252	editor	1	test	1	1
24	260	editor	1	uc	1	1
8	260	win	1	uc	1	1
8	270	editor	1	uc	2	3
9	300	editor	1	uc	1	1
119	300	editor	2	uc	1	1
8	300	editor	1	uc	1	1

《PostgreSQL开发指南》第21篇 窗口函数
Tony.Dong的专栏
04-07 1686
PostgreSQL 窗口函数（分析函数）基于和当前数据行相关的一组数据计算出一个结果。窗口函数使用 OVER 子句进行定义，包括 PARTITION BY、ORDER BY 以及 frame_clarse 三个选项。常见的窗口函数可以分为以下几类：聚合窗口函数、排名窗口函数以及取值窗口函数。
【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】6.4 时间序列分析（窗口函数处理时间数据）
kngines
05-07 1482
【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】6.4 时间序列分析（窗口函数处理时间数据）
postgresql10新增加分区表PARTITION BY
pg_edb博客
02-09 1万+
postgresql10以前版本的分区表是通过继承追加制约实现的，postgresql10新追加PARTITION BY可以直接定义list和range分区，检证如下： postgres=# CREATE TABLE test(id integer,name text) PARTITION BY LIST (id); postgres=# CREATE TABLE test_p1 PARTITIO...
【PgSQL】- OVER(Partition By ... Order By ...)
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记忆、理解、表达和融会贯通。
10-16 1万+
写这篇文章的目的， 是通过一个测试案例，了解一下 pgsql的 OVER() Partition By Order By功能 一 、基本概念 Partition By :分组但不聚合 Order By :排序 二、实验说明 1）创建表并初试化数据 CREATE TABLE a_test ( a character varying(255), b character vary...
PostgreSQL 中窗口函数的系统详解（AI）
最新发布
秉承初心博客
07-08 968
窗口函数是SQL中用于在保留原始数据行的同时追加计算结果的强大工具。其核心语法包含PARTITION BY（分组）、ORDER BY（排序）和窗口框架（计算范围）三个子句。主要分为三类：专用排序函数（ROW_NUMBER、RANK等）、聚合类窗口函数（SUM、AVG等）和取值类函数（LAG、LEAD等）。通过ROWS/RANGE定义动态窗口，可实现移动平均、累计占比等复杂分析。相比GROUP BY，窗口函数能保留明细数据并添加聚合结果，适用于排名计算、时间序列分析和数据差异对比等场景。使用时需注意性能优化，
Postgresql 根据单列或几列分组去重row_number() over() partition by
qq_40985985的博客
02-11 5111
Postgresql 根据单列或几列分组去重row_number() over() partition by
PostgreSQL分区
西风瘦马
01-14 5822
分区是指将一个逻辑上大的表拆分为较小的物理块。 使索引中频繁使用的部分更有可能装入内存 当查询或更新访问单个分区的很大一部分时，可以通过对该分区进行顺序扫描而不是使用索引和分散在整个表中的随机访问读取来提高性能。
【PostgresSQL】分组统计后计算所有组的总和
bug制造者
04-08 8991
分组集合新功能（GROUPING SETS,CUBE,ROLLUP） 0、说明 postgresql从9.5版本开始新加入了group by的分组集合功能，提供了GROUPING SETS,CUBE,ROLLUP参数，使用方式与oracle完全一致，下面是实际测试说明 1、实验环境 操作系统：windows 10 家庭中文版 数据库系统： PostgreSQL 9.6.2 2、构建测试环境 创建表t并插入测试数据： create tablet(idint,nameva...
PostgreSQL数据库中窗口函数的语法与使用
12-15
在PostgreSQL数据库中，窗口函数是一种强大的SQL工具，它允许我们在数据集的多个行上执行计算，同时保留每行的独立性。与传统的聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）不同，窗口函数不合并行，而是针对一组相关行（即...
深入解析PostgreSQL窗口函数之frame_clause：RANGE、ROWS、GROUPS模式详解
dudly的博客
04-19 1805
本文聚焦窗口函数的 “灵魂组件”——`frame_clause`，针对ROWS、RANGE、GROUPS三种帧定义模式，通过13个示例的程序代码、数据结果展示和详细的解析说明，帮你突破 “文档看得懂，写代码就懵” 的瓶颈。无论你是想厘清物理行偏移与逻辑值范围的本质区别，还是掌握分组滑动计算的高阶技巧，这些示例都能让你直观理解语法规则，真正将窗口函数转化为数据处理的高效武器。
PostgreSQL 窗口函数复习笔记
qq_28745235的博客
11-02 2255
在总结hive之前特地回去复习了一下，以前PostgreSQL的窗口函数（MySQL目前还没有支持），以下基于版本9.3实验。我们都知道在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的.但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数.在深入研究Over
因接触partition by而对PostgreSQL explain有了一个小小的认识
Herishwater的博客
12-04 2500
偶然情况下看到了别人写的关于 partition by 使用的 SQL，以及提到的索引使用，因为对这方面的知识有所欠缺，所以决定花点时间学习一下，于是就有了下文。 环境搭建及筹备样本数据 本文使用 Postgre SQL 数据库，版本号为 12.8。 创建数据表 关于数据库连接有如下三种方式： 1、使用 psql 连接到 PostgreSQL 数据库。psql 是 PostgreSQL 提供的交互式终端程序。通过 psql 工具，可以执行大量操作，比如：执行 SQL 语句、管理数据库对象等等。查看版本号（s
PGSQL分组累加SQL
xcagy-国际性的文档记录中心
04-26 2419
select *, (select sum(planmoney) as pl from table as inn where project_id = table.project_id and inn.date <= table.date) as plan_total, (select sum(actualmoney) as act from table as inn where proje...
Greenplum -- 最全分区表操作
weixin_34000916的博客
12-22 4899
一、Greenplum 分区原理 分区表意思是将一个大表在物理上分割成几块，GPDB中的分区表和PostgreSQL中实现原理一样，都是用过表继承、约束来实现。但是与PostgreSQL也有所不同，在PostgreSQL中，一个父表，多个子表来实现分区表，需要手动向子表插入数据，如果向父表插入数据，则直接会被插入到父表中，在GPDB中，可以直接想父表插入数据，便可以根据约束直接自动向对应的子表插入...
select 统计数量_PostgreSQL中的统计信息
weixin_39751871的博客
11-22 1648
1引言数据统计是PostgreSQL中重要的组成部分,PostgreSQL的SQL优化、执行方式为代价模型。而这里的各路径的代价计算,则是依赖于系统表中的统计信息。2统计信息的来源pg_statistic系统表里的数据不易查看,可以通过视图pg_stats查看attname：列名,对应pg_attribute的attnameInherited：如果为真,那么这行包含继承的子字段,不只...
postgresql中分区表相关操作
zkkkkkkkkkkkkk的博客
04-08 4081
二、创建分区表 三、新增分区 3.1、新增分区 3.2、批量新增分区 四、删除分区 4.1、删除分区 4.2、批量删除分区 五、查看分区表详情
PostgreSQL-05-入门篇-数据分组
被拯救的威尼斯的博客
09-09 1492
GROUP BY子句用于将SELECT语句返回的行分组。可以使用聚合函数（如SUM()或COUNT()）对每个组进行计算。PostgreSQL 计算GROUP BY子句的时间点，在FROM和WHERE子句之后, , 以及HAVINGSELECTDISTINCTORDER BY和LIMIT子句之前。HAVING子句指定分组或聚合的搜索条件。
postgresql 的统计信息
weixin_30824479的博客
05-23 492
os: centos7.4 postgresql:9.6.8 查看os进程 $ ps -ef|grep -i post |grep -i stat postgres 10782 10770 0 May09 ? 00:02:42 postgres: stats collector process 表的信息 mo...
sum(convert (int,数量)) over (partition by 不良简述 order by 不良简述 ) 项目统计
07-01
<think>首先，用户的问题是关于SQL查询的：他们想在SQL中按'不良简述'统计'数量'的累计总和。具体来说，他们提到使用 "sum convertint数量 overpartition by不良简述 orderby不良简述"。让我解析一下。 用户说："我想在SQL中按'不良简述'统计'数量'的累计总和请问SQL sumconvert int数量over partitionby不良简述order by不良简述项目统计" 这看起来像是他们想写一个SQL查询，其中： -按'不良简述'分组（partition by不良简述） -对'数量'字段进行累计求和（sumover orderby）-他们提到"convertint数量"，这可能意味着'数量'字段需要转换为整数类型，如果它不是整数的话。 -最后是 "项目统计"，可能是一个表名或上下文，但我会假设 '不良简述'和 '数量'是表中的列。 所以，核心是使用窗口函数来计算累计总和。窗口函数在SQL中用于执行计算，如累计求和，基于分区和排序。在SQL中，累计求和的语法通常是： ```sqlSUM(column)OVER (PARTITIONBY partition_column ORDERBY order_column)``` 在这里： -`partition_column`是 '不良简述'，因为用户说 "partition by不良简述"- `order_column`也应该是'不良简述'，但用户说"orderby不良简述"。这有点奇怪，因为如果分区是按'不良简述'，那么每个分区内的所有行都有相同的 '不良简述'值，所以按'不良简述'排序可能没有意义，因为值相同。累计求和通常需要按某个序列排序，比如时间或ID，以定义顺序。用户说"orderby不良简述"，但在分区内，如果'不良简述'是相同的，排序可能无效。或许用户的意思是按'不良简述'分组，然后按另一个列排序，比如日期或ID，以计算累计总和。但用户没有指定排序列；他们只提到 "order by不良简述"。 在引用中，有相关的例子：-引用[1]提到了使用变量计数连续值，但这不是直接相关。-引用[2]是关于FlinkSQL的窗口聚合，使用TUMBLE函数，但这是流处理，不是标准SQL。-引用[3]直接相关：它展示了使用OVER子句和PARTITION BY进行累计求和。例子是：`sum(cost) over(partitionby month(otime))`，但这里分区是按月份，没有排序，所以是每个分区的总和，不是累计总和。用户想要累计总和，这需要ORDERBY。在引用[3]的例子中，有 `sum(cost)over(partition bymonth(otime))`，但没有ORDERBY，所以它计算每个分区的总和，而不是累计总和。对于累计总和，需要ORDER BY子句。 例如，在标准SQL中，累计总和会是： ```sqlSUM(cost)OVER (PARTITIONBY partition_column ORDERBY order_column ROWS BETWEENUNBOUNDEDPRECEDINGAND CURRENTROW) ```但默认情况下，如果没有指定范围，ORDERBY会暗示累计从分区开始到当前行。 用户指定了 "order by不良简述"，但既然'不良简述'是分区键，它可能不变。所以，这可能是个错误。用户可能想按'不良简述'分组，然后按另一个列排序，比如 '日期'或'ID'。用户说"项目统计"，这可能意味着在项目级别统计，但我不确定。或许 '项目'是另一个列。 回顾用户输入："按'不良简述'统计'数量'的累计总和"。所以，累计总和应该是在每个 '不良简述'组内，按某种顺序累计'数量'。 但用户没有指定排序顺序；他们只提到 "order by不良简述"，这很可能是个错误。在引用[4]中，有数据，但没有直接相关。所以，我应该基于标准SQL语法来回答。 用户提到"sumconvert int数量"，这可能意味着 '数量'列需要转换为整数。所以，在SUM函数中，可能需要CAST或CONVERT。 例如，如果'数量'是字符串类型，需要转换为整数：`SUM(CAST(quantityAS INT))`或类似。现在，构建查询：假设有一个表，叫`项目统计`（根据用户输入），有列 `不良简述`和 `数量`。 为了按'不良简述'分组计算'数量'的累计总和，需要：1.PARTITIONBY `不良简述`：这样每个不同的'不良简述'值形成一个分区。 2.为了累计总和，需要 ORDERBY一个列来定义顺序。用户说"orderby不良简述"，但既然分区内'不良简述'相同，这无效。用户可能忘了指定排序列。或许在上下文中，默认按行号或时间排序。在标准实践中，累计总和需要一个顺序列。例如，如果表有日期或ID列。但用户没有提供，所以我应该假设有一个隐含的顺序列，或者建议使用行号。用户说 "order by不良简述"，所以我将按原样使用，但提醒这可能不是最佳。查询框架： ```sqlSELECT不良简述,数量,SUM(CONVERT(int,数量)) OVER(PARTITION BY不良简述 ORDERBY不良简述) AS累计总和FROM项目统计; ```但这里，ORDERBY `不良简述`在分区内无效，因为值相同。累计总和可能不会正确计算；它可能只显示每个分区的总和不累计，因为没有顺序变化。在SQL中，如果ORDERBY列在分区内是常量，窗口函数可能返回整个分区的总和，而不是累计总和，因为没有定义行的顺序。例如，在SQLServer中，如果没有ORDER BY，SUMOVERPARTITION是分区总和；如果有ORDERBY但没有指定范围，默认是累计从开始到当前行。但如果ORDERBY列有重复值，所有行在相同点被视为一行，所以累计可能不正确。 但在这里，ORDERBY列是分区键，所以所有行在分区内有相同值，因此累计总和可能等同于分区总和，因为没有顺序区分。 这不符合累计总和的要求。累计总和需要按时间或序列排序。 用户可能误用了"orderby"；他们可能意思是按另一个列排序。 或许"项目统计"有行号或日期。在引用中，没有具体信息。 我应该询问更多细节，但既然这是回答，我需要提供一般解决方案。 或许用户想按 '不良简述'分组，然后对每个组计算累计总和，按某种默认顺序。但为了正确，我应该建议指定一个排序列。在回答中，我可以提供一个示例查询，并解释假设。 用户说 "SQL sumconvert int数量over partitionby不良简述order by不良简述"，所以我将基于此构建。但为了累计总和，ORDER BY应该不同。另一个想法：或许 "不良简述"不是唯一的，用户想按它分组，但累计总和需要按另一个列。用户输入："按'不良简述'统计'数量'的累计总和"–所以累计总和是在每个 '不良简述'类别内。例如，对于每个不良简述，按时间顺序累计数量。所以，在查询中，需要 ORDERBY一个时间列。既然用户没有指定，我可以说需要指定排序列。在回答中，我可以使用一个占位符。 从引用[3]，有例子：`sum(cost)over(partition bymonth(otime))`，但那是分区总和，不是累计。 对于累计，引用[3]的例子没有显示，但语法类似。 在引用[3]的文本中，它说"Over子句之后第一个提到的就是Partition By"，并提到 "如果超出了分组，则函数会重新计算"，但没有具体累计总和例子。我应该提供标准语法。最终查询： ```sqlSELECT不良简述,数量,SUM(CAST(数量 ASINT))OVER (PARTITIONBY不良简述ORDER BY排序列)AS累计总和FROM项目统计;``` 其中`排序列`需要被指定。用户提到"convertint"，所以使用CAST或 CONVERT。在SQLServer中，是CONVERT(int,数量)或CAST(数量 ASint)。在MySQL中，是 CAST(数量AS SIGNED)等。 我将使用通用语法。 用户说 "项目统计"，所以表名是 `项目统计`。在回答中，我需要结构化。系统指令：回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，使用中文。生成相关问题。 引用站内内容：用户提供了引用，但引用[1]是关于连续计数的，引用[2]FlinkSQL，引用[3]OVER子句，引用[4]数据示例。引用[3]最相关，因为它讨论了OVER子句。在回答中，我可以引用它。例如，引用[3]："Over子句之后第一个提到的就是Partition By"和例子。 用户说："回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如:[^1]"所以，如果我引用，需要添加。现在，构建回答。首先，理解需求：用户想在SQL中按 '不良简述'统计 '数量'的累计总和。累计总和意味着在每个 '不良简述'组内，按行顺序累计 '数量'值。 用户提供的SQL片段：sumconvertint数量 overpartition by不良简述 orderby不良简述但如前所述，orderby不良简述可能无效。在回答中，我可以解释并纠正。 步骤： 1.确认表结构和列：假设表名为`项目统计`，有列 `不良简述`和 `数量`。可能'数量'需要转换为整数。2.使用窗口函数：SUM()OVER (PARTITIONBY ...ORDER BY...)3.指定排序列：由于用户没有提供，我将假设有一个隐含的列如`id`或 `日期`，或建议使用 ROW_NUMBER()。 为了示例，我可以使用 ORDERBY (SELECT NULL)或类似，但不推荐。在标准SQL，累计总和需要 ORDERBY。或许在上下文中，'不良简述'组内行有顺序，但未指定。我将提供一个通用查询，并解释需要指定排序列。查询示例：```sqlSELECT不良简述,数量,SUM(CAST(数量AS INT)) OVER(PARTITION BY不良简述 ORDERBY排序列) AS累计总和FROM项目统计; ```其中 `排序列`应该被替换为实际列，如日期或ID。如果'数量'已经是整数，不需要转换。 用户说 "convert int"，所以包括。 在SQL Server，CONVERT(int,数量)。在MySQL，CAST(数量AS SIGNED)。我将使用CAST以通用。 现在，生成相关问题。系统指令："生成相关问题"例如：1.如何指定累计总和的排序顺序？2.如果'数量'不是数字类型，如何处理？ 3.窗口函数中的框架子句是什么？ 等。 回答结构：-解释需求-提供SQL查询示例-解释关键部分-添加引用-生成相关问题使用中文。</think>### 在SQL中按'不良简述'统计'数量'的累计总和 您的需求是：在SQL中，基于表 `项目统计`（假设表名），按列 `不良简述` 分组，计算列 `数量` 的累计总和（cumulative sum）。累计总和是指在每个 `不良简述` 分组内，按行顺序逐行累加 `数量` 值。您提供的SQL片段 `sum convert int 数量 over partition by 不良简述 order by 不良简述` 接近目标，但需要调整以正确实现累计总和。以下是详细解答，我将逐步解释并提供可靠解决方案。 #### 关键问题分析 - **累计总和的要求**：累计总和必须使用窗口函数（Window Function）的 `OVER` 子句，结合 `PARTITION BY` 和 `ORDER BY`。`PARTITION BY 不良简述` 正确地将数据按 `不良简述` 分组，但 `ORDER BY 不良简述` 存在问题：在同一个分区内（即相同的 `不良简述` 值），所有行的 `不良简述` 值相同，因此排序无效。这会导致累计总和无法正确计算（可能返回分区总和而非逐行累计）。正确做法是添加一个排序列（如 `日期`、`ID` 或行号）来定义行顺序。 - **数据类型转换**：您提到 `convert int 数量`，表明 `数量` 列可能不是整数类型（如字符串或浮点数）。在求和前，需使用 `CAST` 或 `CONVERT` 函数将其转换为整数，以避免错误。 - **表结构假设**：基于您的描述，我假设表名为 `项目统计`，包含列 `不良简述`（分组依据）、`数量`（需累计的值）。如果表中没有显式的排序列（如 `ID` 或 `时间`），建议添加一个行号作为排序依据。 - **相关引用支持**：引用[3] 解释了 `OVER` 子句的核心机制，即“Partition By子句将数据按照边界值分组，而Over之前的函数在每一个分组之内进行”。这适用于您的场景，但累计总和需要 `ORDER BY` 来定义分组内的顺序[^3]。 #### 解决方案：SQL查询示例 以下是一个标准SQL查询（兼容主流数据库如MySQL、SQL Server、PostgreSQL），实现按 `不良简述` 统计 `数量` 的累计总和。查询包括： - 使用 `SUM() OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)` 实现累计总和。 - 通过 `CAST(数量 AS INT)` 或 `CONVERT` 处理数据类型转换（如果 `数量` 是整数，可省略此步）。 - 添加一个排序列（这里用 `排序列` 占位符；您需替换为实际列名，如 `ID` 或 `日期`）。如果表中无合适列，可使用 `ROW_NUMBER()` 生成行号。 ```sql -- 假设表名为 '项目统计'，包含列 '不良简述'、'数量'，以及一个排序列（如 'ID' 或 '日期'） SELECT 不良简述, 数量, -- 计算累计总和：按 '不良简述' 分组，按排序列定义顺序 SUM(CAST(数量 AS INT)) OVER ( PARTITION BY 不良简述 ORDER BY 排序列 -- 替换为实际列名，如 ID, 日期 等 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW -- 显式定义累计范围（可选，但推荐） ) AS 累计总和 FROM 项目统计; ``` ##### 解释说明： 1. **PARTITION BY 不良简述**：将数据按 `不良简述` 的值分组。每个分组独立计算累计总和。 2. **ORDER BY 排序列**：**必须指定一个排序列**（如 `ID`、`时间戳` 或 `创建日期`），以定义分组内行的顺序。累计总和基于此顺序逐行累加。例如： - 如果表有 `ID` 列，用 `ORDER BY ID`。 - 如果无显式顺序列，可生成行号： ```sql SELECT 不良简述, 数量, SUM(CAST(数量 AS INT)) OVER ( PARTITION BY 不良简述 ORDER BY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY 不良简述 ORDER BY (SELECT NULL)) -- 生成行号作为排序依据 ) AS 累计总和 FROM 项目统计; ``` 3. **CAST(数量 AS INT)**：将 `数量` 转换为整数类型。如果您的数据库是 SQL Server，可用 `CONVERT(INT, 数量)`；在 MySQL 中，用 `CAST(数量 AS SIGNED)`。如果 `数量` 已是整数，可简化为 `SUM(数量) OVER ...`。 4. **ROWS BETWEEN ...**：显式定义窗口范围（可选）。`ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW` 确保计算从分区第一行到当前行的累计总和（这是默认行为，但添加后更清晰）。 5. **输出列**：查询返回 `不良简述`、`数量` 和 `累计总和`，便于查看每个行的累计值。 ##### 示例输出（假设数据）： | 不良简述 | 数量 | 累计总和 | |----------|------|----------| | 缺陷A | 10 | 10 | | 缺陷A | 20 | 30 | -- 在缺陷A分组内，累计总和 = 10 + 20 | 缺陷B | 5 | 5 | | 缺陷B | 15 | 20 | -- 在缺陷B分组内，累计总和 = 5 + 15 #### 注意事项 - **性能优化**：如果数据量大，确保排序列有索引（如 `ID` 或 `日期`），以加速窗口函数计算。引用[3] 提到，窗口函数在分组内高效执行，但分区键的基数（不同值数量）会影响性能[^3]。 - **错误处理**：如果 `数量` 列包含非数字值（如文本），`CAST` 会报错。建议先清理数据或使用 `TRY_CAST`（SQL Server）或错误处理函数。 - **数据库兼容性**：以上语法在大多数数据库通用。如使用 Flink SQL（引用[2]），需改用时间窗口（如 `TUMBLE`），但您的需求是标准累计总和，不涉及流处理[^2]。 #### 相关问题 基于您的查询和常见场景，以下是相关问题，帮助深入理解： 1. **如果表中没有合适的排序列（如日期或ID），如何生成行号来实现累计总和？** （可探讨使用 `ROW_NUMBER()` 或临时序列的方法。） 2. **累计总和与分区总和有什么区别？何时使用 `SUM() OVER (PARTITION BY ...)` 而非 `GROUP BY`？** （引用[3] 对比了分区聚合与累计计算的应用场景[^3]。） 3. **在SQL中，如何处理窗口函数中的重复值（如 `ORDER BY` 列有相同值）对累计总和的影响？** （可解释 `RANGE` vs `ROWS` 子句的差异，确保累计逻辑正确。） 4. **如何优化大数据集上的累计总和查询性能？** （涉及索引策略、分区键选择，或参考引用[2] 的流处理优化思路[^2]。） 如果您提供更多细节（如表结构、数据库类型或示例数据），我可以进一步优化查询！
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