over(partition by)开窗函数的使用

最新推荐文章于 2023-07-01 21:58:57 发布

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文章标签：大数据数据库

原文链接：http://www.cnblogs.com/shujuxiong/p/10281430.html

本文深入解析开窗函数的特性与应用，对比聚合函数，强调其在计算基于组的聚合值时的优势，尤其适用于多行结果的场景。开窗函数不仅支持row_number(), rank(), dense_rank(), min(), max(), sum(), first_value(), last_value(), avg()等函数，还能与OVER(PARTITION BY)等语法结合使用，提供强大的数据处理能力。适用于数据库和Hive环境。

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开窗函数是分析函数中的一种，开窗函数与聚合函数的区别是：开窗函数是用于计算基于组的某种聚合值且每个的组的聚合计算结果可以有多行，而聚合函数每个组的聚合计算结果只有一个。使用开窗函数可以在没有group by语句的情况下计算聚合值并将结果作为一个新字段输出。开窗函数还可以和其他函数结合使用，如row_number()、rank()、dense_rank()、min()、max()、sum()、first_value() 、last_value()、avg()等等，聚合函数与开窗函数结合使用可以提供强大的数据处理能力。

目前来看开窗函数和分析函数在数据库和Hive中均支持。具体可以参考下面这些文章：

OVER(PARTITION BY)函数介绍

Hive 开窗函数

Hive开窗函数总结

hive开窗函数，分析函数

转载于:https://www.cnblogs.com/shujuxiong/p/10281430.html