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hive高级查询（2）

news 2025/12/20 2:29:57

-- 分组查询
SELECT sex,SUM(mark) sum_mark
FROM score
GROUP BY sex
HAVING sum_mark > 555;

SELECT sex,sum_mark
FROM(
    SELECT sex,SUM(mark) sum_mark
    FROM score
    GROUP BY sex
) t
WHERE sum_mark > 555;

SELECT AVG(gid),SUM(gid)/COUNT(gid) FROM student;
SELECT COUNT(gid),COUNT(DISTINCT gid) FROM student;
SELECT collect_list(gid),collect_set(gid) FROM student;
+------------+--------+--+
|    _c0     |  _c1   |
+------------+--------+--+
| [1,1,2,2]  | [1,2]  |
+------------+--------+--+
SELECT collect_list(gid),collect_list(DISTINCT gid) FROM student;结果同上

-- 窗口排名函数
SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY id) rn
FROM score;
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | rn  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+
| 1         | a           | male       | 99.0        | 1   |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 2   |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 3   |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 4   |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 5   |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 6   |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 7   |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 8   |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 9   |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 10  |
| 11        | k           | female     | 100.0       | 11  |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 12  |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 13  |
| 14        | n           | female     | NULL        | 14  |
| 15        | o           | male       | NULL        | 15  |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 16  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+

SELECT *,
    rank() OVER(ORDER BY mark desc) rn
FROM score;
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | rn  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+
| 11        | k           | female     | 100.0       | 1   |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 2   |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 2   |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 4   |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 5   |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 5   |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 5   |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 8   |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 9   |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 10  |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 11  |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 12  |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 13  |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 14  |
| 14        | n           | female     | NULL        | 15  |
| 15        | o           | male       | NULL        | 15  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+

SELECT *,
    dense_rank() OVER(ORDER BY mark desc) rn
FROM score;
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | rn  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+
| 11        | k           | female     | 100.0       | 1   |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 2   |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 2   |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 3   |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 4   |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 4   |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 4   |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 5   |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 6   |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 7   |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 8   |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 9   |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 10  |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 11  |
| 14        | n           | female     | NULL        | 12  |
| 15        | o           | male       | NULL        | 12  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+

SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY sex ORDER BY id) rn
FROM score;
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | rn  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+
| 2         | b           | female     | 87.0        | 1   |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 2   |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 3   |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 4   |
| 11        | k           | female     | 100.0       | 5   |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 6   |
| 14        | n           | female     | NULL        | 7   |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 8   |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 1   |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 2   |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 3   |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 4   |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 5   |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 6   |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 7   |
| 15        | o           | male       | NULL        | 8   |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+

SELECT *,
    rank() OVER(PARTITION BY sex ORDER BY mark desc) rn
FROM score;
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | rn  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+
| 11        | k           | female     | 100.0       | 1   |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 2   |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 2   |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 2   |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 5   |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 6   |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 7   |
| 14        | n           | female     | NULL        | 8   |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 1   |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 1   |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 3   |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 4   |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 5   |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 6   |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 7   |
| 15        | o           | male       | NULL        | 8   |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+

SELECT *,
    dense_rank() OVER(PARTITION BY sex ORDER BY mark desc) rn
FROM score;
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | rn  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+
| 11        | k           | female     | 100.0       | 1   |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 2   |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 2   |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 2   |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 3   |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 4   |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 5   |
| 14        | n           | female     | NULL        | 6   |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 1   |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 1   |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 2   |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 3   |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 4   |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 5   |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 6   |
| 15        | o           | male       | NULL        | 7   |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----+--+

-- 总结：
ROW_NUMBER() 按行定序，[1,2,3]
RANK()       按值定序，[1,1,3]
DENSE_RANK() 按值定序，[1,1,2]
-- 用法：
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY )，仅分区后排名，用得少
ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY )，全窗口排序后排名，用得少
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY ORDER BY )，先分组，再排序，最后排名
【注：以上用法适用于三种排名函数】
partition BY 定义窗口大小为分组大小，否则窗口大小为全表大小

-- 窗口聚合函数
SELECT *,
    COUNT(*) OVER(PARTITION BY sex)
FROM score;
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | _wcol0  |
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+
| 16        | p           | female     | 88.0        | 8       |
| 14        | n           | female     | NULL        | 8       |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 8       |
| 11        | k           | female     | 100.0       | 8       |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 8       |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 8       |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 8       |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 8       |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 8       |
| 15        | o           | male       | NULL        | 8       |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 8       |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 8       |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 8       |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 8       |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 8       |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 8       |
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+

SELECT *,
    MAX(mark) OVER(PARTITION BY sex) max_mark,
    MIN(mark) OVER(PARTITION BY sex) min_mark
FROM score
WHERE mark IS NOT null;
+-----------+-------------+------------+-------------+-----------+-----------+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | max_mark  | min_mark  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----------+-----------+--+
| 16        | p           | female     | 88.0        | 100.0     | 46.0      |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 100.0     | 46.0      |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 100.0     | 46.0      |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 100.0     | 46.0      |
| 11        | k           | female     | 100.0       | 100.0     | 46.0      |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 100.0     | 46.0      |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 100.0     | 46.0      |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 99.0      | 50.0      |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 99.0      | 50.0      |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 99.0      | 50.0      |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 99.0      | 50.0      |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 99.0      | 50.0      |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 99.0      | 50.0      |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 99.0      | 50.0      |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----------+-----------+--+

SELECT *,
    SUM(mark) OVER(PARTITION BY sex) sum_mark,
    AVG(mark) OVER(PARTITION BY sex) avg_mark
FROM score;
+-----------+-------------+------------+-------------+-----------+--------------------+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | sum_mark  |      avg_mark      |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----------+--------------------+--+
| 16        | p           | female     | 88.0        | 551.0     | 78.71428571428571  |
| 14        | n           | female     | NULL        | 551.0     | 78.71428571428571  |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 551.0     | 78.71428571428571  |
| 11        | k           | female     | 100.0       | 551.0     | 78.71428571428571  |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 551.0     | 78.71428571428571  |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 551.0     | 78.71428571428571  |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 551.0     | 78.71428571428571  |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 551.0     | 78.71428571428571  |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 556.0     | 79.42857142857143  |
| 15        | o           | male       | NULL        | 556.0     | 79.42857142857143  |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 556.0     | 79.42857142857143  |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 556.0     | 79.42857142857143  |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 556.0     | 79.42857142857143  |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 556.0     | 79.42857142857143  |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 556.0     | 79.42857142857143  |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 556.0     | 79.42857142857143  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----------+--------------------+--+

SELECT *,
    SUM(mark) OVER(ORDER BY mark) sum_mark
FROM score;
-- 窗口自上而下自动变化，遇到相同值时视为一组同时计算，窗口范围从表首行到表末行，计算范围从表首行到当前行
+-----------+-------------+------------+-------------+-----------+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | sum_mark  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----------+--+
| 15        | o           | male       | NULL        | NULL      |
| 14        | n           | female     | NULL        | NULL      |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 46.0      |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 96.0      |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 150.0     |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 218.0     |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 290.0     |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 365.0     |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 452.0     |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 716.0     |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 716.0     |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 716.0     |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 809.0     |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 1007.0    |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 1007.0    |
| 11        | k           | female     | 100.0       | 1107.0    |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----------+--+

SELECT *,
    SUM(mark) OVER(PARTITION BY sex ORDER BY mark) sum_mark
FROM score;
-- 如果分组则窗口边界是从组的第一行到组的最后一行
-- 如果不分组则窗口边界是从表的第一行到表的最后一行
+-----------+-------------+------------+-------------+-----------+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | sum_mark  |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----------+--+
| 14        | n           | female     | NULL        | NULL      |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 46.0      |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 100.0     |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 187.0     |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 451.0     |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 451.0     |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 451.0     |
| 11        | k           | female     | 100.0       | 551.0     |
| 15        | o           | male       | NULL        | NULL      |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 50.0      |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 118.0     |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 190.0     |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 265.0     |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 358.0     |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 556.0     |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 556.0     |
+-----------+-------------+------------+-------------+-----------+--+

-- 窗口分析函数
SELECT *,
    LEAD(mark,2,0) OVER(PARTITION BY sex ORDER BY mark) lead,
    LAG(mark,2,0) OVER(PARTITION BY sex ORDER BY mark) lag
FROM score;
-- 说明：
-- 第一个参数指定要取哪个字段的值
-- 第二个参数指定向上或向下跳过几行（默认值是1）
-- 第三个参数指定当值为null时替代的默认值（默认值是null）
+-----------+-------------+------------+-------------+--------+-------+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  |  lead  |  lag  |
+-----------+-------------+------------+-------------+--------+-------+--+
| 14        | n           | female     | NULL        | 54.0   | 0.0   |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 87.0   | 0.0   |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 88.0   | NULL  |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 88.0   | 46.0  |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 88.0   | 54.0  |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 100.0  | 87.0  |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 0.0    | 88.0  |
| 11        | k           | female     | 100.0       | 0.0    | 88.0  |
| 15        | o           | male       | NULL        | 68.0   | 0.0   |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 72.0   | 0.0   |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 75.0   | NULL  |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 93.0   | 50.0  |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 99.0   | 68.0  |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 99.0   | 72.0  |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 0.0    | 75.0  |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 0.0    | 93.0  |
+-----------+-------------+------------+-------------+--------+-------+--+

SELECT *,
    FIRST_VALUE(mark,true) OVER(partition BY sex ORDER BY mark desc) first,
    LAST_VALUE(mark,true) OVER(partition BY sex ORDER BY mark desc) last
FROM score;
-- 说明
-- 第一个参数指定要取哪个字段的值
-- 第二个参数指定是否跳过null值（默认值是false）
+-----------+-------------+------------+-------------+--------+--------+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | first  |  last  |
+-----------+-------------+------------+-------------+--------+--------+--+
| 11        | k           | female     | 100.0       | 100.0  | 100.0  |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 100.0  | 88.0   |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 100.0  | 88.0   |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 100.0  | 88.0   |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 100.0  | 87.0   |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 100.0  | 54.0   |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 100.0  | 46.0   |
| 14        | n           | female     | NULL        | 100.0  | 46.0   |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 99.0   | 99.0   |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 99.0   | 99.0   |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 99.0   | 93.0   |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 99.0   | 75.0   |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 99.0   | 72.0   |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 99.0   | 68.0   |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 99.0   | 50.0   |
| 15        | o           | male       | NULL        | 99.0   | 50.0   |
+-----------+-------------+------------+-------------+--------+--------+--+

-- 思路：分组 -> 排序 -> 计算【排名，聚合，分析】
-- 排名 -> row_number(),rank(),dense_rank()
-- 聚合 -> count(),max(),min(),sum(),avg()
-- 分析 -> lead(),lag(),first_value(),last_value()

-- window子句分为两类：行，值范围，不支持使用的函数包括：row_number(),rank(),dense_rank(),lead(),lag()

SELECT *,
    MAX(mark) OVER(ORDER BY mark rows BETWEEN unbounded preceding AND CURRENT row)
FROM score;
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | _wcol0  |
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+
| 15        | o           | male       | NULL        | NULL    |
| 14        | n           | female     | NULL        | NULL    |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 46.0    |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 50.0    |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 54.0    |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 68.0    |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 72.0    |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 75.0    |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 87.0    |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 88.0    |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 88.0    |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 88.0    |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 93.0    |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 99.0    |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 99.0    |
| 11        | k           | female     | 100.0       | 100.0   |
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+

SELECT *,
    MAX(mark) OVER(ORDER BY mark rows BETWEEN unbounded preceding AND unbounded following)
FROM score;
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | _wcol0  |
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+
| 15        | o           | male       | NULL        | 100.0   |
| 14        | n           | female     | NULL        | 100.0   |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 100.0   |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 100.0   |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 100.0   |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 100.0   |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 100.0   |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 100.0   |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 100.0   |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 100.0   |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 100.0   |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 100.0   |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 100.0   |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 100.0   |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 100.0   |
| 11        | k           | female     | 100.0       | 100.0   |
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+

SELECT *,
    MAX(mark) OVER(ORDER BY mark rows BETWEEN 2 following AND 6 following)
FROM score;
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | _wcol0  |
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+
| 15        | o           | male       | NULL        | 72.0    |
| 14        | n           | female     | NULL        | 75.0    |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 87.0    |
| 7         | g           | male       | 50.0        | 88.0    |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 88.0    |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 88.0    |
| 10        | j           | male       | 72.0        | 93.0    |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 99.0    |
| 2         | b           | female     | 87.0        | 99.0    |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 100.0   |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 100.0   |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 100.0   |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 100.0   |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 100.0   |
| 1         | a           | male       | 99.0        | NULL    |
| 11        | k           | female     | 100.0       | NULL    |
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+

SELECT *,
    MAX(mark) OVER(ORDER BY mark range BETWEEN 20 preceding AND 20 following)
FROM score;
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+
| score.id  | score.name  | score.sex  | score.mark  | _wcol0  |
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+
| 15        | o           | male       | NULL        | NULL    |
| 14        | n           | female     | NULL        | NULL    |
| 6         | f           | female     | 46.0        | 54.0    |  
| 7         | g           | male       | 50.0        | 68.0    |
| 4         | d           | female     | 54.0        | 72.0    |
| 3         | c           | male       | 68.0        | 88.0    |  
| 10        | j           | male       | 72.0        | 88.0    |
| 9         | i           | male       | 75.0        | 93.0    |  
| 2         | b           | female     | 87.0        | 100.0   |
| 16        | p           | female     | 88.0        | 100.0   |
| 12        | l           | female     | 88.0        | 100.0   |
| 8         | h           | female     | 88.0        | 100.0   |
| 5         | e           | male       | 93.0        | 100.0   |
| 13        | m           | male       | 99.0        | 100.0   |
| 1         | a           | male       | 99.0        | 100.0   |
| 11        | k           | female     | 100.0       | 100.0   |
+-----------+-------------+------------+-------------+---------+--+

-- 取成绩前3名
WITH t1 AS(
    SELECT *,
        DENSE_RANK() OVER(ORDER BY mark desc) dk
    FROM score
)
SELECT * 
FROM t1 
WHERE dk <=3;

SELECT * 
FROM (
    SELECT *,
        DENSE_RANK() OVER(ORDER BY mark desc) dk
    FROM score
)t1 
WHERE dk <=3;

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编程新知 2025/8/12 16:28:43

Ubuntu系统下交叉编译openssl

一、参考资料 OpenSSL&&libcurl库的交叉编译 - hesetone - 博客园 二、准备工作 1. 编译环境 宿主机&#xff1a;Ubuntu 20.04.6 LTSHost&#xff1a;ARM32位交叉编译器&#xff1a;arm-linux-gnueabihf-gcc-11.1.0 2. 设置交叉编译工具链 在交叉编译之前&#x…...

编程新知 2025/11/10 15:33:04

Java 8 Stream API 入门到实践详解

一、告别 for 循环&#xff01; 传统痛点&#xff1a; Java 8 之前&#xff0c;集合操作离不开冗长的 for 循环和匿名类。例如&#xff0c;过滤列表中的偶数&#xff1a; List<Integer> list Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List<Integer> evens new ArrayList…...

编程新知 2025/11/25 5:13:22

.Net框架，除了EF还有很多很多......

文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

编程新知 2025/12/12 1:01:45

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 &#xff08;1&#xff09;设置网关 打开VMware虚拟机&#xff0c;点击编辑…...

编程新知 2025/12/19 13:26:11

JVM垃圾回收机制全解析

Java虚拟机&#xff08;JVM&#xff09;中的垃圾收集器&#xff08;Garbage Collector&#xff0c;简称GC&#xff09;是用于自动管理内存的机制。它负责识别和清除不再被程序使用的对象&#xff0c;从而释放内存空间&#xff0c;避免内存泄漏和内存溢出等问题。垃圾收集器在Ja…...

编程新知 2025/11/30 16:55:15

在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module

1、为什么要修改 CONNECT 报文&#xff1f; 多租户隔离&#xff1a;自动为接入设备追加租户前缀&#xff0c;后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权&#xff1a;将入站用户名替换为 OAuth Access-Token&#xff0c;后端 Broker 统一校验。灰度发布&#xff1a;根据 IP/地理位写…...

编程新知 2025/8/1 10:20:23

基于Docker Compose部署Java微服务项目

一. 创建根项目 根项目&#xff08;父项目&#xff09;主要用于依赖管理 一些需要注意的点&#xff1a; 打包方式需要为 pom<modules>里需要注册子模块不要引入maven的打包插件&#xff0c;否则打包时会出问题 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8…...

编程新知 2025/12/16 20:52:05

零基础在实践中学习网络安全-皮卡丘靶场（第九期-Unsafe Fileupload模块）（yakit方式）

本期内容并不是很难&#xff0c;相信大家会学的很愉快&#xff0c;当然对于有后端基础的朋友来说&#xff0c;本期内容更加容易了解&#xff0c;当然没有基础的也别担心&#xff0c;本期内容会详细解释有关内容 本期用到的软件&#xff1a;yakit&#xff08;因为经过之前好多期…...

编程新知 2025/12/9 14:35:12

九天毕昇深度学习平台 | 如何安装库？

pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user 举个例子&#xff1a; 报错 ModuleNotFoundError: No module named torch 那么我需要安装 torch pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user pip install 库名&#x…...

编程新知 2025/12/10 1:16:05