sql语句关键字over的作用及用法
SQL中常见的开窗函数
SQL中常见的开窗函数OVER的定义OVER⽤于为⾏定义⼀个窗⼝，它对⼀组值进⾏操作，不需要使⽤GROUP BY⼦句对数据进⾏分组，能够在同⼀⾏中同时返回基础⾏的列和聚合列。
OVER的语法OVER ( [ PARTITION BY column ] [ ORDER BY culumn ] )PARTITION BY ⼦句进⾏分组；ORDER BY ⼦句进⾏排序。
窗⼝函数OVER()指定⼀组⾏，开窗函数计算从窗⼝函数输出的结果集中各⾏的值。
开窗函数不需要使⽤GROUP BY就可以对数据进⾏分组，还可以同时返回基础⾏的列和聚合列。
OVER的⽤法OVER开窗函数必须与聚合函数或排序函数⼀起使⽤，聚合函数⼀般指SUM(),MAX(),MIN,COUNT(),AVG()等常见函数。
排序函数⼀般指RANK(),ROW_NUMBER(),DENSE_RANK(),NTILE()等。
OVER在聚合函数中使⽤的⽰例我们以SUM和COUNT函数作为⽰例来给⼤家演⽰。
--建⽴测试表和测试数据CREATE TABLE Employee(ID INT PRIMARY KEY,Name VARCHAR(20),GroupName VARCHAR(20),Salary INT)INSERT INTO EmployeeVALUES(1,'⼩明','开发部',8000),(4,'⼩张','开发部',7600),(5,'⼩⽩','开发部',7000),(8,'⼩王','财务部',5000),(9, null,'财务部',NULL),(15,'⼩刘','财务部',6000),(16,'⼩⾼','⾏政部',4500),(18,'⼩王','⾏政部',4000),(23,'⼩李','⾏政部',4500),(29,'⼩吴','⾏政部',4700);SUM后的开窗函数SELECT*,SUM(Salary) OVER(PARTITION BY Groupname) 每个组的总⼯资,SUM(Salary) OVER(PARTITION BY groupname ORDER BY ID) 每个组的累计总⼯资,SUM(Salary) OVER(ORDER BY ID) 累计⼯资,SUM(Salary) OVER() 总⼯资from Employee(提⽰：可以左右滑动代码)结果如下：其中开窗函数的每个含义不同，我们来具体解读⼀下：SUM(Salary) OVER (PARTITION BY Groupname)只对PARTITION BY后⾯的列Groupname进⾏分组，分组后求解Salary的和。
sql的max over字段
一、什么是SQL的MAX OVER字段SQL的MAX OVER字段是用来计算某一列的最大值，并且可以根据某一列进行分组计算的功能。
在SQL语言中，MAX OVER字段通常和窗口函数一起使用，通过指定PARTITION BY子句来实现分组计算，通过指定ORDER BY子句来确定排序规则，从而得到最大值。
二、MAX OVER字段的语法MAX OVER字段的基本语法如下：SELECTcolumn1,MAX(column2) OVER (PARTITION BY column3 ORDER BY column4)FROMtable_name;其中，MAX(column2)表示要计算的最大值，OVER (PARTITION BY column3 ORDER BY column4)表示要根据column3进行分组，并且按照column4进行排序。
三、MAX OVER字段的使用示例假设有一个学生表，表名为student，包含学生的尊称、科目和成绩，现在要计算每个学生每个科目的最高成绩，可以使用MAX OVER字段来实现：SELECTname,subject,score,MAX(score) OVER (PARTITION BY name,subject ORDER BY score DESC) as max_scoreFROMstudent;这条SQL语句的含义是，按照尊称和科目进行分组，按照成绩降序排列，计算每个学生每个科目的最高成绩，并将结果保存在max_score列中。
四、MAX OVER字段的应用场景MAX OVER字段通常用于需要计算分组内最大值的场景，如统计每个用户的最高分、每个订单的最大金额等。
在实际应用中，可以结合其他窗口函数和聚合函数，实现更复杂的统计分析。
五、MAX OVER字段的性能优化在使用MAX OVER字段时，需要注意性能优化的问题。
由于MAX OVER字段需要对分组进行排序和计算最大值，可能会导致性能较低。
Oracle查询中OVER（PARTITIONBY..）用法
Oracle查询中OVER（PARTITIONBY..）⽤法为了⽅便⼤家学习和测试，所有的例⼦都是在Oracle⾃带⽤户Scott下建⽴的。
注：标题中的红⾊order by是说明在使⽤该⽅法的时候必须要带上order by。
⼀、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)现在客户有这样⼀个需求，查询每个部门⼯资最⾼的雇员的信息，相信有⼀定oracle应⽤知识的同学都能写出下⾯的SQL语句：select e.ename, e.job, e.sal, e.deptnofrom scott.emp e,(select e.deptno, max(e.sal) sal from scott.emp e group by e.deptno) mewhere e.deptno = me.deptnoand e.sal = me.sal;在满⾜客户需求的同时，⼤家应该习惯性的思考⼀下是否还有别的⽅法。
这个是肯定的，就是使⽤本⼩节标题中rank()over(partition by...)或dense_rank() over(partition by...)语法，SQL分别如下：select e.ename, e.job, e.sal, e.deptnofrom (select e.ename,e.job,e.sal,e.deptno,rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rankfrom scott.emp e) ewhere e.rank = 1;select e.ename, e.job, e.sal, e.deptnofrom (select e.ename,e.job,e.sal,e.deptno,dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rankfrom scott.emp e) ewhere e.rank = 1;为什么会得出跟上⾯的语句⼀样的结果呢？这⾥补充讲解⼀下rank()/dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc)语法。
SQL ROW_NUMBER() OVER函数的基本用法
语法：ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN)简单的说row_number()从1开始，为每一条分组记录返回一个数字，这里的ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY xlh DESC) 是先把xlh列降序，再为降序以后的没条xlh记录返回一个序号。
示例：xlh row_num1700 11500 21085 3710 4row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组，在分组内部根据COL2排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的)实例：初始化数据create table employee (empid int ,deptid int ,salary decimal(10,2))insert into employee values(1,10,5500.00)insert into employee values(2,10,4500.00)insert into employee values(3,20,1900.00)insert into employee values(4,20,4800.00)insert into employee values(5,40,6500.00)insert into employee values(6,40,14500.00)insert into employee values(7,40,44500.00)insert into employee values(8,50,6500.00)insert into employee values(9,50,7500.00)数据显示为empid deptid salary----------- ----------- ---------------------------------------1 10 5500.002 10 4500.003 20 1900.004 20 4800.005 40 6500.006 40 14500.007 40 44500.008 50 6500.009 50 7500.00需求：根据部门分组，显示每个部门的工资等级预期结果：empid deptid salary rank----------- ----------- --------------------------------------- --------------------1 10 5500.00 12 10 4500.00 24 20 4800.00 13 20 1900.00 27 40 44500.00 16 40 14500.00 25 40 6500.00 39 50 7500.00 18 50 6500.00 2SQL脚本：SELECT *, Row_Number() OVER (partition by deptid ORDER BY salary desc) rank FROM employee语法：ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN)简单的说row_number()从1开始，为每一条分组记录返回一个数字，这里的ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY xlh DESC) 是先把xlh列降序，再为降序以后的没条xlh记录返回一个序号。
oracle over()用法
oracle over()用法Oracle OVER()用法在Oracle数据库中，OVER()是一种功能强大的窗口函数，用于对查询结果进行分组和排序。
它可以用于计算聚合函数、排序、分析和显示每个分组的结果。
下面是一些常见的OVER()用法示例：1. 分组统计OVER()可以用于对查询结果进行分组统计。
比如，我们可以使用SUM()函数计算每个部门的销售总额，并在每行结果中显示该部门的总销售额。
SELECT department_id, SUM(sales) OVER (PARTITION BY department_id) AS total_salesFROM sales_table;上面的语句中，PARTITION BY子句指定了按照department_id 字段进行分组，SUM()函数计算每个分组的销售总额，并使用OVER()函数在每行结果中显示该总额。
2. 排序OVER()还可以用于对查询结果进行排序。
例如，我们可以使用ROW_NUMBER()函数为查询结果中的每一行添加一个序号，并按照某个字段进行排序。
SELECT product_id, product_name, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY product_id) AS row_numFROM products_table;上述语句中，ORDER BY子句指定了按照product_id字段进行排序，ROW_NUMBER()函数为每一行结果添加一个序号，并使用OVER()函数应用排序。
3. 分析函数OVER()还可以用于执行更复杂的分析操作。
例如，我们可以使用LAG()函数获取上一行的值，并计算相邻两行的差值。
SELECT value,value - LAG(value, 1, 0) OVER (ORDER BY id) AS di ffFROM values_table;上述语句中，LAG()函数获取上一行的值，diff列计算了当前值与上一行值的差值，并使用OVER()函数指定按照id字段进行排序。
impala over (range between)详解
impala over (range between)详解全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Impala over是一种在Impala SQL中使用的语法，用来实现在指定范围内的函数计算。
在Impala SQL中，range between语法可以灵活地进行数据的分析和计算，帮助用户更好地处理大数据量。
## Impala over语法Impala over语法用于对查询结果进行窗口函数计算，语法结构如下：```SELECTcol1,col2,col3,SUM(col1) OVER (PARTITION BY col2ORDER BY col3range between <start> and <end>) AS calculated_colFROMtable_name```在这个语法中，col1、col2、col3是表中的列名，PARTITION BY col2用于指定分组的列，ORDER BY col3用于指定排序的列，range between <start> and <end>用于指定计算的范围。
## range between语法详解range between语法用于指定窗口函数计算中的计算范围，可以根据用户的需求来调整计算结果。
range between语法包括以下几种用法：- range between unbounded preceding and current row：表示从分区的第一行到当前行的范围内进行计算。
- range between unbounded preceding and unbounded following：表示从分区的第一行到最后一行的范围内进行计算。
- range between x preceding and y following：表示从当前行的前x行到后y行的范围内进行计算。
通过这些不同的range between语法，用户可以实现不同的窗口函数计算，提供了更多的灵活性和定制化的功能。
sql over函数
oracle分析函数over的用法oracle分析函数over的用法分析函数，最早是从ORACLE8.1.6开始出现的，它的设计目的是为了解决诸如“累计计算”，“找出分组内百分比”，“前-N条查询”，“移动平均数计算”"等问题。
其实大部分的问题都可以用PL/SQL解决，但是它的性能并不能达到你所期望的效果。
分析函数是SQL言语的一种扩充，它并不是仅仅试代码变得更简单而已，它的速度比纯粹的SQL或者PL/SQL更快。
现在这些扩展已经被纳入了美国国家标准化组织SQL委员会的SQL规范说明书中。
分析函数是在一个记录行分组的基础上计算它们的总值。
与集合函数不同，他们返回各分组的多行记录。
行的分组被称窗口，并通过分析语句定义。
对于每记录行，定义了一个“滑动”窗口。
该窗口确定“当前行”计算的范围。
窗口的大小可由各行的实际编号或由时间等逻辑间隔确定。
除了ORDER BY（按…排序）语句外，分析函数是一条查询被执行的操作。
所有合并、WHERE、GROUP BY、HAVING语句都是分析函数处理之前完成的。
因此，分析函数只出现在选择目录或ORDER BY（按…排序）语句中。
前期数据准备：create table EMP(ENAME VARCHAR2(10),DEPTNO VARCHAR2(2),SAL NUMBER(10))insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('CLARK', '10', 2450);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('MILLER', '10', 1300);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('KING', '10', 5000);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('FORD', '20', 3000);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('ADAMS', '20', 1100);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('JONES', '20', 2975);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('SCOTT ', '20', 3000);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('SMITH', '20', 800);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('ALLEN', '30', 1600);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('BLAKE', '30', 2850);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('JAMES', '30', 950);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('TURNER', '30', 1500);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('MARTIN ', '30', 1250);insert into EMP (ENAME, DEPTNO, SAL)values ('WARD', '30', 1250);commit;The Syntax句法：OVER (<Query-Partition-Clause><Order-By-Clause><Windowing-Clause>)根据划分表达式设置的规则，PARTITION BY（按…划分）将一个结果逻辑分成N 个分组划分表达式。
SQL去重的三种方法汇总（distict、groupby和row_number（）over）
SQL去重的三种⽅法汇总（distict、groupby和row_number（）over）1. distinct表userinfo 数据如下：id name age height10xiaogang2318111xiaoli3117612xiaohei2215213xiaogang2617214xiaoming31176现在需要当前⽤户表不重复的⽤户名select distinct name from userinfo如结果（1）：namexiaogangxiaoheixiaolixiaoming可是我现在⼜想得到Id的值，改动如下select distinct name,id from userinfo如结果（2）xiaogang 10xiaoli 11xiaohei 12xiaogang 13xiaoming 14此时distinct同时作⽤了两个字段，即必须得id与name都相同的才会被排除2. group byselect namefrom userinfogroub by name运⾏上⾯3⾏sql的结果如上⾯distinct中的结果（1）select name,idfrom userinfogroub by name ,id运⾏上⾯3⾏sql的结果如上⾯distinct的结果（2）3. SQL Server数据库的 row_number() overSQL Server 通过Row_Number 函数给数据库表的记录进⾏标号，在使⽤的时候后⾯会跟over ⼦句，⽽over ⼦句主要⽤来对表中的记录进⾏分组和排序的。
语法如下:ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN1 ORDER BY COLUMN2)1:Partition BY ⽤来分组2：Order by ⽤来排序接下来⽤ row_number（） over 进⾏去重。
⾸先⽤name 进⾏分组，id进⾏排序。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
sql语句关键字over的作用及用法
在应用具体的聚合函数、排名函数前对行集的分区和排序。
over子句，用于支持窗口的计算,所以一般与排名开窗函数、聚合开窗函数一起使用。
窗口是用户指定的一组行。
开窗函数计算从窗口派生的结果集中各行的值。
以前使用聚合函数必须分组，即便没有group by 子句，也是默认将表中所有的数据分成了1组，来聚合。
通过使用over子句可以在不分组的情况下实现聚合运算，在查询结果集中既包含基础行的数据也包含聚合函数的值。
（可以把over()子句理解成是“后台运行的数据”，只是为了让聚合函数或者是排名函数“用一下”，并不影响实际显示的数据。
在后台提供数据。
）over子句的两种使用方式：
1.over子句与排名开窗函数一起用，语法：over([partition by 列1] order by 列2)。
必须有order by 子句
2.over子句与聚合开窗函数一起用，语法：over([partition by 列1])不能使用order by 子句了。
【先演示这个】
注：当over()子句与聚合函数一起使用时，也可以直接写count(*) over()不在over()子句中进行任何分区，表示把整个表分为一个区。
第1种使用方式
over不能单独使用，要和分析函数：rank(),dense_rank(),row_number()等一起使用。
其参数：over（partition by columnname1 order by columnname2）
含义：按columname1指定的字段的值，对查询后的结果集进行分组再组内排序，形成结果集中的一个新列。
若SQL语句最后有order by，则把最终的结果集再整体排序。
例如：employees表中，有两个部门的记录：department_id ＝10和20
SQL语句“select department_id,salary,rank()over(partition by department_id order by salary) from Employees ”，就是指在部门10中进行薪水的排名，在部门20中进行薪水排名。
如果是没有partition by部分，则是在整个公司内进行排名。
第2种使用方式
下面的示例对于查询返回的所有行，将OVER子句与聚合函数一起使用。
在这个示例中，使
用OVER子句与使用子查询相比，可以更高效地派生聚合值。
USE AdventureWorks2012;
GO
SELECT SalesOrderID, ProductID, OrderQty
,SUM(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID) AS Total
,AVG(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID) AS "Avg"
,COUNT(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID) AS "Count" ,MIN(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID) AS "Min"
,MAX(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID) AS "Max" FROM Sales.SalesOrderDetail
WHERE SalesOrderID IN(43659,43664);
GO
下面是结果集：
SalesOrderID ProductID OrderQty Total Avg Count Min Max ------------ ----------- -------- ----------- ----------- ----------- ------ ------ 43659 776 1 26 2 12 1 6 43659 777 3 26 2 12 1 6 43659 778 1 26 2 12 1 6 43659 771 1 26 2 12 1 6 43659 772 1 26 2 12 1 6 43659 773 2 26 2 12 1 6 43659 774 1 26 2 12 1 6 43659 714 3 26 2 12 1 6 43659 716 1 26 2 12 1 6 43659 709 6 26 2 12 1 6 43659 712 2 26 2 12 1 6 43659 711 4 26 2 12 1 6 43664 772 1 14 1 8 1 4 43664 775 4 14 1 8 1 4 43664 714 1 14 1 8 1 4 43664 716 1 14 1 8 1 4 43664 777 2 14 1 8 1 4 43664 771 3 14 1 8 1 4 43664 773 1 14 1 8 1 4 43664 778 1 14 1 8 1 4。