开窗函数 over() 累计统计用法

最新推荐文章于 2025-05-20 20:35:05 发布
最新推荐文章于 2025-05-20 20:35:05 发布
阅读量3k 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/myloon/article/details/1658859
本文介绍了两种使用SQL进行累计统计的方法：一种是在遇到重复行时不累加；另一种是即使遇到重复行也进行累加。通过具体SQL语句示例，帮助读者理解如何根据不同需求选择合适的累计统计方式。

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

1、累计统计，遇到重复行时不累加

sum(count(*)) over(order by count(*) desc ) 

2、累计统计，遇到重复行时也累加

sum(count(*)) over(order by count(*) desc rows between UNBOUNDED PRECEDING and current row ) 

SQL中累计求和与滑动求和函数sum() over()的用法
Roc的博客
03-28 2487
按照一定规则汇总c的值，具体规则为以a分组，每组内按照b进行排序，汇总第一行至当前行的c的加和值。sum()：对某个字段求和。over()：开窗，按照某种规则，将数据分组、分窗口计算。：对所有行进行求和。：按照order by对应字段的顺序，进行累计求和，即第一行到当前行，默认order by是升序排序（asc），也可以通过指定降序排序（desc）。
各种开窗函数
weixin_49539546的博客
03-20 715
1 sum(sal)over() 求和 partition by order by 可以省略 2 avg(sal)over() 求平均 partition by order by 可以省略 3 count()over() 计数 partition by order by 可以省略 4 row_number()over( order by sal) 排序 partition by 可以省略 order by 不可以省略 5 rank( )over(or...
SQL聚合函数的窗口函数使用说明——例如sum() over()
热门推荐
weixin_42341246的博客
10-28 1万+
窗口函数是使用 SQL 进行数据查询和分析时经常使用的函数，基本语法为： <窗口函数> over ( partition by <分组的列名> order by <排序的列名>) 其中窗口函数又分为专用窗口函数和聚合函数。 专用窗口函数包括 row_number(), rank() dense_rank() 等，比较常用，这里不做过多介绍。 而聚合函数 max(), min(), sum(), count() 等在作为窗口函数使用的时候，需要注意以下事项：
Oracle 篇之开窗函数
最新发布
qq_45650716的博客
05-20 1157
Oracle开窗函数的基本介绍和用法，以及经典题型拓展讲解。
4.查询用户的累计消费金额及VIP等级（开窗函数的使用）
DaDiNiWangGe的博客
10-16 582
开窗函数的使用
SQL开窗函数
jll2014210714的博客
09-03 218
sum(results) over(partition by grades,subjects order by results desc) as sum聚合1。开窗函数的语法形式为：函数 + over(partition by <分组用列> order by <排序用列>)，表示对数据集按照。dense_rank() – 相同结果排名相同，后续排名顺延，返回结果为 1、2、2、3。rank() – 相同结果排名相同，后续排名不连续，返回结果为 1、2、2、4。sum() – 分组求和。
查询进阶 - 开窗函数 - sum over order by
qq_48508157的博客
08-30 854
之前的教程中，我们讲到了 sum over 开窗函数，并且用它实现了分组统计。本节教程我们将学习 sum over 函数的另一种用法：sum over order by，可以实现同组内数据的。举一个应用场景：老师在每个班级里依次点名，每点到一个学生，老师都会记录当前已点到的学生们的分数总和。
计算累计销售额——（窗口函数）
weixin_58468790的博客
08-02 550
计算累计销售额——（窗口函数）
sql server如何利用开窗函数over()进行分组统计
09-10
SQL Server中的开窗函数`OVER()`是一个非常强大的工具，它允许我们在不使用`GROUP BY`的情况下对数据进行分组计算，同时还能保留原始行的信息。这个功能在处理复杂的数据分析和报表生成时尤其有用。下面我们将深入...
Sql Server 开窗函数Over()的使用实例详解
09-09
Sql Server的开窗函数Over()是数据库查询中的一个重要工具，它允许我们在不使用Group By的情况下对数据进行分组处理，并可以结合聚合函数进行复杂的计算。本文将深入探讨Over()函数的使用实例及其在排名和聚合方面的...
SQL开窗函数的基本概念、用法以及一些常见的开窗函数
03-24
以下是一些常用的开窗函数及其具体用法： ##### 1. ROW_NUMBER() - **定义**: 为结果集的每一行分配一个唯一的序号。 - **用法**: ```sql SELECT column1, column2, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column1) AS row...
oracle分析函数over_及开窗函数.txt
05-05
### Oracle分析函数OVER及开窗函数详解 #### 一、概述 在Oracle数据库中，分析函数（Analytic Functions）是一种非常强大的工具，用于处理复杂的查询需求。这些函数可以在一组相关的行上执行计算，并且每行返回一个...
MySQL开窗函数种类和使用总结
weixin_47082271的博客
02-07 601
MySQL的几种开窗函数使用语法
五、窗口函数
mangyankao2396的博客
04-11 394
目录1. 窗口函数1.1 窗口函数的概念1.2 窗口函数的种类1.2.1 专用窗口函数1.2.2 聚合函数在窗口函数上的使用 1. 窗口函数 1.1 窗口函数的概念 窗口函数也被称为OLAP(OnLine AnalyticalProcessing)函数，作用是对数据库的数据进行实时分析处理。 窗口函数的语句 <窗口函数> OVER ([PARTITION BY <col_name>] ORDER BY <col_name>) 其中PARTITION B
开窗函数实现累加
zhouqi1991i的博客
10-25 5314
开窗函数使用 SQL里开窗函数灵活运用以后可以给数据的计算提供很大的便利性，话不多说，直接进入正题，表结构如下： 对照这个表我想知道每个学生的总成绩，各科目的最高分，每个班级的平均成绩，这时用开窗函数就可以一次性求出来。 SELECT DISTINCT stuid,stuname,class,course,sum(score) over(partition by stuid,stuname) ...
开窗积累之学习更新版
qq_42265608的博客
08-07 312
【代码】开窗积累之学习更新版。
敲黑板啦！开窗函数你学会了吗
qq_39783601的博客
03-24 3997
特征分析与偏移分析什么是开窗函数？学习目标：1、累计计算窗口函数（1）sum(…) over(……)（2）avg(…) over(……)（3）语法总结：2、分区排序窗口函数3、分组排序窗口函数4、偏移分析窗口函数练习总结： 什么是开窗函数？ 开窗函数用于为行定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用GROUP BY子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回...
MySQL开窗函数
zhao_guo_feng的博客
06-25 1286
sql必须掌握的技能
SQL查询之【开窗函数】
weixin_51389291的博客
11-18 1817
ROW_NUMBER函数为每一行分配唯一的行号，而RANK函数为具有相同排序值的行分配相同的排名，并跳过相应位置。根据你的具体需求，选择合适的函数来满足你的要求。
oracle 开窗函数 over（）的用法
02-14
### Oracle SQL窗口函数 `OVER()` 的语法和使用示例 #### 语法说明 `OVER()` 子句用于定义如何划分数据以及计算聚合或排名等功能。基本语法如下： ```sql function_name (argument) OVER ( [PARTITION BY partition_expression] [ORDER BY sort_specification] [windowing_clause] ) ``` - **PARTITION BY**: 将查询结果集划分为多个分区，类似于 `GROUP BY`，但在同一行上可以有多个不同的分组。 - **ORDER BY**: 定义每一部分内的逻辑顺序，这对于某些分析功能至关重要，例如累积总和或移动平均线。 - **windowing_clause**: 可选参数，指定窗口框架边界。 #### 使用示例 下面是一个简单的例子来展示如何利用 `ROW_NUMBER()`, `RANK()`, 和 `DENSE_RANK()` 函数配合 `OVER()` 来处理销售记录表中的数据[^1]。 假设有一个名为 `sales` 的表格，其中包含销售人员的名字 (`name`)、销售额 (`amount`) 和日期 (`sale_date`) 列，则可以通过以下方式获取每个月每名员工的累计销售额并对其进行排名: ```sql SELECT name, TO_CHAR(sale_date,'YYYY-MM') AS month, SUM(amount) OVER(PARTITION BY name, TO_CHAR(sale_date,'YYYY-MM')) AS monthly_total_sales, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY TO_CHAR(sale_date,'YYYY-MM') ORDER BY SUM(amount) DESC) AS row_num, RANK() OVER(PARTITION BY TO_CHAR(sale_date,'YYYY-MM') ORDER BY SUM(amount) DESC) AS rank_val, DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY TO_CHAR(sale_date,'YYYY-MM') ORDER BY SUM(amount) DESC) AS dense_rank_val FROM sales; ``` 这段代码会返回每位员工每月的总销量，并按照金额降序排列给出相应的行号(`row_num`)、等级(`rank_val`)及密集等级(`dense_rank_val`)。 对于更复杂的场景，比如想要获得过去三个月内每个客户的购买趋势，可以这样写： ```sql WITH customer_purchases AS( SELECT c.customer_id, p.purchase_amount, LAG(purchase_amount, 1) OVER w AS prev_month_purchase, LAG(purchase_amount, 2) OVER w AS two_months_ago_purchase, purchase_date FROM purchases p JOIN customers c ON p.cust_id = c.customer_id WINDOW w AS (PARTITION BY c.customer_id ORDER BY p.purchase_date)) SELECT * FROM customer_purchases WHERE purchase_date >= ADD_MONTHS(CURRENT_DATE,-3); ``` 这里通过自定义窗口 `w` 并应用 `LAG()` 函数实现了对前几个月度消费情况的访问[^2].
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值