Hive窗口函数NTILE、ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK入门 1....7 其中字段意义: cookieid(string), createtime(string), pv(int) 分别代表: cookieid, 创建时间, 该cookieid当天的pv值 2. ntile...()操作 ntile(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值，ntile不支持rows between，比如 ntile(2) over(partition by cookieid order...(1) 将分组数组按照顺序切分成2份 select cookieid, createtime, pv, ntile(2) over(partition by cookieid order by createtime...(3) over(partition by cookieid order by createtime) as nt2, ntile(4) over(partition by cookieid order
4.NTILE() 定义：NTILE()函数是将有序分区中的行分发到指定数目的组中，各个组有编号，编号从1开始，就像我们说的’分区’一样 ，分为几个区，一个区会有多少个。
今天给大家介绍一下SQL Server排名中经常用到的ROW_NUMBER()，RANK()，DENSE_RANK()，NTILE()这四个好兄弟。...() 定义：NTILE()函数是将有序分区中的行分发到指定数目的组中，各个组有编号，编号从1开始，就像我们说的'分区'一样 ，分为几个区，一个区会有多少个。...SELECT NTILE(1) OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS [RANK],* FROM Scores; SELECT NTILE(2) OVER (ORDER BY SCORE...DESC) AS [RANK],* FROM Scores; SELECT NTILE(3) OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS [RANK],* FROM Scores;...结果： 就是将查询出来的记录根据NTILE函数里的参数进行平分分区。
可以看到，如果没有order by，不仅分区内没有排序，sum()计算的pv也是整个分区的pv 注：max()函数无论有没有order by 都是计算整个分区的最大值 三、NTILE 函数 NTILE(...,pv, NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS ntile1, --分组内将数据分成2片 NTILE(3) OVER...(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS ntile2, --分组内将数据分成3片 NTILE(4) OVER(PARTITION BY cookieid...ORDER BY createtime) AS ntile3 --将所有数据分成4片 FROM test1 ?...BY pv DESC) AS ntile FROM test1; 取 ntile = 1 的记录，就是我们想要的结果！
使用NTILE 函数 该函数将数据集合划分为不同的组。得到组的数量是根据指定的一个整数来确定的。...下面就是NTILE 函数的语法: NTILE (integer_expression) OVER ( [ PARTIION BY ] ORDER BY <order_by_column...运行下面代码： USE AdventureWorks2012; GO SELECT PostalCode, StateProvinceID, NTILE(2) OVER...两个不同的NTileValue 值被创建是因为这里我查询语句中指定了“NTILE(2)” 。这个括号内的值就是整数表达式，作用就是指定创建的组的数量。...跟RANK函数一样，我们也能使用partition 分区子句来创建分区下的NTILE 函数。当引入PARTITION BY 子句时，每个分区内部都从1开始进行NTILE排序。
"neil","2017-06-12",80), ("mart","2017-04-13",94); 实现 select name, orderdate, cost, ntile...1 Time taken: 14.82 seconds, Fetched: 3 row(s) 分析 1、查询前20%时间的订单信息，没有特指某个用户，所以不用指定分区 2、开窗里面对时间排序 3、ntile...因为这里说的是20% 4、先用子查询分桶，然后再进行过滤即n=1 扩展 如果不进行排序，则按读取的数据是默认有序 select name, orderdate, cost, ntile...tony 2017-01-02 15 5 jack 2017-01-01 10 5 Time taken: 14.127 seconds, Fetched: 14 row(s) 知识点 ntile
Ranking函数: Rank, NTile, DenseRank, CumeDist, PercentRank. Lead 和 Lag 函数....比如，统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例 PERCENT_RANK 分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1 NTILE(n) 用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值，如果切片不均匀...NTILE不支持ROWS BETWEEN，比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING...NTILE这个很强大，以前要获取一定比例的数据是非常困难的，NTILE就是把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。...分组内将数据分成3片 NTILE(3) OVER(PARTITION BY user_type ORDER BY sales) AS nt3, --分组内将数据分成4片 NTILE(4) OVER(
本期我们主要介绍的是排序函数：rank、dense_rank、row_number、ntile。 使用实例 案例数据： [1240] 在白茶本机的数据库中存在名为“CaseData”的数据库。"...例子4：使用Ntile函数，对Product进行排序，排序依据为Price，按照ProductGroup进行分组，组内分为4组。...SELECT *,Ntile(4) OVER (PARTITION BY ProductGroup ORDER BY price) AS Rankx FROM Dim_Product [1240] 结果如下...： [1240] 从结果上我们可以看出，Ntile函数会按照我们输入的参数，进行内置分组。...Ntile是分区函数，比如10行数据分四个区，例：1，1，2，2，3，3，4，4。 这里是白茶，一个PowerBI的初学者。
d 1.73359245 4 # 5 e 0.41027113 2 # 6 f 0.73012966 3 使用dplyr包中的ntile...然后使用管道函数，利用函数ntile()构建新的列，列名为q。或者不用通道函数，直接加载dplyr包也可以。...library(tidyverse) foo %>% mutate(q = ntile(b, 10)) # a b q #1 1 93.94754
current row and unbounded following) as sum7 from test1; 8.6 窗口函数中的序列函数 8.6.1 序列函数的说明 常用的序列函数有下面几个: ntile...(ntile) ntile(n),用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值 ntile不支持rows between， 比如 ntile(2) over(partition by cost order...name rows between 3 preceding and current row) 8.6.2 执行的语句 select department,number,wages, -- 全局数据进行分割 ntile...(3) over() as sample1, -- 按照分组,将数据今个 ntile(3) over(partition by department) sample2, -- 按照排序对数据进行分割 ntile...(3) over(order by department) sample3, -- 按照分组和排序进行数据分割 ntile(3) over(partition by department order by
row leading current row within partition NTH_VALUE() Value of argument from N-th row of window frame NTILE...8）NTILE(N) over_clause： 将一个分区分成N组(bucket)，为分区中的每一行分配其bucket号，并返回分区中当前行的bucket号。...例如，如果N是4,NTILE()将行分成4个bucket。如果N是100,NTILE()将行分成100个bucket。 N必须是一个正整数。bucket号返回值的范围从1到N。...(2) OVER w AS 'ntile2', NTILE(4) OVER w AS 'ntile4' FROM numbers WINDOW...w AS (ORDER BY val); +------+------------+--------+--------+ | val | row_number | ntile2 | ntile4 |
SQL中排名函数有4个：row_number()、rank()、dense_rank()和ntile()，R语言中也有4个排名函数与之对应，函数名也几乎相同： ?...4 ntile函数 R语言中的ntile函数与sql中的ntile函数相同，把每一组分成几块，块数由参数n决定： ? 同样为了得到与sql中输出结果一致： ?
NTILE(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值。...NTILE不支持ROWS BETWEEN，比如NTILE(2) OVER(PARTITION BY dept_no ORDER BY salary ROWS BETWEEN 3 PRECEDING -...例如： SELECT name, dept_no, salary, ntile(2) over(order by salary) n1,-- 全局按照salary升序排列，数据切成3份...ntile(2) over(partition by dept_no order by salary) n2, -- 按照dept_no分组，在分组内按照salary升序排列,数据切成2份...ntile(3) over(partition by dept_no order by salary) n3 -- 按照dept_no分组，在分组内按照salary升序排列,数据切成3份
查询每个顾客上次的购买时间 10. lead(col,n, default_val)：某一列往后第n行数据 11. ntile(n)： 把数据按行分为n组，返回组号 12....lead(col,n, default_val)：某一列往后第n行数据 ntile(n)： 把数据按行分为n组，返回组号 求前20%的订单数据： 配合ntile()使用 percent_rank(
8.6 窗口函数中的序列函数 8.6.1 序列函数的说明 常用的序列函数有下面几个: ntile(ntile) ntile(n),用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值 ntile不支持rows...between， 比如 ntile(2) over(partition by cost order by name rows between 3 preceding and current row)...8.6.2 执行的语句 select department,number,wages, -- 全局数据进行分割 ntile(3) over() as sample1, -- 按照分组,将数据今个 ntile...(3) over(partition by department) sample2, -- 按照排序对数据进行分割 ntile(3) over(order by department) sample3,...-- 按照分组和排序进行数据分割 ntile(3) over(partition by department order by wages) sample4 from test1 order by department
BY 得分 DESC ) AS DENSE_RANK_排名 FROM 成绩单 ) a WHERE DENSE_RANK_排名 = 1; 查询结果如下： DENSE_RANK_排名第一 另外还有个NTILE...(n)将分区中的有序数据分为n个等级，记录等级数 比如按照学号分区得分排序进行分2个等级 SELECT *, NTILE(2) OVER ( PARTITION BY 学号 ORDER BY 得分...DESC ) AS NTILE_ FROM 成绩单 查询结果如下： NTILE(2) NTILE(n)在数据分析中应用较多，比如由于数据量大，需要将数据平均分配到n个并行的进程分别计算，此时就可以用...NTILE(n)对数据进行分组（由于记录数不一定被n整除，所以数据不一定完全平均），然后将不同桶号的数据再分配。
有困惑的是这四个窗口函数（其实是因为我PPT里仅写了这四个窗口函数）：frist_value、last_value、nth_value、ntile 。...ntile：用来在分组内继续二次分组。...比如我想取出分组内排名前 50% 的记录，可以这样写： localhost:ytt_new>select id,r1,r2 from (select id,r1,r2, ntile(2) over...(partition by r1 order by r2) 'ntile ' from t1) T where T.ntile=1; +----+------+------+ | id
order by sales desc) `percent_rank` from detail where yearmonth in (201601,201602); 执行后 A6 的结果如下: 4、NTILE...() a) select province, sales, ntile(3) over() `ntile` from detail where yearmonth=201601; (1)A3 里指明桶数为...3 (2)A5 中 z(i, 桶数, 总行数) 计算第 i 行所在桶号 执行后 A9 的结果如下: b) select yearmonth, province, sales, ntile(3) over...(partition by yearmonth) `ntile` from detail where yearmonth=201601 or( yearmonth=201602 and province
-- 这里显示的是分成9组 -- 9出现在两个地方：第二行，最后的计算公式中，还有就是出现在ntile之后，分成9组的时候。 -- 第二行中：计算最后的结果时候，跟推导出来的公式有所补桶。...-- 在样本数量不能被分组数量整除的时候，ntile的处理，可以搜索一下hive是怎么做的。...current row) as cum_sum_2 , sum(sum(wealth)) over(order by bar) as cum_sum_1 from ( select wealth , ntile
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