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解释

开窗函数用于为行定义一个窗口(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基础行的列和聚合列。

语法

函数() over(partition by 列名1 order by 列名2 rows between [[unbounded|num] preceding | current row]and [[unbounded|num] following | current row]) rows between:作用为划分表中窗口边界
​ unbounded preceding:表示表中窗口无上边界
​ num preceding:表示表中窗口上界到距离当前行向上num行
​ current row:表示当前行
​ num following:表示表中窗口下界到距离当前行向下num行
​ unbounded following:表示表中窗口无下边界
​ rows between unbounded preceding and unbounded following

hive开窗函数

排序开窗函数

样例数据

select * from test ;
>name score  subjectA     90     语文A 	   90     数学A     98     英语B     93     语文B     90     数学B     94     英语

RANK()

在计算排序时,若存在相同位次,会跳过之后的位次。有3条排在第1位时,排序为:1,1,1,4······
示例:

#按姓名分组,排序每个人的分数从低到高
select name , score , subject ,rank()over(partition by name order by score ) rk from test;
>name score   subject  rk 
> A     90     语文     1
> A 	90     数学     1
> A     98     英语     3
> B     90     数学     1
> B     93     语文     2
> B     94     英语     3

DENSE_RANK()

在计算排序时,若存在相同位次,不会跳过之后的位次。有3条排在第1位时,排序为:1,1,1,2······
示例:

#按姓名分组,排序每个人的分数从低到高
select name , score , subject ,rank()over(partition by name order by score ) rk from test;
>name score   subject  rk 
> A     90     语文     1
> A 	90     数学     1
> A     98     英语     2
> B     90     数学     1
> B     93     语文     2
> B     94     英语     3

ROW_NUMBER()

这个函数赋予唯一的连续位次。例如,有3条排在第1位时,排序为:1,2,3,4······
示例:

#按姓名分组,排序每个人的分数从低到高
select name , score , subject ,rank()over(partition by name order by score ) rk from test;
>name score   subject  rk 
> A     90     语文     1
> A 	90     数学     2
> A     98     英语     3
> B     90     数学     1
> B     93     语文     2
> B     94     英语     3

分析开窗函数

样例数据:

select * from test;RN      ADDRESS     ARRIVAL_TIME         USERID    ------  ----------  -------------------  --------- 1       A1          2012-7-9 下午12:03:21  1                  (null)  A2          2012-7-9 下午12:04:21  2                  (null)  A3          2012-7-9 下午12:05:21  3                 2       A1          2012-7-9 下午12:08:21  4                   (null)  A2          2012-7-9 下午12:09:21  5                   (null)  A3          2012-7-9 下午12:10:21  6                  3       A1          2012-7-9 下午12:13:21  7                   (null)  A3          2012-7-9 下午12:15:21  8                   4       A1          2012-7-9 下午12:18:23  9                   5       A1          2012-7-9 下午12:19:21  10                  (null)  A2          2012-7-9 下午12:20:21  11                 (null)  A3          2012-7-9 下午12:21:21  12                 6       A1          2012-7-9 下午12:23:23  13                  (null)  A2          2012-7-9 下午12:24:21  14        

last_value

取开窗最后一个值
第一个参数是列名,第二个参数可选布尔值,默认值为FALSE,true可以忽略null值

select rn,address,arrival_time,userid,last_value(rn,true) over(order by userid) group_t from test查询结果如下:RN      ADDRESS     ARRIVAL_TIME         USERID     GROUP_T    ------  ----------  -------------------  ---------  ---------- 1       A1          2012-7-9 下午12:03:21  1          1          (null)  A2          2012-7-9 下午12:04:21  2          1          (null)  A3          2012-7-9 下午12:05:21  3          1          2       A1          2012-7-9 下午12:08:21  4          2          (null)  A2          2012-7-9 下午12:09:21  5          2          (null)  A3          2012-7-9 下午12:10:21  6          2          3       A1          2012-7-9 下午12:13:21  7          3          (null)  A3          2012-7-9 下午12:15:21  8          3          4       A1          2012-7-9 下午12:18:23  9          4          5       A1          2012-7-9 下午12:19:21  10         5          (null)  A2          2012-7-9 下午12:20:21  11         5          (null)  A3          2012-7-9 下午12:21:21  12         5          6       A1          2012-7-9 下午12:23:23  13         6          (null)  A2          2012-7-9 下午12:24:21  14         6 

first_value

取开窗第一个值
第一个参数是列名,第二个参数可选布尔值,默认值为FALSE,true可以忽略null值

select rn,address,arrival_time,userid,first_value(rn,true) over(order by userid) group_t from test查询结果如下:RN      ADDRESS     ARRIVAL_TIME         USERID     GROUP_T    ------  ----------  -------------------  ---------  ---------- 1       A1          2012-7-9 下午12:03:21  1          1          (null)  A2          2012-7-9 下午12:04:21  2          1          (null)  A3          2012-7-9 下午12:05:21  3          1          2       A1          2012-7-9 下午12:08:21  4          1          (null)  A2          2012-7-9 下午12:09:21  5          1          (null)  A3          2012-7-9 下午12:10:21  6          1          3       A1          2012-7-9 下午12:13:21  7          1          (null)  A3          2012-7-9 下午12:15:21  8          1          4       A1          2012-7-9 下午12:18:23  9          1          5       A1          2012-7-9 下午12:19:21  10         1          (null)  A2          2012-7-9 下午12:20:21  11         1          (null)  A3          2012-7-9 下午12:21:21  12         1          6       A1          2012-7-9 下午12:23:23  13         1          (null)  A2          2012-7-9 下午12:24:21  14         1 

lag

LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值 ,第三个参数指的是往上n个weinull的默认值,不是指开窗那列的值为null的默认值,示例:

select  rn,address,arrival_time,userid,lag(rn,2,0) over(order by userid) group_t from test查询结果如下:RN      ADDRESS     ARRIVAL_TIME         USERID     GROUP_T    ------  ----------  -------------------  ---------  ---------- 1       A1          2012-7-9 下午12:03:21  1          0         (null)  A2          2012-7-9 下午12:04:21  2          0          (null)  A3          2012-7-9 下午12:05:21  3          1        2       A1          2012-7-9 下午12:08:21  4          null          (null)  A2          2012-7-9 下午12:09:21  5          null         (null)  A3          2012-7-9 下午12:10:21  6          2          3       A1          2012-7-9 下午12:13:21  7          null         (null)  A3          2012-7-9 下午12:15:21  8          null                   4       A1          2012-7-9 下午12:18:23  9          3  5       A1          2012-7-9 下午12:19:21  10         null          (null)  A2          2012-7-9 下午12:20:21  11         4(null)  A3          2012-7-9 下午12:21:21  12         5               6       A1          2012-7-9 下午12:23:23  13         null         (null)  A2          2012-7-9 下午12:24:21  14         null

lead

LEAD(col,n,DEFAULT)用于统计窗口内往下第n行值

select  rn,address,arrival_time,userid,lead(rn,2,0) over(order by userid) group_t from test
查询结果如下:RN      ADDRESS     ARRIVAL_TIME         USERID     GROUP_T    ------  ----------  -------------------  ---------  ---------- 1       A1          2012-7-9 下午12:03:21  1          null        (null)  A2          2012-7-9 下午12:04:21  2          2          (null)  A3          2012-7-9 下午12:05:21  3          null        2       A1          2012-7-9 下午12:08:21  4          null          (null)  A2          2012-7-9 下午12:09:21  5          3(null)  A3          2012-7-9 下午12:10:21  6          null          3       A1          2012-7-9 下午12:13:21  7          4(null)  A3          2012-7-9 下午12:15:21  8          54       A1          2012-7-9 下午12:18:23  9          null  5       A1          2012-7-9 下午12:19:21  10         null          (null)  A2          2012-7-9 下午12:20:21  11         6(null)  A3          2012-7-9 下午12:21:21  12         null               6       A1          2012-7-9 下午12:23:23  13         0(null)  A2          2012-7-9 下午12:24:21  14         0

其他窗口函数

cume_dist

这个函数不太常用, 小于等于当前值的行数/分组内总行数

select r, a ,cume_dist() over( order by a  ) col from (
select 'cc' r, 1  a union all select 'aa',2 union all select 'bb', 3
) tr  a       col
>c	1	0.3333333333333333  #1/3
>aa	2	0.6666666666666666  #2/3
>b	3	1                   #3/3

percent_rank

percent_rank :窗口内当前行的RANK值-1/窗口内总行数-1(这里的rank值就是指的是rank 函数的的返回值)

select r, a ,percent_rank() over( order by a  ) col from (
select 'cc' r, 1  a union all select 'aa',2 union all select 'bb', 3
) tr  a       col
>c	1		 0   #1-1/3-1
>aa	2	     5   #2-1/3-1
>b	3	     1   #3-3/3-1

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Neo.mjs性能优化&#xff1a;如何实现每秒40,000增量更新的秘密 【免费下载链接】neo The application worker driven frontend framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/neo/neo Neo.mjs作为一款由应用工作器驱动的前端框架&#xff0c;以其卓越的性能表现…...

Qwen3-ForcedAligner-0.6B在字幕制作中的落地应用:SRT自动导出全流程

Qwen3-ForcedAligner-0.6B在字幕制作中的落地应用&#xff1a;SRT自动导出全流程 1. 引言&#xff1a;告别手动打轴&#xff0c;让字幕制作快10倍 如果你做过视频字幕&#xff0c;一定体会过手动打轴的痛苦。一集45分钟的视频&#xff0c;台词稿早就准备好了&#xff0c;但你…...

Wan2.2-I2V-A14B实战案例:为本地餐饮店生成15秒抖音爆款菜品视频

Wan2.2-I2V-A14B实战案例&#xff1a;为本地餐饮店生成15秒抖音爆款菜品视频 1. 项目背景与价值 对于本地餐饮商家来说&#xff0c;短视频营销已经成为吸引顾客的重要手段。然而&#xff0c;专业视频制作成本高、周期长&#xff0c;很多小店难以承担。Wan2.2-I2V-A14B文生视频…...

Unity 6升级后频繁闪退?别慌,这8个D3D11崩溃的修复方法亲测有效

Unity 6升级后D3D11崩溃全攻略&#xff1a;从快速修复到深度优化 刚升级到Unity 6的开发者们&#xff0c;是否正被突如其来的编辑器崩溃搞得焦头烂额&#xff1f;那些令人抓狂的"D3D11设备丢失"弹窗&#xff0c;不仅打断工作流&#xff0c;还可能让宝贵项目进度陷入停…...

实战指南:为spring boot项目快速配置最优jdk环境,助力应用高效部署

最近在准备一个Spring Boot项目时&#xff0c;发现JDK环境配置这个看似简单的环节其实藏着不少学问。特别是当项目需要兼顾开发效率和生产环境稳定性时&#xff0c;合理的JDK配置方案就显得尤为重要。今天就来分享下我的实战经验&#xff0c;以及如何利用工具快速搞定这些配置。…...

临床数据建模实战:Lasso回归在蛋白质组学中的5个关键应用技巧

临床数据建模实战&#xff1a;Lasso回归在蛋白质组学中的5个关键应用技巧 蛋白质组学数据的高维度特性让传统统计方法束手无策——当检测指标数量达到数千甚至上万时&#xff0c;如何从海量蛋白质中识别出真正有临床意义的生物标志物&#xff1f;这正是Lasso回归大显身手的领域…...

Python新手福音:借助快马AI零基础构建你的第一个行情网站

作为一个刚接触Python的新手&#xff0c;想要构建一个行情网站听起来可能有点吓人。但通过InsCode(快马)平台的AI辅助&#xff0c;整个过程变得异常简单。下面我就分享一下自己从零开始搭建第一个行情网站的经历。 数据获取部分 首先需要找到一个免费的金融数据接口。我选择了一…...

Mermaid Live Editor:代码驱动图表的革新者,重新定义技术可视化流程

Mermaid Live Editor&#xff1a;代码驱动图表的革新者&#xff0c;重新定义技术可视化流程 【免费下载链接】mermaid-live-editor Edit, preview and share mermaid charts/diagrams. New implementation of the live editor. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trendin…...

腾讯混元翻译模型HY-MT1.5-1.8B:免费开源,企业级翻译解决方案

腾讯混元翻译模型HY-MT1.5-1.8B&#xff1a;免费开源&#xff0c;企业级翻译解决方案 1. 引言 1.1 为什么选择HY-MT1.5-1.8B 在全球化的商业环境中&#xff0c;语言障碍成为企业拓展国际市场的首要挑战。腾讯混元团队推出的HY-MT1.5-1.8B翻译模型&#xff0c;以其18亿参数的…...