over()开窗
按我的理解，开窗函数就是开出一个小窗口，对小窗口内的数据统计处理。
累计计算窗口函数
sum() over()
比如我们有个需求要查2018年每个月销售额及年累计的销售额
如下是我们trade表
| column name | description |
|---|---|
| user_name | 用户名 |
| piece | 购买件数 |
| price | 价格 |
| pay_amount | 支付金额 |
| pay_time | 时间戳 |
| dt | partion |
select a.month, a.amount, sum(a.amount) over(order by a.month)
from
(select month(dt) month, sum(pay_amount) amount
from trade
where year(dt)=2018
group by month(dt)) as a
image.png
但是我们要查2018和2019的怎么办？
over函数中要进行分组
select a.month, a.amount, sum(a.amount) over(partition by a.year order by a.month)
from
(select year(dt) year, month(dt) month, sum(pay_amount) amount
from user_trade
where year(dt) in (2018, 2019)
group by year(dt), month(dt)) as a
image.png
- avg() over()
需求：计算每个月近3月的平均销售额
select a.ym, a.amount, avg(a.amount) over(order by ym rows between 2 preceding and current row)
from
(select substr(dt, 1,7) ym, sum(pay_amount) amount
from user_trade
where substr(dt, 1,7) between '2017-01' and '2019-01'
group by substr(dt, 1,7)
order by substr(dt, 1,7)) a;
image.png
其实第一二行都是错误的，不应该有，在python pandas中的rolling函数那样应该科学一点。
补充
- rows between unbounded preceding and current row 包括本行和之前所有行
- rows between current row and unbounded following 包括本行和之后所有的行
- rows between 3 preceding and current row 包括本行和之前3行
- row between 3 preceding and 1 following 从前三行到下1行
分区排序窗口函数
row_number() over([partition by order by])
每一行都有唯一序号
rank() over([partition by order by])
跳跃式序号
比如小王和小红的成绩都是90，并列班级第7名，那么下一名的序号就是9,8被跳过
dense_rank() over([partition by order by])
密集序号
比如小王和小红的成绩都是90，并列班级第7名，那么下一名的序号就是8
分组排序窗口函数
ntile(n) over(...)
ntile(n) over([partition by ... order by ...])
将分组数据按照顺序切分为n片，返回当前切片值
偏移分析窗口函数
lag和lead分析函数可以在同一次查询中取出同一字段的前n行的数据和后n行数据作为独立的列。这个功能如同pandas中的shift函数一样
lag(exp_str, offset, default_val) over(partition by ... order by ...)
lead(exp_str, offset, default_val) over(partition by ... order by ...)
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