感觉这个春节假期在除夕过完之后吧，时间就过的非常快了，余额已经明显不足了。嗯，是开始可以学习起来了！
1、我们都知道在SQL中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的,但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。
要求每个部门除去最高、最低薪水后的的平均薪水，所以应该查询出每个部门的最高、最低工资。
这篇文章从一次业务中遇到的问题出发，深入聊了聊hsql中窗口函数的数据流转原理，在文章最后针对这个问题给出解决方案。
当我们需要对数据进行排序时，eank和sense_rank是两个非常有用的函数。在此文章中，我将向您介绍这两个函数并提供详细的语法说明。
OushuDB表由行（rows）和（columns）组成。每一个列有一个列名和一个数据类型，一个表的列数和列的顺序是固定的。一个表的行数是可变的。SQL并不假设表中行的顺序。当读一个表时，除非显示要求排序，返回的行会以任意顺序出现。另外，SQL并不给每一行一个唯一标志符，所以，一个表中具有同样几个同样的行是可能的。
ROWNUMBER() OVER( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)用法 今天在使用多字段去重时，由于某些字段有多种可能性，只需根据部分字段进行去重，在网上看到了rownumber() over(partition by col1 order by col2)去重的方法，很不错，在此记录分享下： ---- row_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
有时候，一个 select 语句中包含多个窗口函数，它们的窗口定义（OVER 子句）可能相同、也可能不同。
ROWNUMBER() OVER( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)用法 今天在使用多字段去重时，由于某些字段有多种可能性，只需根据部分字段进行去重，在网上看到了rownumber() over(partition by col1 order by col2)去重的方法，很不错，在此记录分享下：
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。
最近使用窗口函数的频率越来越高，这里打算简单介绍一下几个排序的函数，做一个引子希望以后这方面的问题能够更深入的理解，这里先简单介绍一下几个简单的排序函数及其相关子句，这里先从什么是排序开始吧。 排序函数是做什么的？ 排序函数的作用是基于一个结果集返回一个排序值。排序值就是一个数字，这个数字是典型的以1开始且自增长为1的行值。由ranking函数决定排序值可以使唯一的对于当前结果集，或者某些行数据有相同的排序值。在接下来我将研究不同的排序函数以及如何使用这些函数。 使用RANK函数的例子 R
以上是示例底表，共有 8 条数据，城市1、城市2 两个城市，下面各有地区1～4，每条数据都有该数据的人口数。
https://www.cnblogs.com/qiuting/p/7880500.html
高级开窗函数/ 排名的实现ROW_NUMBER();rank() ,dense_rank()
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
相信用过MySQL的朋友都知道，MySQL中也有开窗函数的存在。开窗函数的引入是为了既显示聚集前的数据，又显示聚集后的数据。即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。
在深入研究Over字句之前，一定要注意：在SQL处理中，窗口函数都是最后一步执行，而且仅位于Order by子句之前 可以想象成sql的输出结果，就是窗口函数输入的结果。
平常我们使用 hive或者 mysql时，一般聚合函数用的比较多。但对于某些偏分析的需求，group by可能很费力，子查询很多，这个时候就需要使用窗口分析函数了~ 注：hive、oracle提供开窗函数，mysql8之前版本不提供，但Oracle发布的 MySQL 8.0版本支持窗口函数（over）和公用表表达式（with）这两个重要的功能！
该文介绍了在数据库中如何使用分区表来提高查询性能和节省存储空间。文章首先介绍了分区表的概念和作用，然后详细描述了如何创建分区表、使用SQL语句查询分区表以及管理分区表。此外，文章还提供了在HAWQ中实现分区滚动升级的方法，并通过实例展示了该方法的实现过程。
注意：排名函数可以跟Over()，但是不能定义window_clause。在计算名次前，需要先排序！
如何在ClickHouse中实现ROW_NUMBER OVER 和DENSE_RANK OVER等同效果的查询，它们在一些其他数据库中可用于RANK排序。
功能描述：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置。组内的数据按ORDER BY子句排序，然后给每一行赋一个号，从而形成一个序列，该序列从1开始，往后累加。每次ORDER BY表达式的值发生变化时，该序列也随之增加。有同样值的行得到同样的数字序号（认为null时相等的）。然而，如果两行的确得到同样的排序，则序数将随后跳跃。若两行序数为1，则没有序数2，序列将给组中的下一行分配值3，DENSE_RANK则没有任何跳跃。
最近使用窗口函数的频率越来越高，这里打算简单介绍一下几个排序的函数，做一个引子希望以后这方面的问题能够更深入的理解，这里先简单介绍一下几个简单的排序函数及其相关子句，这里先从什么是排序开始吧。
我们可以看到使用RANK排位时遇到相同的排位的话，下个排位是有空位的，而DENSE_RANK是没有空位的。
MySQL8.0之后支持窗口函数。窗口指的是记录集合，窗口函数是指在某种条件的记录集合上执行的特殊函数。静态窗口是指不同的记录对应的窗口大小是固定的，而滑动窗口是指随着记录的不同窗口的大小是动态变化的。
1、使用标准的聚合函数COUNT、SUM、MIN、MAX、AVG 2、使用PARTITION BY语句，使用一个或者多个原始数据类型的列 3、使用PARTITION BY与ORDER BY语句，使用一个或者多个数据类型的分区或者排序列 4、使用窗口规范，窗口规范支持以下格式：
窗口函数(window functions)，也被称为 “开窗函数”，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可对数据库数据进行实时分析处理。它是数据库的标准功能之一，主流的数据库比如Oracle，PostgreSQL都支持窗口函数功能，MySQL 直到 8.0 版本才开始支持窗口函数。
在9i版本之前，只有分析功能（analytic ），即从一个查询结果中计算每一行的排序值，是基于order_by_clause子句中的value_exprs指定字段的。 其语法为：
1） 窗口函数 Lag, Lead, First_value,Last_value Lag, Lead、这两个函数为常用的窗口函数,可以返回上下数据行的数据. LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值 LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值, 与LAG相反 -- 组内排序后，向后或向前偏移 -- 如果省略掉第三个参数，默认为NULL，否则补上。
Greenplum数据库数据库支持Postgres索引类型B-树和GiST，不支持Hash和GIN索引
PostgreSQL从小白到专家，是从入门逐渐能力提升的一个系列教程，内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容，希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助，欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
DENSE_RANK() 函数用来表示排名，与RANK()不同的是，DENSE_RANK() 不会出现空缺数字。比如，如果出现了两个并列的1，DENSE_RANK() 的第三个数仍然是2，而RANK()的第三个数是3。
与聚合函数类似，开窗函数也是对行集组进行聚合计算。但是它不像普通聚合函数那样，每组通常只返回一个值，开窗函数可以为每组返回多个值，因为开窗函数所执行聚合计算的行集组是窗口。
在复杂的数据分析场景中，达梦数据库的分析函数扮演着至关重要的角色。它们允许用户在单个查询中对数据进行分组、排序、排名及聚合计算，极大地提升了数据分析的灵活性和效率。本篇将深入探讨达梦数据库中几种关键的分析函数，并通过具体案例SQL来解析其用法，帮助你更好地掌握这些强大的工具。
本文介绍了Hive常见的序列函数，排名函数和窗口函数。结合业务场景展示了Hive分析函数的使用
oracle开窗函数使用的话一般是和order、partition by、row_number()、rank()、dense_rank()几个函数一起使用
一、rank() over(partition by ...order by) 解释：partition by用于给结果集分组，如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组。 二、语法：ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN) 解释：partition by用于给结果集分组，如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组。 区别：ROW_NUMBER() num均不同 参考： Spark2 Dataset分析函数--排名函数row_nu
在代码设计中时常面对这样的场景，给定两个元素，我们需要快速判断他们是否属于同一个集合，同时不同的集合在需要时还能快速合并为一个集合，例如我们要开发一个社交应用，那么判断两个用户是否是朋友关系，或者两人是否属于同一个群就需要用到我们现在提到的功能。
开窗函数在SQL语句中属于一种特殊的用法。开窗函数的引入，是为了既可以显示聚集前的数据，也要显示聚集后的数据。
窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。
首先，需要认识到，窗口函数并不是只有 hive 才有的，SQL 语法标准中，就有窗口函数。
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。
窗口函数是对where或者group by 子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数原则上只能写在select 子句中。
DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位
Mysql从8.0版本开始，也和Sql Server、Oracle一样支持在查询中使用窗口函数，本文将根据官方文档，通过实例介绍窗口函数并举例分组排序函数的使用。
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