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hive高级查询（2）

news 2025/7/9 12:32:28

-- 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 2025/7/5 18:36:22

多模态2025：技术路线“神仙打架”，视频生成冲上云霄

文&#xff5c;魏琳华 编&#xff5c;王一粟 一场大会&#xff0c;聚集了中国多模态大模型的“半壁江山”。 智源大会2025为期两天的论坛中&#xff0c;汇集了学界、创业公司和大厂等三方的热门选手&#xff0c;关于多模态的集中讨论达到了前所未有的热度。其中&#xff0c;…...

编程新知 2025/7/9 7:17:49

反向工程与模型迁移：打造未来商品详情API的可持续创新体系

在电商行业蓬勃发展的当下&#xff0c;商品详情API作为连接电商平台与开发者、商家及用户的关键纽带&#xff0c;其重要性日益凸显。传统商品详情API主要聚焦于商品基本信息&#xff08;如名称、价格、库存等&#xff09;的获取与展示&#xff0c;已难以满足市场对个性化、智能…...

编程新知 2025/6/15 17:37:51

VTK如何让部分单位不可见

最近遇到一个需求&#xff0c;需要让一个vtkDataSet中的部分单元不可见&#xff0c;查阅了一些资料大概有以下几种方式 1.通过颜色映射表来进行&#xff0c;是最正规的做法 vtkNew<vtkLookupTable> lut; //值为0不显示&#xff0c;主要是最后一个参数&#xff0c;透明度…...

编程新知 2025/7/6 3:09:48

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

编程新知 2025/7/6 21:40:59

MySQL账号权限管理指南：安全创建账户与精细授权技巧

在MySQL数据库管理中&#xff0c;合理创建用户账号并分配精确权限是保障数据安全的核心环节。直接使用root账号进行所有操作不仅危险且难以审计操作行为。今天我们来全面解析MySQL账号创建与权限分配的专业方法。 一、为何需要创建独立账号&#xff1f; 最小权限原则&#xf…...

编程新知 2025/6/21 13:00:47

高效线程安全的单例模式：Python 中的懒加载与自定义初始化参数

高效线程安全的单例模式：Python 中的懒加载与自定义初始化参数 在软件开发中，单例模式（Singleton Pattern）是一种常见的设计模式，确保一个类仅有一个实例，并提供一个全局访问点。在多线程环境下，实现单例模式时需要注意线程安全问题，以防止多个线程同时创建实例，导致…...

编程新知 2025/6/21 15:17:11

[大语言模型]在个人电脑上部署ollama 并进行管理,最后配置AI程序开发助手.

ollama官网: 下载 https://ollama.com/ 安装 查看可以使用的模型 https://ollama.com/search 例如 https://ollama.com/library/deepseek-r1/tags # deepseek-r1:7bollama pull deepseek-r1:7b改token数量为409622 16384 ollama命令说明 ollama serve #&#xff1a…...

编程新知 2025/7/8 12:16:37

TSN交换机正在重构工业网络，PROFINET和EtherCAT会被取代吗？

在工业自动化持续演进的今天&#xff0c;通信网络的角色正变得愈发关键。 2025年6月6日&#xff0c;为期三天的华南国际工业博览会在深圳国际会展中心&#xff08;宝安&#xff09;圆满落幕。作为国内工业通信领域的技术型企业&#xff0c;光路科技&#xff08;Fiberroad&…...

编程新知 2025/7/9 2:21:59

深入理解Optional：处理空指针异常

1. 使用Optional处理可能为空的集合 在Java开发中&#xff0c;集合判空是一个常见但容易出错的场景。传统方式虽然可行&#xff0c;但存在一些潜在问题&#xff1a; // 传统判空方式 if (!CollectionUtils.isEmpty(userInfoList)) {for (UserInfo userInfo : userInfoList) {…...

编程新知 2025/7/6 0:26:53