一、前言

窗口函數(shù)可以進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，使數(shù)據(jù)處理變得更加靈活和強(qiáng)大。通過(guò)這些函數(shù)，用戶(hù)可以在不同的窗口范圍內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、平均、計(jì)數(shù)等操作，以下介紹一些常用的窗口函數(shù)分別在梧桐數(shù)據(jù)庫(kù)和GBase數(shù)據(jù)庫(kù)中的使用。

二、創(chuàng)建測(cè)試用例

為更好的體現(xiàn)函數(shù)的使用，現(xiàn)創(chuàng)建一個(gè)測(cè)試表來(lái)驗(yàn)證各類(lèi)窗口函數(shù)的使用及返回結(jié)果；

1、建表

-- gbase數(shù)據(jù)庫(kù)建表create table rows_test 
(
user_id varchar(10),    --用戶(hù)idprod_id varchar(10),    --產(chǎn)品idsale_cnt decimal(10,0)  --銷(xiāo)售數(shù)量);-- 梧桐數(shù)據(jù)庫(kù)建表create table rows_test 
(
user_id character varying(10),  --用戶(hù)idprod_id character varying(10),  --產(chǎn)品idsale_cnt numeric(10,0)          --銷(xiāo)售數(shù)量);

2、測(cè)試用例

insert into rows_test values('AAA','pd_1',2),
('AAA','pd_2',5),
('BBB','pd_1',1),
('BBB','pd_2',2),
('BBB','pd_3',3),
('CCC','pd_1',3),
('CCC','pd_3',4),
('DDD','pd_1',2),
('DDD','pd_3',4);--梧桐數(shù)據(jù)庫(kù)與GBase數(shù)據(jù)插入語(yǔ)法相同

三、排序類(lèi)窗口函數(shù)

1、簡(jiǎn)介

排序類(lèi)窗口函數(shù)常用的有 row_number()、rank()、dense_rank();

• row_number()：為每個(gè)行分配一個(gè)唯一的連續(xù)整數(shù)，從1開(kāi)始。它不會(huì)為任何行跳過(guò)數(shù)字，即使有并列（ties）也不會(huì)跳過(guò)；

• rank() ：在遇到并列時(shí)會(huì)為相同的值分配相同的排名，并且后續(xù)的排名會(huì)跳過(guò)已使用的數(shù)字。例如，如果有兩行并列第一，它們的排名都是1，下一行的排名會(huì)是3，而不是2；

• dense_rank()：在處理并列時(shí)會(huì)為相同的值分配相同的排名，并且下一個(gè)排名會(huì)緊接著上一個(gè)排名，即使有并列也不會(huì)跳過(guò)數(shù)字；

2、函數(shù)使用

以產(chǎn)品 ‘prod_1’ 的銷(xiāo)售數(shù)量對(duì)用戶(hù)進(jìn)行排名，分別使用上述函數(shù)實(shí)現(xiàn)：

梧桐數(shù)據(jù)庫(kù)與GBase數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)法相同，不做重復(fù)贅述

select *,row_number() over(partition by prod_id order by sale_cnt desc) row_id 
from rows_test ;select *,rank() over(partition by prod_id order by sale_cnt desc) rank_id 
from rows_test ;select *,dense_rank() over(partition by prod_id order by sale_cnt desc) dense_rank_id 
from rows_test ;

梧桐數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行結(jié)果

GBase 執(zhí)行結(jié)果

• over 子句用來(lái)定義窗口的分區(qū)及排序方式

• partition by 定義排序分區(qū)

• order by 定義排序方式

如上結(jié)果：

row_number() 會(huì)為每一行賦予一個(gè)整數(shù)不會(huì)跳過(guò)，當(dāng)排序條件相同時(shí)，會(huì)隨機(jī)一行排序；

rank()在排序條件相同時(shí)會(huì)賦予相同的值，下一個(gè)值會(huì)跳過(guò)；

dense_rank()在排序條件相同時(shí)會(huì)賦予相同的值，下一個(gè)值會(huì)接上一個(gè)；

四、統(tǒng)計(jì)類(lèi)窗口函數(shù)

統(tǒng)計(jì)類(lèi)窗口函數(shù)常用的有 count()、sum()、avg()、max()、min() 等，其效果與聚合函數(shù)相同，具體如下：

• sum(column_1) ：對(duì) column_1 字段求和，字段必須是整型或浮點(diǎn)型；

• count(column_1)：對(duì) column_1 字段計(jì)數(shù)；

• avg(column_1)：對(duì) column_1 字段求平均值，字段必須是整型或浮點(diǎn)型；

• max(column_1)：對(duì) column_1 字段求最大值，字段是整型或浮點(diǎn)型，也可是字符串；

• min(column_1)：對(duì) column_1 字段求最小值，字段是整型或浮點(diǎn)型，也可是字符串；

示例：

select *,sum(sale_cnt) over (partition by user_id),count(prod_id) over (partition by user_id),avg(sale_cnt) over (partition by user_id),max(sale_cnt) over (partition by user_id),min(sale_cnt) over (partition by user_id)from rows_test

示例解釋?zhuān)?/p>

• sum(sale_cnt) over (partition by user_id)以用戶(hù)id為分區(qū)計(jì)算銷(xiāo)量的和，返回值為用戶(hù)所有產(chǎn)品銷(xiāo)量的和；

• count(prod_id) over (partition by user_id)以用戶(hù)id為分區(qū)計(jì)算銷(xiāo)售產(chǎn)品數(shù)量，返回值為用戶(hù)銷(xiāo)售的產(chǎn)品個(gè)數(shù)；

• avg(sale_cnt) over (partition by user_id)以用戶(hù)id為分區(qū)計(jì)算銷(xiāo)售產(chǎn)品銷(xiāo)量的平均值，返回值為用戶(hù)平均每個(gè)產(chǎn)品的銷(xiāo)量；

• max(sale_cnt) over (partition by user_id)以用戶(hù)id為分區(qū)計(jì)算產(chǎn)品最大銷(xiāo)量，返回值為用戶(hù)銷(xiāo)售最多的產(chǎn)品個(gè)數(shù)；

• min(sale_cnt) over (partition by user_id)以用戶(hù)id為分區(qū)計(jì)算銷(xiāo)售產(chǎn)品數(shù)量，返回值為用戶(hù)銷(xiāo)售最少的產(chǎn)品個(gè)數(shù)；

梧桐數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)試結(jié)果如圖：

五、總結(jié)

對(duì)比梧桐數(shù)據(jù)庫(kù)與GBase數(shù)據(jù)窗口函數(shù)的語(yǔ)法及使用基本相同，其避免了使用子查詢(xún)或連接，可以顯著提高查詢(xún)性能；提供了對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行靈活分析的能力，可以輕松適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)分析需求，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的分析能力；

窗口函數(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景也非常廣泛，可以用于各種數(shù)據(jù)分析和處理任務(wù)；例如通過(guò)排序類(lèi)函數(shù)可以計(jì)算套餐銷(xiāo)量top；地市、區(qū)縣業(yè)務(wù)發(fā)展情況的top等；匯總、累計(jì)類(lèi)函數(shù)可以統(tǒng)計(jì)用戶(hù)出賬等收入分析。

到此這篇關(guān)于GBase與梧桐數(shù)據(jù)庫(kù)窗口函數(shù)使用的方法比較的文章就介紹到這了,更多相關(guān)GBase與梧桐數(shù)據(jù)庫(kù)窗口函數(shù)使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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