❶ sql server 開窗函數里可以加聚集函數嘛類似rank() over (order by sum(distinct a) )
CASE WHEN wst.score - 60 < 0 THEN ---當wst.score <60的時候執行開窗函數RANK() OVER
RANK() OVER (PARTITION BY 當wst.score <60的時候，如果wst.score >=60直為null,否則的話當作'A'，--〉最終結果是按照wst.score <60（也就是null) 和 'A'分組
CASE WHEN wst.score - 60 >= 0 THEN NULL
ELSE 'A' END ORDER BY wst.score DESC
)
END
整個就是
1）如果wst.score <60
1.1按照 <60('A'). >=60(NULL)分組，注意，此時分組的是A和null
1.2按照A和NULL分組後按照wst.score組內降序排列
所以說你那個SQL語句性能很不好，可以優化的。你可以給個例子和你想要得結果，我可以幫你看看能否改進。
另外，你最外層那個CASE沒有else，程序很不健壯哦。。。
❷ SQL Server中的開窗函數是什麼
開窗函數（OVER子句）用於為行定義一個窗口（這里的窗口是指運算將要操作的行的集合），它對一組值進行操作，不需要使用GROUP BY子句對數據進行分組，能夠在同一行
中同時返回基礎行的列和聚合列。舉例來說，如果要得到一個年級所有班級所有學生的平均
分，按照傳統的寫法，肯定是通過AVG聚合函數來實現求平均分。由於聚合函數是以GROUP BY 查詢作為操作的上下文對一組值進行聚合，GROUP BY 操作對數據進行分組後，查詢
為每個組只返回一行數據，因此，我們不能同時返回基礎列（班級，學生等列），而只能得
到聚合列。
❸ Hive sql及窗口函數
hive函數：
1、根據指定條件返回結果：case when then else end as
2、基本類型轉換：CAST（）
3、nvl：處理空欄位：三個str時，是否為空可以指定返回不同的值
4、sql通配符： https://www.w3school.com.cn/sql/sql_wildcards.asp
5、count(1)與COUNT(*)：返回行數
如果表沒有主鍵，那麼count（1）比count（*）快；
如果有主鍵，那麼count（主鍵，聯合主鍵）比count（*）快；
count(1)跟count(主鍵)一樣，只掃描主鍵。count(*)跟count(非主鍵)一樣，掃描整個表。明顯前者更快一些。
性能問題：
1.任何情況下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最優選擇,(指沒有where的情況）；
2.盡量減少SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE COL = 『value』 這種查詢；
3.杜絕SELECT COUNT(COL) FROM tablename WHERE COL2 = 『value』 的出現。
count(expression)：查詢 is_reply=0 的數量： SELECT COUNT(IF(is_reply=0,1,NULL)) count FROM t_iov_help_feedback;
6、distinct與group by
distinct去重所有distinct之後所有的欄位，如果有一個欄位值不一致就不作為一條
group by是根據某一欄位分組，然後查詢出該條數據的所需欄位，可以搭配 where max(time)或者Row_Number函數使用，求出最大的一條數據
7、使用with 臨時表名 as() 的形式,簡單的臨時表直接嵌套進sql中，復雜的和需要復用的表寫到臨時表中，關聯的時候先找到關聯欄位，過濾條件最好在臨時表中先過濾後關聯
處理json的函數：
split(json_array_string(schools), '\\|\\|') AS schools
get_json_object(school, '$.id') AS school_id,
字元串函數：
1、instr（』源字元串』 , 『目標字元串』 ,』開始位置』,』第幾次出現』）
instr(sourceString,destString,start,appearPosition)
1.sourceString代表源字元串； destString代表要從源字元串中查找的子串；
2.start代表查找的開始位置，這個參數可選的，默認為1；
3.appearPosition代表想從源字元中查找出第幾次出現的destString，這個參數也是可選的， 默認為1
4.如果start的值為負數，則代表從右往左進行查找，但是位置數據仍然從左向右計算。
5.返回值為：查找到的字元串的位置。如果沒有查找到，返回0。
最簡單例子： 在abcd中查找a的位置，從第一個字母開始查，查找第一次出現時的位置
select instr(『abcd』,』a』,1,1) from al; —1
應用於模糊查詢：instr(欄位名/列名, 『查找欄位』)
select code,name,dept,occupation from staff where instr(code, 『001』)> 0;
等同於 select code, name, dept, occupation from staff where code like 『%001%』 ;
應用於判斷包含關系：
select ccn,mas_loc from mas_loc where instr(『FH,FHH,FHM』,ccn)>0;
等同於 select ccn,mas_loc from mas_loc where ccn in (『FH』,』FHH』,』FHM』);
2、substr（string A，int start，int len）和 substring（string A，int start，int len），用法一樣
substr(time,1,8) 表示將time從第1位開始截取，截取的長度為8位
第一種用法：
substr（string A，int start）和 substring（string A，int start），用法一樣
功效：返回字元串A從下標start位置到結尾的字元串
第二種用法：
substr（string A，int start，int len）和 substring（string A，int start，int len），用法一樣
功效：返回字元串A從下標start位置開始，長度為len的字元串
3、get_json_object(form_data,'$.學生姓名') as student_name
json_tuple 函數的作用：用來解析json字元串中的多個欄位
4、split(full_name, '\\.') [5] AS zq; 取的是數組里的第六個
日期(時間)函數：
1、to_date(event_time) 返回日期部分
2、date_sub：返回當前日期的相對時間
當前日期：select curdate()
當前日期前一天：select date_sub(curdate(),interval 1 day)
當前日期後一天：select date_sub(curdate(),interval -1 day)
date_sub(from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'), 14) 將現在的時間總秒數轉為標准格式時間，返回14天之前的時間
時間戳>>>>日期：
from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') 將現在的時間總秒數轉為標准格式時間
from_unixtime(get_json_object(get_json_object(form_data,'$.挽單時間'),'$.$date')/1000) as retain_time
unix_timestamp('2019-08-15 16:40:00','yyyy-MM-dd HH:mm:ss') --1565858400
日期>>>>時間戳：unix_timestamp()
date_format：yyyy-MM-dd HH:mm:ss 時間轉格式化時間
select date_format('2019-10-07 13:24:20', 'yyyyMMdd000000')-- 20191007000000select date_format('2019-10-07', 'yyyyMMdd000000')-- 20191007000000
1.日期比較函數: datediff語法: datediff(string enddate,string startdate)
返回值: int
說明: 返回結束日期減去開始日期的天數。
舉例： hive> select datediff('2016-12-30','2016-12-29'); 1
2.日期增加函數: date_add語法: date_add(string startdate, intdays)
返回值: string
說明: 返回開始日期startdate增加days天後的日期。
舉例： hive>select date_add('2016-12-29',10); 2017-01-08
3.日期減少函數: date_sub語法: date_sub (string startdate,int days)
返回值: string
說明: 返回開始日期startdate減少days天後的日期。
舉例： hive>select date_sub('2016-12-29',10); 2016-12-19
4.查詢近30天的數據
select * from table where datediff(current_timestamp,create_time)<=30；
create_time 為table里的欄位，current_timestamp 返回當前時間 2018-06-01 11:00:00
3、trunc()函數的用法：當前日期的各種第一天,或者對數字進行不四捨五入的截取
日期：
1.select trunc(sysdate) from al --2011-3-18 今天的日期為2011-3-18
2.select trunc(sysdate, 'mm') from al --2011-3-1 返回當月第一天.
上月1號 trunc(add_months(current_date(),-1),'MM')
3.select trunc(sysdate,'yy') from al --2011-1-1 返回當年第一天
4.select trunc(sysdate,'dd') from al --2011-3-18 返回當前年月日
5.select trunc(sysdate,'yyyy') from al --2011-1-1 返回當年第一天
6.select trunc(sysdate,'d') from al --2011-3-13 (星期天)返回當前星期的第一天
7.select trunc(sysdate, 'hh') from al --2011-3-18 14:00:00 當前時間為14:41
8.select trunc(sysdate, 'mi') from al --2011-3-18 14:41:00 TRUNC()函數沒有秒的精確
數字：TRUNC（number,num_digits） Number 需要截尾取整的數字。Num_digits 的默認值為 0。TRUNC()函數截取時不進行四捨五入
11.select trunc(123.458,1) from al --123.4
12.select trunc(123.458,-1) from al --120
4、round()：四捨五入：
select round(1.455, 2) #結果是：1.46，即四捨五入到十分位，也就是保留兩位小數
select round(1.5) #默認四捨五入到個位，結果是：2
select round(255, -1) #結果是：260，即四捨五入到十位，此時個位是5會進位
floor()：地板數
ceil()天花板數
5、
6.日期轉年函數: year語法: year(string date)
返回值: int
說明: 返回日期中的年。
舉例：
hive> select year('2011-12-08 10:03:01') from al;
2011
hive> select year('2012-12-08') fromal;
2012
7.日期轉月函數: month語法: month (string date)
返回值: int
說明: 返回日期中的月份。
舉例：
hive> select month('2011-12-08 10:03:01') from al;
12
hive> select month('2011-08-08') fromal;
8
8.日期轉天函數: day語法: day (string date)
返回值: int
說明: 返回日期中的天。
舉例：
hive> select day('2011-12-08 10:03:01') from al;
8
hive> select day('2011-12-24') fromal;
24
9.日期轉小時函數: hour語法: hour (string date)
返回值: int
說明: 返回日期中的小時。
舉例：
hive> select hour('2011-12-08 10:03:01') from al;
10
10.日期轉分鍾函數: minute語法: minute (string date)
返回值: int
說明: 返回日期中的分鍾。
舉例：
hive> select minute('2011-12-08 10:03:01') from al;
3
11.日期轉秒函數: second語法: second (string date)
返回值: int
說明: 返回日期中的秒。
舉例：
hive> select second('2011-12-08 10:03:01') from al;
1
12.日期轉周函數: weekofyear語法: weekofyear (string date)
返回值: int
說明: 返回日期在當前的周數。
舉例：
hive> select weekofyear('2011-12-08 10:03:01') from al;
49
查看hive表在hdfs中的位置：show create table 表名;
在hive中hive2hive，hive2hdfs：
HDFS、本地、hive -----> Hive：使用 insert into | overwrite、loaddata local inpath "" into table student;
Hive ----> Hdfs、本地：使用：insert overwrite | local
網站訪問量統計：
uv：每用戶訪問次數
ip：每ip(可能很多人)訪問次數
PV:是指頁面的瀏覽次數
VV:是指你訪問網站的次數
sql：
基本函數：
count、max、min、sum、avg、like、rlike（'2%'、'_2%'、%2%'、'[2]'）（java正則）
and、or、not、in
where、group by、having、{ join on 、full join} 、order by（desc降序）
sort by需要與distribut by集合結合使用：
hive (default)> set maprece.job.reces=3; //先設置rece的數量
insert overwrite local directory '/opt/mole/datas/distribute-by'
row format delimited fields terminated by '\t'
先按照部門編號分區，再按照員工編號降序排序。
select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;
外部表 create external table if not exists dept
分區表：create table dept_partition ( deptno int, dname string, loc string ) partitioned by ( month string )
load data local inpath '/opt/mole/datas/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201809');
alter table dept_partition add/drop partition(month='201805') ,partition(month='201804');
多分區聯合查詢：union
select * from dept_partition2 where month='201809' and day='10';
show partitions dept_partition;
desc formatted dept_partition;
二級分區表：create table dept_partition2 ( deptno int, dname string, loc string ) partitioned by (month string, day string) row format delimited fields terminated by '\t';
分桶抽樣查詢：分區針對的是數據的存儲路徑；分桶針對的是數據文件
create table stu_buck(id int, name string) clustered by(id) into 4 bucketsrow format delimited fields terminated by '\t';
設置開啟分桶與rece為1：
set hive.enforce.bucketing=true;
set maprece.job.reces=-1;
分桶抽樣：select * from stu_bucktablesample(bucket x out of y on id);
抽取，桶數/y，x是從哪個桶開始抽取，y越大 抽樣數越少，y與抽樣數成反比，x必須小於y
給空欄位賦值：
如果員工的comm為NULL，則用-1代替或用其他欄位代替 ：select nvl(comm,-1) from emp;
case when:如何符合記為1，用於統計、分組統計
select dept_id, sum(case sex when '男' then 1 else 0 end) man , sum(case sex when '女' then 1 else 0 end) woman from emp_sex group by dept_id;
用於組合歸類匯總(行轉列)：UDAF：多轉一
concat：拼接查詢結果
collect_set(col)：去重匯總，產生array類型欄位，類似於distinct
select t.base, concat_ws('|',collect_set(t.name)) from (select concat_ws(',',xingzuo,blood_type) base,name from person_info) t group by t.base;
解釋：先第一次查詢得到一張沒有按照（星座血型）分組的表，然後分組，使用collect_set將名字組合成數組，然後使用concat將數組變成字元串
用於拆分數據：(列轉行)：UDTF：一轉多
explode(col)：將hive一列中復雜的array或者map結構拆分成多行。
lateral view 側面顯示：用於和UDTF一對多函數搭配使用
用法：lateral view udtf(expression) tablealias as cate
cate：炸開之後的列別名
temptable ：臨時表表名
解釋：用於和split, explode等UDTF一起使用，它能夠將一列數據拆成多行數據，在此基礎上可以對拆分後的數據進行聚合。
開窗函數：
Row_Number,Rank，Dense_Rank over：針對統計查詢使用
Row_Number：返回從1開始的序列
Rank:生成分組中的排名序號，會在名詞s中留下空位。3 3 5
dense_rank：生成分組中的排名序號，不會在名詞中留下空位。3 3 4
over：主要是分組排序，搭配窗口函數使用
結果：
SUM、AVG、MIN、MAX、count
preceding：往前
following：往後
current row：當前行
unbounded：unbounded preceding 從前面的起點， unbounded following：到後面的終點
sum：直接使用sum是總的求和，結合over使用可統計至每一行的結果、總的結果、當前行+之前多少行/之後多少行、當前行到往後所有行的求和。
over(rowsbetween 3/current ) 當前行到往後所有行的求和
ntile：分片，結合over使用，可以給數據分片，返回分片號
使用場景：統計出排名前百分之或n分之一的數據。
lead,lag,FIRST_VALUE,LAST_VALUE
lag與lead函數可以返回上下行的數據
lead(col,n,dafault) 用於統計窗口內往下第n行值
第一個參數為列名，第二個參數為往下第n行（可選，默認為1），第三個參數為默認值（當往下第n行為NULL時候，取默認值，如不指定，則為NULL）
LAG(col,n,DEFAULT) 用於統計窗口內往上第n行值
第一個參數為列名，第二個參數為往上第n行（可選，默認為1），第三個參數為默認值（當往上第n行為NULL時候，取默認值，如不指定，則為NULL）
使用場景：通常用於統計某用戶在某個網頁上的停留時間
FIRST_VALUE:取分組內排序後，截止到當前行，第一個值
LAST_VALUE:取分組內排序後，截止到當前行,最後一個值
范圍內求和: https://blog.csdn.net/happyrocking/article/details/105369558
cume_dist，percent_rank
–CUME_DIST :小於等於當前值的 行數 / 分組內總行數
–比如，統計小於等於當前薪水的人數，占總人數的比例
percent_rank:分組內當前行的RANK值-1/分組內總行數-1
總結：
在Spark中使用spark sql與hql一致，也可以直接使用sparkAPI實現。
HiveSql窗口函數主要應用於求TopN，分組排序TopN、TopN求和，前多少名前百分之幾。
與Flink窗口函數不同。
Flink中的窗口是用於將無線數據流切分為有限塊處理的手段。
window分類：
CountWindow：按照指定的數據條數生成一個 Window，與時間無關。
TimeWindow：按照時間生成 Window。
1. 滾動窗口（Tumbling Windows）：時間對齊，窗口長度固定，不重疊：：常用於時間段內的聚合計算
2.滑動窗口（Sliding Windows）：時間對齊，窗口長度固定，可以有重疊：：適用於一段時間內的統計（某介面最近 5min 的失敗率來報警）
3. 會話窗口（Session Windows）無時間對齊，無長度，不重疊：：設置session間隔，超過時間間隔則窗口關閉。
❹ SQL排名函數rank怎麼用
請參閱下面的文章rank開窗函數的用法簡介
上面有詳細的講述rank函數的用法
請採納！
❺ 請問sql 中的over函數怎麼用，不要復制的哦
就是按照某個列產生行號。。。，例子：
id type
11 a
2 b
3 c
14 d
5 f
SELECT name, id, type, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY id ASC) rk
FROM tab
result:
11 a 4
2 b 1
3 c 2
14 d 5
5 f 3
如果是按照id降序
SELECT name, id, type, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY id DESC) rk
FROM tab
result:
11 a 2
2 b 5
3 c 4
14 d 1
5 f 3
❻ sql server中有一個表，其中相同id對應許多行,如何取相同id中的前三行數據
--先寫一個函數，輸入name，得到1和0（是否前三行）
createfunctionGetTop3(@idint,@namevarchar(100))
returnbit
as
begin
declare
@returnbit,
@getName1varchar(100),
@getName2varchar(100),
@getName3varchar(100)
selecttop1@getName1=namefrom表名whereid=@id
selecttop2@getName2=namefrom表名whereid=@id
selecttop3@getName3=namefrom表名whereid=@id
return(casewhen@name=@getName1or@name=@getName2or@name=@getName3then1else0end)
end
--函數建好了之後就可以在查詢里用了：
select*from表名whereGetTop3(id,name)>0
❼ 開窗函數
over在聚合函數中的使用：
一般格式：
聚合函數名(列) over(選項)
over必須與聚合函數或排序函數一起使用，聚合函數為：
sum(),max(),min(),count(),avg()
排序函數為：
rank(),row_number(),dense_rank(),ntile()
over表示把函數當成開窗函數而不是聚合函數，SQL標准允許將所有聚合函數用做開窗函數，使用over關鍵字來區分這兩種用法。
開窗函數不需要使用group by就可以對數據進行分組，就可以同時返回基礎行的列和聚合列。
開窗函數sum(*) over()，對於查詢結果的每一行都返回所有符合條件的行的條數，over關鍵字後的括弧中還經常添加選項來改變進行聚合運算的窗口范圍，如果over關鍵字後的括弧中選項為空，則開窗函數會對結果集中的所有行進行聚合運算。
常用格式：
sum(*) over(partition by A order by B)
partition by：進行分組，得到對應組內的所有求和值
order by：按照B進行排序，得到對應組內的累計求和值(如果B為id,兩個id相同，則這兩個id返回的sum那一列是相同的聚合值，是累計到最後一個id對應值的和--下面的例子會詳細說明)
order by 欄位名 rows|range between 邊界規則1 and 邊界規則2
rows：表示按照行的范圍進行范圍的定位
range：表示按照取值的范圍進行范圍的定位
這兩種不同的定位方式主要用來處理並列排序的情況（見下面的例子）
邊界規則的可取值為：
current row--當前行
n preceding--前n行
unbounded preceding--一直到第一條記錄
n following--後n行
unbounded following--一直到最後一條記錄
'range/rows between 邊界規則1 and 邊界規則2'：用來定位聚合計算范圍，被稱為定位框架。
eg:
1、建表
2、插入數據
3、關於partition by
（1）所屬城市的人員數-按城市進行分組聚合
（2）顯示每一個人員的信息、所屬城市的人員數以及同齡人的人數
在同一個SELECT語句中可以同時使用多個開窗函數，而且這些開窗函數並不會相互干擾。
4、關於order by的詳解：
（1）查詢從第一行到當前行的的工資總和
（2）將上面的row換成range
結果和(1)的區別體現在紅框和黃框部分，按照FSalary進行排序，row-按照行的范圍進行范圍定位，所以每一行後面對應的『到當前行工資求和』都不一樣，都嚴格的是第一行到當前行的累計和；range-按照取值的范圍進行范圍定位，雖然定位框架的語法仍然是從第一行到當前行的累計和，但是由於取值的范圍：等於2000元的工資有3人，所以計算的累計為從第一條到2000元工資的最後一個人，寫在每個2000元工資的人的後面都是7000。
（3）將(2)中的定位框架省略
上述框架是開窗函數中最常用的定位框架，如果是這種框架的話，可以省略上述定位框架部分
得到的結果和(2)的結果一樣。
（4）將上面的sum()換成count()，計算工資排名
按照salary進行排序，然後計算從第一行（unbounded preceding）到當前行（current row）的人員的個數，相當於計算人員的的工資水平排名。
Question:
怎麼讓工資為2000元的排名都為2？--見後面排序函數的rank()和dence_rank()
5、關於over(partition by A order by B)
over在排序函數中的使用：
一般格式：
排序函數(列) over(選項)
排序函數為：
rank(),dense_rank(),row_number(),ntile(),lead(),lag()
1、rank(),dense_rank(),row_number()的區別
rank()與dense_rank()的區別：
兩者都是計算一組數值中的排序值，
但是在有並列關系時，dence_rank中相關等級不會跳過，rank則跳過。
rank() 是跳躍排序，有兩個第二名時接下來就是第四名（同樣是在各個分組內）
dense_rank()是連續排序，有兩個第二名時仍然跟著第三名。
row_number()：
row_number over(partition by A order by B)
根據A分組，在分組內根據B排序，且得出來的值是每組內部排序後的順序編號（組內連續的唯一的）
其主要是『行』的信息，並沒有排名。row_number()必須與order by一起使用，
多用於分頁查詢，比如查詢10-100個學生。
2、ntile(x)--平均分區函數
3、lag() over(partition by A order by B)
lead() over(partition by A order by B)
lag和lead中有三個參數，lag('列名',offset,'超出記錄窗口時的默認值')
lag和lead可以獲取，按一定順序B排列的當前行的上下相鄰若干offset的莫隔行的某個列。
lag()是向前，lead()是向後。
參考 https://www.cnblogs.com/lihaoyang/p/6756956.html
❽ 用SQL選出每個人成績的最高的前三條紀錄
--用開窗函數每個用戶成績排序
select*from
(selectt.*,row_number(partitionby用戶名orderby成績desc)asflagfrom表名t)
whereflag<=3