摘要:和聚合函数类似,窗口函数也是计算一些行集合多个行组成的集合,我们称之为窗口的数据。但如果这些窗口函数的作用是一样的,那分开写多个很烦人,也容易出错。
聚合函数大家都用过,像sum,min,avg等,一般是和group by配合使用。和聚合函数类似,窗口函数也是计算一些行集合(多个行组成的集合,我们称之为窗口window frame)的数据。但和常规的聚集函数不同的是,窗口函数不会将参与计算的行合并成一行输出,而是将计算出来的结果带回到了计算行上。
比如我们要想将员工的工资和该部门的平均工资进行比较。传统的作法是先通过group by 统计出部门平均工资,再用员工表左连一下上面的统计结果。
with dep_avg_salary as ( select dept_name as dept_name, avg(salary) as dep_avg_salary from emp_salary group by dept_name ) select e.dept_name, e.emp_no, e.salary, das.dep_avg_salary from emp_salary e left join dep_avg_salary das on das.dept_name = e.dept_name order by e.dept_name
使用窗口函数可以简化很多
SELECT dept_name, emp_no, salary, avg(salary) OVER (PARTITION BY dept_name) as dep_avg_salary FROM emp_salary;
我们看到这里列出的还是员工的数据,只是加上了根据depname分组统计的平均工资。
特别注意:
窗口函数只能在SELECT和ORDER BY子句中使用,不能在任何其他地方使用,比如GROUP BY、HAVING和WHERE子句
窗口函数必须和over字句配合使用。over子句包含PARTITION BY和ORDER BY两部分,分别用来分组和确定组内输出顺序,PARTITION BY和ORDER BY都是可选的。
如果两个都省略的,整个表会被作为一个分组,查询出来的是所有员工的平均工资,这个还好理解。
如果省略PARTITION BY,而包含ORDER BY呢?
这个结果是不是很诡异?
对比之前的查询结果,第一组”develop”的avg_salary(5660)是“develop”部门的平均工资,第三组“sales”的值(5218.18)是所有员工的平均工资,那第二组“personnel”的值(5114.28)是什么呢?怎么产生的呢?
啊,尽然是“develop”和“personnel”两个部门的平均工资。这样的话第三组是所有员工的平均工资就说的通了,它是“develop”、“personnel”和“sales”三个部门的平均工资。小伙伴们使用的时候要特别注意呀。
如果一个查询中包含多个窗口函数,那么我们可以写多个OVER子句。但如果这些窗口函数的作用是一样的,那分开写多个很烦人,也容易出错。这种情况下,我们可以将窗口里面的内容写成一个WINDOW子句,然后在多个OVER子句中引用。比如我们列一下部门的平均工资和最高工资:
使用windows字句,可以是这样:
最后说一句:
所有的聚合函数都可以作为窗口函数使用
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摘要:和聚合函数类似,窗口函数也是计算一些行集合多个行组成的集合,我们称之为窗口的数据。但如果这些窗口函数的作用是一样的,那分开写多个很烦人,也容易出错。 聚合函数大家都用过,像sum,min,avg等,一般是和group by配合使用。和聚合函数类似,窗口函数也是计算一些行集合(多个行组成的集合,我们称之为窗口window frame)的数据。但和常规的聚集函数不同的是,窗口函数不会将参与...
摘要:在上一篇里,主要窗口函数的基本用法。在这一篇中,我们来看看除了聚合函数之外还支持哪些窗口函数吧。注意到虽然为和的员工,相同,但返回的行号仍然连续。返回分组后的行号,但和和函数都不同,当对比值重复时行号重复但不间断。 在上一篇里,主要窗口函数的基本用法。 在这一篇中,我们来看看postgresql除了聚合函数之外还支持哪些窗口函数吧。 row_number() 返回分组后的行号。注意到虽...
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