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hive高级查询（2）

news 2025/11/4 15:39:43

-- 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 2025/11/4 3:39:04

深入浅出Asp.Net Core MVC应用开发系列-AspNetCore中的日志记录

ASP.NET Core 是一个跨平台的开源框架&#xff0c;用于在 Windows、macOS 或 Linux 上生成基于云的新式 Web 应用。 ASP.NET Core 中的日志记录 .NET 通过 ILogger API 支持高性能结构化日志记录&#xff0c;以帮助监视应用程序行为和诊断问题。 可以通过配置不同的记录提供程…...

编程新知 2025/11/3 20:06:38

css实现圆环展示百分比，根据值动态展示所占比例

代码如下 <view class""><view class"circle-chart"><view v-if"!!num" class"pie-item" :style"{background: conic-gradient(var(--one-color) 0%,#E9E6F1 ${num}%),}"></view><view v-else …...

编程新知 2025/10/29 22:15:20

React第五十七节 Router中RouterProvider使用详解及注意事项

前言 在 React Router v6.4 中&#xff0c;RouterProvider 是一个核心组件&#xff0c;用于提供基于数据路由&#xff08;data routers&#xff09;的新型路由方案。 它替代了传统的 <BrowserRouter>&#xff0c;支持更强大的数据加载和操作功能&#xff08;如 loader 和…...

编程新知 2025/10/31 15:31:54

centos 7 部署awstats 网站访问检测

一、基础环境准备&#xff08;两种安装方式都要做&#xff09; bash # 安装必要依赖 yum install -y httpd perl mod_perl perl-Time-HiRes perl-DateTime systemctl enable httpd # 设置 Apache 开机自启 systemctl start httpd # 启动 Apache二、安装 AWStats&#xff0…...

编程新知 2025/11/2 1:18:26

Nuxt.js 中的路由配置详解

Nuxt.js 通过其内置的路由系统简化了应用的路由配置&#xff0c;使得开发者可以轻松地管理页面导航和 URL 结构。路由配置主要涉及页面组件的组织、动态路由的设置以及路由元信息的配置。 自动路由生成 Nuxt.js 会根据 pages 目录下的文件结构自动生成路由配置。每个文件都会对…...

编程新知 2025/10/26 12:46:24

全志A40i android7.1 调试信息打印串口由uart0改为uart3

一&#xff0c;概述 1. 目的 将调试信息打印串口由uart0改为uart3。 2. 版本信息 Uboot版本&#xff1a;2014.07&#xff1b; Kernel版本&#xff1a;Linux-3.10&#xff1b; 二&#xff0c;Uboot 1. sys_config.fex改动 使能uart3(TX:PH00 RX:PH01)&#xff0c;并让boo…...

编程新知 2025/11/1 15:05:34

使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台

🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型（LLM）的广泛应用，开发者常面临多个挑战： 各大模型（OpenAI、Claude、Gemini、Ollama）接口风格不统一；缺乏一个统一平台进行模型调用与测试；本地模型 Ollama 的集成与前…...

编程新知 2025/11/3 0:38:19

基于 TAPD 进行项目管理

起因 自己写了个小工具&#xff0c;仓库用的Github。之前在用markdown进行需求管理&#xff0c;现在随着功能的增加&#xff0c;感觉有点难以管理了&#xff0c;所以用TAPD这个工具进行需求、Bug管理。 操作流程 注册 TAPD&#xff0c;需要提供一个企业名新建一个项目&#…...

编程新知 2025/10/25 12:56:40

Golang——9、反射和文件操作

反射和文件操作 1、反射1.1、reflect.TypeOf()获取任意值的类型对象1.2、reflect.ValueOf()1.3、结构体反射 2、文件操作2.1、os.Open()打开文件2.2、方式一&#xff1a;使用Read()读取文件2.3、方式二&#xff1a;bufio读取文件2.4、方式三&#xff1a;os.ReadFile读取2.5、写…...

编程新知 2025/10/30 16:18:55