GBASE 8a支持什么OLAP函数

最新推荐文章于 2025-12-30 17:55:51 发布

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#数据仓库

GBase8a MPP Cluster提供强大的OLAP功能，支持复杂的分析操作，特别适合决策人员及高层管理人员使用。该系统可根据需求快速处理大数据量的复杂查询，帮助用户准确掌握企业经营状况。

GBase 8a MPP Cluster 提供OLAP函数，用于支持复杂的分析操作，侧重于对决策人员和高层管理人员的决策支持。可根据分析人员的要求，快速灵活地进行大数据量的复杂查询处理，以便他们准确掌握企业的经营状况，了解被服务对象的需求，制定正确的方案。

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GBase 8a OLAP分析函数 cume_dist的使用样例

jingjing1068的博客

05-30

419

GBase 8a支持cume_dist 函数，用于计算小于等于或者大于等于(根据order的顺序)该值的百分比。语法 cume_disk() over([partition by ] order by [desc]) 说明其中partition是否开窗，否则全部数值统一处理。 order by 的顺序，ASC（默认) = 小于等于，DESC =大于等于样例小于等于如下例子是默认的升序，第一行表示：小于等于数值1的行数比例为20% gbase> select id,cume_dist()ov

GBase 8a OLAP函数group by grouping sets的使用样例

jingjing1068的博客

05-30

1202

GBase 8a的group grouping sets功能,对后面括号里的 n 个字段或表达式分别做 GROUP BY 操作，最后将结果合并在一起。等同于多个单独的group by后再做一个union all操作。语法 GROUP BY GROUPING SETS( (…),(…),…) 说明 GROUP BY GROUPING SETS (A,B,C) (A、B、C 代表语法中的“(…)”) 首先对(A)进行 GROUP BY，然后对(B)进行 GROUP BY，然后对©进行 GROUP BY，最后

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GBase 8a MPP Cluster OLAP 函数

qq_37004539的博客

04-27

435

OLAP函数基本概念联机分析处理，OLAP特性：快速性、可分析性、多维性、信息性 OLAP函数：用简单语法处理复杂数据分析的SQL函数集窗口类：要与开窗函数over()配合使用 GROUP BY子句扩展类：在传统group by基础上的扩展用法，可同时分析多个维度的组合备注：这两类在数据库引擎中属于不同算子，但其作用上来讲都是用来做数据统计分析的，因此才统称为OLAP函数窗口类OLAP函数概念：以维度将原始数据集划分若干组（每组数据都叫做一个窗口），针对每个窗口的数据做二次操作语法：

DEV03-GBase 8a MPP Cluster OLAP 函数

南大通用郝老师的专栏

07-08

1058

OLAP 是 On-Line Analytical Processing（联机分析处理）的缩写，是一种能够对多维分析查询进行快速响应的计算方法。OLAP函数为编程人员进行准确高效的数据处理提供很大的便利。 OLAP 函数是用简单语法处理复杂数据分析的 SQL 函数集，可以有效避免使用子查询，明显提升查询性能。1、OLAP 特性：快速性、可分析性、多维性、信息性。......

GBase 8a 支持OLAP移动函数msum

weixin_55155164的博客

08-08

431

如：coll desc, col2 asc）。a） n为正整数常量，取值范围［1,4096］，不可省略；表示有多少行参与汇总，具体为当前行和上面n-1行；语义：基于预定的查询宽度计算一列的移动汇总值。如果行数小于这个宽度，则基于前面已有的行计算汇总值。c） sortist 表示确定顺序的列，（可以是常量、列名以及多个常量或者列的组合列表，d）函数的返回值同 sum（）over（）。b） colname 代表被汇总的列名；

GBase 8a 支持OLAP移动函数mdiff

weixin_55155164的博客

08-08

281

c） sortist表示确定顺序的列，（可以是常量、列名以及多个常量或者列的组合列表，如：col1 desc, col2 asc）；sortist 支持指定 null 值最大最小，如 nulls first 或者 nulls last；a）其中n力正整数常量，表示移动差分的宽度，取值范围［1,4096］，不可省略；语义：根据排序规则进行排序，对排序后的结果集，计算指定宽度的移动差分值。语法：mdiff（colname,n,sortist）b） colname 代表执行移动差分的列名；

GBase 8a数据库的OLAP函数介绍

kevindaddy的博客

12-14

663

目前集群支持 OLAP 函数有 11 个,跟 oracle 的同名函数功能和用法相同。 1、LEAD OVER 函数 2、LAG OVER 函数 3、AVG OVER 函数 4、SUM OVER 函数 5、COUNT OVER 函数 6、DENSE_RANK OVER 函数 7、RANK OVER 函数 8、ROW_NUMBER OVER 函数 9、GROUP BY CUBE 函数 10、GROUP BY ROLLUP 函数 11、GROUPING SETS 函数具体用法请参考《GBase 8a MPP

GBase 8a 支持OLAP移动函数mavg

weixin_55155164的博客

08-08

286

c） sortist 表示确定顺序的列，（可以是常量、列名以及多个常量或者列的组合列表，如：coll desc, col2 asc）；语义：基于预定的行数（查询宽度）计算一列的移动平均值。如果行数小于这个宽度，则基于前面已有的行计算平均值。sortist 支持指定 nul 值最大最小，如 nulls first 或者 nulls |ast；a）n为正整数常量，取值范围［1,4096，不可省略；d）函数的返回值同 avg（）over（）。b） colname 代表被计算的列名；当前行和上面n-1行；

GBase8aMPP OLAP开窗函数介绍

gbase_liweiwei的博客

04-23

810

value_expr标识了逻辑行的偏移量，为常量或常量表达式，正整数或interval子句；order by后的表达式只能有一个；5）当如下四种情况时，order by后可以有多个表达式，否则order by后仅能有一个表达式；单独一个bound，认为是起始点的定义，结束点默认为current row。出现在起始点时，结束点不可为value_expr preceding；指明起始点，即当前partition中的行首，此句不能出现在结束点。指明结束点，即当前partition中的行尾，此句不能出现在起始点。

GBase 8a SQL参考手册

08-17

GROUP BY子句的函数和修饰语用于数据分组，OLAP函数用于在线分析处理，ROWID函数则用于访问行标识。 **4. SQL语句语法** 涵盖DDL（数据定义语言）如CREATE、ALTER、DROP等用于定义数据库对象的语句，DML（数据操纵...

GBase 8a MPP Cluster OLAP函数与彩色图像分割算法

在描述中提到，GBase 8a MPP Cluster的OLAP函数包括但不限于排名函数，如RANK()，这些函数允许用户根据特定的列值对数据进行排序。然而，需要注意的是，在使用OLAP函数时，尤其是在PARTITION BY和ORDER BY子句中，不...

适配AI大模型非结构化数据需求：数据仓库的核心改造方向

LXP

12-30

623

摘要：为适应AI大模型对非结构化数据（文本、图像等）的需求，数据仓库需系统性改造。通过构建"湖仓一体"架构实现结构化与非结构化数据的统一管理；引入多模态处理工具链和向量数据库等技术；建立非结构化数据专属治理体系，包括元数据管理、质量控制和敏感信息处理；采用场景化主题建模强化语义关联；转变服务模式为主动赋能；并构建适配非结构化特性的运维体系。最终将数据仓库升级为全类型数据的治理与服务中枢，成为连接企业数据与AI模型的关键桥梁。

数据湖、数据中台、数据仓库：三者的区别与应用场景

beiduofen2011的专栏

12-24

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数据仓库：结构化的"超市"，快速找到需要的数据数据中台：标准化的"中央厨房"，为多个业务提供数据服务数据湖：原始的"湖泊"，存储一切，需要时再处理。

数据仓库工程师在AI时代的走向探究

数据老兵老徐的博客

12-29

826

数据仓库工程师未来10年将经历根本性转型：从数据搬运工转向数据价值架构师。云数仓、湖仓一体和实时处理成为主流，工作重心转向数据建模、治理和优化。岗位将分化为云平台专家、数据治理专员和分析架构师，需掌握云技术、数据建模及基础AI知识。从业者应尽快拥抱云原生、深耕数据治理并贴近业务，利用AI工具提升效率。未来角色将升级为数据平台架构师，核心价值在于构建高效可靠的数据基础设施以驱动业务决策和智能应用。

飞火动态壁纸（安装程序）

最新发布

12-31

海量 4K 动静态资源库：覆盖动漫、游戏、风景等主题，每日更新，支持 4K/60FPS 超清画质，适配多屏幕比例。智能交互特效：鼠标触发粒子 / 轨迹特效、重力感应动态，部分壁纸可与操作实时互动，提升沉浸感。本地素材 DIY 导入：支持导入 MP4/WebM/ 图片作壁纸，可调整色彩、速度、滤镜，自定义专属桌面。实用桌面组件集成：含时钟、日历、天气、倒计时、备忘录等，可自由布局，兼顾美观与效率。虚拟桌宠养成：二次元桌宠可互动、唱歌，支持自定义音量与透明度，增添桌面趣味。低资源占用优化：智能帧率调节，降低续航 / 性能损耗，老旧设备也能流畅运行。任务栏与鼠标美化：提供透明任务栏、鼠标样式自定义，一键提升桌面整体颜值。双端互通同步：PC 与移动端共享壁纸资源，一键同步，跨设备无缝使用。 AI 智能壁纸推荐：根据浏览偏好推送适配主题，快速匹配用户审美。扫描结果管理导出：可保存壁纸收藏与设置，支持导出配置，方便迁移与备份。

PA-105-ZWX-25秋

12-31

PA-105-ZWX-25秋

谐波去噪基于随机奇异值分解和软阈值的大型数据集中的强大高效谐波去噪研究（Matlab代码实现）

12-31

【谐波去噪】基于随机奇异值分解和软阈值的大型数据集中的强大高效谐波去噪研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于随机奇异值分解（RSVD）和软阈值方法的高效谐波去噪技术，旨在从大型数据集中有效去除谐波干扰。该方法结合RSVD降低数据维度并提取主要成分，利用软阈值处理实现噪声抑制，具有较强的鲁棒性和计算效率，适用于大规模信号处理场景。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现算法并对实际信号进行去噪实验。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电气工程、数据分析等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统、通信、生物医学等领域的谐波干扰去除；②提升大尺度数据下信号去噪的效率与精度；③为复杂噪声环境下的信号预处理提供可复现的技术方案。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步实现算法流程，理解RSVD与软阈值的协同机制，并尝试在不同信噪比条件下测试算法性能，进一步优化参数设置以适应具体应用场景。

【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）

12-31

【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于神经网络的负荷预测和电价预测方法，并提供了Matlab代码实现。文中详细阐述了如何利用神经网络模型对电力系统中的负荷和电价进行有效预测，涵盖了数据预处理、模型构建、训练与测试等关键步骤，同时结合实际案例展示了预测结果的准确性与实用性。此外，文档还提到了多种优化算法和仿真技术在电力系统中的应用，体现了其在科研与工程实践中的重要价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事电力系统规划与运营的技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统负荷与电价的短期和中长期预测；②支持电力市场分析、需求响应策略制定以及电网调度优化等应用场景；③帮助研究人员复现经典算法并开展进一步创新研究。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码进行实操练习，重点关注神经网络模型的设计与参数调优过程，同时参考文中列举的其他相关研究方向拓展思路，提升综合应用能力。