sql over开窗函数
sql over开窗函数
1.使用over子句与rows_number()以及聚合函数进行使用，可以进行编号以及各种操作。
而且利用over子句的分组效率比group by子句的效率更高。
2.在订单表（order）中统计中，生成这么每一条记录都包含如下信息：“所有订单的总和”、“每一位客户的所有订单的总和”、”每一单的金额“
关键点：使用了sum() over() 这个开窗函数
如图：
代码如下：
1 select
2 customerID,
3 SUM(totalPrice) over() as AllTotalPrice,
4 SUM(totalPrice) over(partition by customerID) as cusTotalPrice,
5 totalPrice
6 from OP_Order
3.在订单表（order）中统计中，生成这么每一条记录都包含如下信息：“所有订单的总和（AllTotalPrice）”、“每一位客户的所有订单的总(cusTotalPrice)”、”每一单的金额(totalPrice)“，”每一个客户订单的平均金额(avgCusprice)“，”所有客户的所有订单的平均金额(avgTotalPrice)“，"客户所购的总额在所有的订单中总额的比例(CusAllPercent)","每一订单的金额在每一位客户总额中所占的比例(cusToPercent)"。
代码如下
1 with tabs as
2 (
3 select
4 customerID,
5 SUM(totalPrice) over() as AllTotalPrice,
6 SUM(totalPrice) over(partition by customerID) as cusTotalPrice,
7 AVG(totalPrice) over(partition by customerID) as avgCusprice,
8 AVG(totalPrice) over() as avgTotalPrice,
9 totalPrice
10 from OP_Order
11 )
12 select
13 customerID,
14 AllTotalPrice,
15 cusTotalPrice,
16 totalPrice,
17 avgCusprice,
18 avgTotalPrice,
19 cusTotalPrice/AllTotalPrice as CusAllPercent,
20 totalPrice/cusTotalPrice as cusToPercent
21 from tabs
22
4.在订单表（order）中统计中，生成这么每一条记录都包含如下信息：“所有订单的总和（AllTotalPrice）”、“每一位客户的所有订单的总(cusTotalPrice)”、”每一单的金额(totalPrice)“，”每一个客户订单的平均金额(avgCusprice)“，”所有客户的所有订单的平均金额(avgTotalPrice)“,"订单金额最小值（MinTotalPrice）","客户订单金额最小值(MinCusPrice)","订单金额最大值(MaxTotalPrice)","客户订单金额最大值（MaxCusPrice）"，"客户所购的总额在所有的订单中总额的比例(CusAllPercent)","每一订单的金额在每一位客户总额中所占的比例(cusToPercent)"。
关键：利用over子句进行操作。
如图：
具体代码如下：
1 with tabs as
2 (
3 select
4 customerID,
5 SUM(totalPrice) over() as AllTotalPrice,
6 SUM(totalPrice) over(partition by customerID) as cusTotalPrice,
7 AVG(totalPrice) over(partition by customerID) as avgCusprice,
8 AVG(totalPrice) over() as avgTotalPrice,
9 MIN(totalPrice) over() as MinTotalPrice,
10 MIN(totalPrice) over(partition by customerID) as MinCusPrice,
11 MAX(totalPrice) over() as MaxTotalPrice,
12 MAX(totalPrice) over(partition by customerID) as MaxCusPrice,
13 totalPrice
14 from OP_Order
15 )
16 select
17 customerID,
18 AllTotalPrice,
19 cusTotalPrice,
20 totalPrice,
21 avgCusprice,
22 avgTotalPrice,
23 MinTotalPrice,
24 MinCusPrice,
25 MaxTotalPrice,
26 MaxCusPrice,
27 cusTotalPrice/AllTotalPrice as CusAllPercent,
28 totalPrice/cusTotalPrice as cusToPercent
29 from tabs
30
总结：领用聚合函数再结合over子句，可以使表格向右扩张。
并进行一些数据的统计。
sqlserver开窗函数
sqlserver开窗函数开窗函数是在 ISO 标准中定义的。
SQL Server 提供排名开窗函数和聚合开窗函数。
在开窗函数出现之前存在着很多⽤ SQL 语句很难解决的问题，很多都要通过复杂的相关⼦查询或者存储过程来完成。
SQL Server 2005 引⼊了开窗函数，使得这些经典的难题可以被轻松的解决。
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。
开窗函数分别应⽤于每个分区，并为每个分区重新启动计算。
OVER ⼦句⽤于确定在应⽤关联的开窗函数之前，⾏集的分区和排序。
PARTITION BY 将结果集分为多个分区。
⼀、排名开窗函数1. 语法Ranking Window Functions< OVER_CLAUSE > :: =OVER ( [ PARTITION BY value_expression , ... [ n ] ]<ORDER BY_Clause> )注意：ORDER BY ⼦句指定对相应 FROM ⼦句⽣成的⾏集进⾏分区所依据的列。
value_expression 只能引⽤通过 FROM ⼦句可⽤的列。
value_expression 不能引⽤选择列表中的表达式或别名。
value_expression 可以是列表达式、标量⼦查询、标量函数或⽤户定义的变量。
2. ⽰例⼆、聚合开窗函数1. 语法Aggregate Window Functions< OVER_CLAUSE > :: =OVER ( [ PARTITION BY value_expression , ... [ n ] ] )2. ⽰例 下例将根据 SalesOrderID 进⾏分区，然后为每个分区分别统计SUM、AVG、COUNT、MIN、MAX。
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 SalesOrderDetailWHERE SalesOrderID IN(43659,43664); 下例⾸先由 SalesOrderID 分区进⾏聚合，并为每个 SalesOrderID 的每⼀⾏计算 ProductID 的百分⽐）。
sql中over函数用法 -回复
sql中over函数用法-回复SQL中的OVER函数是一种强大的分析函数，它可以对查询结果进行分组、排序和窗口计算。
它的使用方法非常灵活，可以为我们提供更多的数据处理和分析能力。
在本文中，我将一步一步地介绍OVER函数的用法，帮助读者理解并应用于实际的数据分析和查询操作中。
首先，我们需要了解OVER函数的基本语法。
OVER函数通常与其他SQL 聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）一起使用，用于计算和显示分组的结果。
下面是一个基本的OVER函数的语法：<聚合函数> OVER ([PARTITION BY <列1，列2，...>][ORDER BY <列，表达式，或聚合函数> [ASC DESC]])在上述语法中，`<聚合函数>`是任何SQL聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等），`<列1，列2，...>`是用于分组的列名，`<列，表达式，或聚合函数>`是用于排序的列名、表达式或其他聚合函数。
然后，让我们通过实际的示例来更具体地了解OVER函数的用法。
假设我们有一个名为"sales"的表，其中包含有关销售订单的信息，包括订单日期、产品类别、销售额等。
现在，我们想要计算每个产品类别的总销售额，并按照销售额的降序进行排序。
我们可以使用以下查询语句来实现：sqlSELECT category, sum(amount) OVER (ORDER BY sum(amount) DESC) as total_salesFROM salesGROUP BY categoryORDER BY total_sales DESC;在上述查询中，我们使用了SUM聚合函数和OVER函数来计算每个产品类别的总销售额。
通过在OVER函数中使用ORDER BY子句，我们可以按销售额的降序进行排序。
最后，我们使用GROUP BY子句将结果按产品类别进行分组，并使用ORDER BY子句按总销售额进行降序排序。
开窗函数用法
开窗函数OVER(PARTITION BY)函数介绍开窗函数Oracle从8.1.6开始提供分析函数，分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是：对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。
开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化，举例如下：1：over后的写法：over（order by salary）按照salary排序进行累计，order by是个默认的开窗函数over（partition by deptno）按照部门分区over（partition by deptno order by salary）2：开窗的窗口范围：over（order by salary range between 5 preceding and 5 following）：窗口范围为当前行数据幅度减5加5后的范围内的。
举例：--sum(s)over(order by s range between 2 preceding and 2 following) 表示加2或2的范围内的求和select name,class,s, sum(s)over(order by s range between 2 preceding and 2 following) mm from t2adf 3 45 45 --45加2减2即43到47，但是s在这个范围内只有45asdf 3 55 55cfe 2 74 743dd 3 78 158 --78在76到80范围内有78，80，求和得158fda 1 80 158gds 2 92 92ffd 1 95 190dss 1 95 190ddd 3 99 198gf 3 99 198over（order by salaryrows between 5 preceding and 5 following）：窗口范围为当前行前后各移动5行。
oracle的开窗函数
oracle的开窗函数开窗函数指的是OVER()，和分析函数配合使⽤。
语法：OVER(PARTITION BY分组字段ORDER BY排序字段 ROWS BETWEEN排序字段范围值1 AND排序字段范围值2)语法说明：开窗函数为分析函数带有的，包含三个分析⼦句：1. 分组（PARTITION BY）。
2. 排序（ORDER BY）。
3. 窗⼝（ROWS）-- 指定范围。
ROWS 有多个范围值：1. UNBOUNDED PRECEDING ⽆限/不限定先前⾏。
2. N PRECEDING N个先前⾏（N为1则是1个先前⾏，2则是2个先前⾏，以此类推）。
3. UNBOUNDED FOLLOWING ⽆限/不限定的跟随⾏。
4. N FOLLOWING N个跟随⾏（N为1则是1个跟随⾏，2则是2个跟随⾏，以此类推）。
5. CURRENT ROW 当前⾏。
⽰例1：SELECTCCTI.CTR_TYPE_ID,CCTI.ORDER_NUM,,WMSYS.WM_CONCAT() OVER(PARTITION BY CCTI.CTR_TYPE_ID) CTR_TYPE_ITEM_STRFROM T_CTRG_CTR_TYPE_ITEM CCTI;结果1：分析1：区别于GROUP BY⼦句的只返回分组⾏的结果，开窗函数每⼀⾏都会返回⼀个结果。
⽰例1的写法相当于指定了ROWS范围从不限定先前⾏到不限定跟随⾏（默认）：SELECTCCTI.CTR_TYPE_ID,CCTI.ORDER_NUM,,WMSYS.WM_CONCAT() OVER(PARTITION BY CCTI.CTR_TYPE_ID ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) CTR_TYPE_ITEM_STRFROM T_CTRG_CTR_TYPE_ITEM CCTI;⽰例2：SELECTCCTI.CTR_TYPE_ID,CCTI.ORDER_NUM,,WMSYS.WM_CONCAT() OVER(PARTITION BY CCTI.CTR_TYPE_ID ORDER BY CCTI.ORDER_NUM) CTR_TYPE_ITEM_STRFROM T_CTRG_CTR_TYPE_ITEM CCTI;结果2：分析2：加上了ORDER BY 之后，返回结果变成了逐级递增的效果。
sqlserver over函数
sqlserver over函数SQL Server 中的 OVER 函数是一种排序、聚合、计算窗口函数。
它为每个行定义一个窗口，并基于该窗口执行函数。
这个窗口是由窗口函数的 PARTITION BY 子句和 ORDER BY 子句定义的。
OVER 函数可以大大简化 SQL 查询，使其更易于阅读和理解。
本文将介绍 OVER 函数的基本语法和用法。
基本语法OVER 函数的基本语法如下：```OVER ([PARTITION BY column1, column2, …][ORDER BY column1 [ASC|DESC], column2 [ASC|DESC], …][ROW | RANGE] BETWEEN start_point AND end_point])```其中：- PARTITION BY：按照指定的列名对查询结果进行分组；- ORDER BY：确定查询结果的排序方式；- ROWS 或 RANGE：确定窗口的大小。
ROWS 指定窗口为固定大小的行，而 RANGE 指定窗口为基于值大小的可变大小的行集；- BETWEEN：指定要计算的行的范围。
OVER 函数的语法可以很灵活，您可以按照自己的需要添加或删除语句部分。
但是，一般情况下，至少需要 PARTITION BY 或 ORDER BY 子句。
用法示例下面我们将通过几个示例来说明 OVER 函数的用法。
1、计算每行与最高分数的差值假设我们有如下的 students 表格：```id name test1 test2 test3-- ---- ----- ----- -----1 Tom 90 80 852 Jack 72 85 943 Lucy 88 92 90```现在我们想计算每个学生成绩与每个科目最高分之间的差值。
我们可以使用以下 SQL 查询：```SELECT name, test1, test2, test3,MAX(test1) OVER() - test1 AS test1_diff,MAX(test2) OVER() - test2 AS test2_diff,MAX(test3) OVER() - test3 AS test3_diffFROM students;```查询结果如下：2、计算每个员工的平均销售额和总销售额```employee monthly_sales avg_sales total_sales-------- ------------- ---------- -----------Jack 15000 17500.0000 35000Jack 20000 17500.0000 35000Lucy 18000 20000.0000 40000Lucy 22000 20000.0000 40000Tom 20000 22500.0000 45000Tom 25000 22500.0000 45000```在查询中，我们使用了 AVG(monthly_sales) OVER(PARTITION BY employee) 函数来计算每个员工的平均销售额，并使用 SUM(monthly_sales) OVER(PARTITION BY employee) 函数来计算每个员工的总销售额。
SQLServer开窗函数实现行级数据汇总、列级数据汇总
SQLServer开窗函数实现⾏级数据汇总、列级数据汇总SQL Server 开窗函数OVER，实现⾏级数据汇总、列级数据汇总，实例如下：1、创建表（临时表）创建出测试使⽤表，并初始化数据：CREATE TABLE #TMP_ORDER_MONTH (ID INT,YEAR INT, --- ⽉份MONTH INT, --- ⽉份Amount FLOAT--- ⾦额);--初始数据INSERT INTO #TMP_ORDER_MONTHSELECT1, 2019, 9, 100UNION ALLSELECT2, 2019, 10, 200UNION ALLSELECT3, 2019, 11, 300UNION ALLSELECT4, 2019, 12, 400UNION ALLSELECT5, 2020, 1, 100UNION ALLSELECT6, 2020, 2, 200UNION ALLSELECT7, 2020, 3, 300UNION ALLSELECT8, 2020, 4, 400UNION ALLSELECT9, 2020, 5, 500;SELECT*FROM #TMP_ORDER_MONTH;2、列级汇总数据进⾏列级数据汇总：增加累计销售额，按照从上⾄下的顺序，逐⽉累加；增总销售额列计算销售总额。
SELECT ID,YEAR,MONTH,Amount,SUM(Amount) OVER (PARTITION BY YEAR, MONTH) AS'⽉销售额',SUM(Amount) OVER (ORDER BY YEAR, MONTH ASC) AS'累计销售额',SUM(Amount) OVER () AS'总销售额'FROM #TMP_ORDER_MONTH;结果如下：3、⾏级汇总数据进⾏⾏级数据汇总：增加多显⽰⾏，汇总年度业绩和全部业绩。
Oracle开窗函数over（）（转）
Oracle开窗函数over（）（转）copy⽂链接：/yjjm1990/article/details/7524167#，/database/201402/281473.html格式： 可以开窗的函数(..) over(..) over中防⽌分组的条件和分组的排序，不过分组使⽤的不再是GROUP BY⽽是PARTITION BY，表⽰开窗-- 建表CREATE table tb_sc(uName varchar2(10),uCourse varchar2(10),Uscore varchar2(10));-- 插⼊数据INSERT INTO tb_sc VALUES('张三','语⽂','80');INSERT INTO tb_sc VALUES('张三','数学','95');INSERT INTO tb_sc VALUES('李四','语⽂','90');INSERT INTO tb_sc VALUES('李四','数学','70');INSERT INTO tb_sc VALUES('王五','语⽂','90');INSERT INTO tb_sc VALUES('王五','数学','90');-- 查询所有SELECT * FROM tb_sc;-- 查询每名学⽣的平均分（展⽰姓名、平均分）Select uName,AVG(uScore)FROM tb_scGROUP BY uName;-- 查询每名同学的平均分并降序排列（展⽰姓名、平均分）SELECT uName,AVG(uScore)FROM tb_scGROUP BY uNameORDER BY uName DESC;-- 查询平均分数⾼于85分的学⽣（展⽰姓名、平均分）SELECT uName,AVG(uScore)FROM tb_scGROUP BY uNameHAVING AVG(uScore)>85;-- 查询不为张三且平均分⾼于85的学⽣（展⽰姓名、平均分）SELECT uName,AVG(uScore)FROM tb_scGROUP BY uNameHAVING uName != '张三' AND AVG(uScore) >85;-- 查询所有学⽣的信息并将每个学⽣的各科成绩降序SELECT t.*,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY t.uName ORDER BY core DESC) RMFROM tb_sc t;-- 查询每个学⽣考得最好的科⽬并展⽰该科⽬的成绩SELECT *FROM(SELECT t.*,row_number() OVER(PARTITION BY t.uName ORDER BY core DESC) rmFROM tb_sc t )WHERE rm=1;-- 注：row_number() over(oartition by 分组字段 order by 排序字段)常⽤于查询所有分组并将各个窗体进⾏排序-- 在开窗函数出现之前存在着很多⽤SQL语句很难解决的问题，很多都要通过复杂的相关⼦查询或者存储过程来完成。
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。
开窗函数和聚合函数的区别
开窗函数和聚合函数的区别在关系型数据库中，开窗函数（window function）和聚合函数（aggregate function）都是用于对数据进行统计和分析的函数。
虽然它们在某些方面有些相似，但它们之间存在很大的区别。
一、开窗函数开窗函数是一种高级 SQL 查询技术，它允许你在一个结果集的基础上执行窗口（window）操作，从而计算每一条记录的汇总值，而不是整个结果集的汇总值。
开窗函数可以对结果集进行排序、分组和筛选，并返回每行的汇总或相关数据。
开窗函数语法如下：```<aggregate function> OVER ( [ PARTITION BY <column expression list> ][ ORDER BY <order by expression list> ][ <window frame specification> ] )````<aggregate function>` 表示要执行的聚合函数，如 SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN 等；`<column expression list>` 是可选的，它用于对结果集进行分组，其中每个分组都有自己的计算结果；`<order by expression list>` 是可选的，它用于对结果集进行排序，从而指定用于计算窗口的前后行；`<window frame specification>` 是可选的，用于指定计算窗口的范围。
下面是一个示例，它显示了在 `sales` 表中按时间排序的月度销售总额和每月的平均销售额：```SELECT date_trunc('month', sale_date) AS month,SUM(sale_amount) OVER (ORDER BY date_trunc('month', sale_date)) AS total_sales,AVG(sale_amount) OVER (ORDER BY date_trunc('month', sale_date)) AS average_salesFROM sales```这个查询通过 `date_trunc` 函数将销售日期转换为月份，并使用 `ORDER BY` 子句按月份对结果集进行排序。
sqlROW_NUMBER（）与OVER（）方法案例详解
sqlROW_NUMBER（）与OVER（）⽅法案例详解语法格式：row_number() over(partition by 分组列 order by 排序列 desc)row_number() over()分组排序功能：在使⽤ row_number() over()函数时候，over()⾥头的分组以及排序的执⾏晚于 where 、group by、 order by 的执⾏。
例⼀：表数据：create table TEST_ROW_NUMBER_OVER(id varchar(10) not null,name varchar(10) null,age varchar(10) null,salary int null);select * from TEST_ROW_NUMBER_OVER t;insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(1,'a',10,8000);insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(1,'a2',11,6500);insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(2,'b',12,13000);insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(2,'b2',13,4500);insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(3,'c',14,3000);insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(3,'c2',15,20000);insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(4,'d',16,30000);insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(5,'d2',17,1800);⼀次排序：对查询结果进⾏排序（⽆分组）select id,name,age,salary,row_number()over(order by salary desc) rnfrom TEST_ROW_NUMBER_OVER t结果：进⼀步排序：根据id分组排序select id,name,age,salary,row_number()over(partition by id order by salary desc) rankfrom TEST_ROW_NUMBER_OVER t结果：再⼀次排序：找出每⼀组中序号为⼀的数据select * from(select id,name,age,salary,row_number()over(partition by id order by salary desc) rankfrom TEST_ROW_NUMBER_OVER t)where rank <2结果：排序找出年龄在13岁到16岁数据，按salary排序select id,name,age,salary,row_number()over(order by salary desc) rankfrom TEST_ROW_NUMBER_OVER t where age between '13' and '16'结果：结果中 rank 的序号，其实就表明了 over(order by salary desc) 是在where age between and 后执⾏的例⼆：1.使⽤row_number（）函数进⾏编号，如select email,customerID, ROW_NUMBER() over(order by psd) as rows from QT_Customer原理：先按psd进⾏排序，排序完后，给每条数据进⾏编号。