一哥们出条sql题给我玩,将下面sql改成不使用keep分析函数的写法。

select deptno,
ename,
sal,
hiredate,
min(sal) keep(dense_rank first order by hiredate) over(partition by deptno) min_sal,
max(sal) keep(dense_rank last order by hiredate) over(partition by deptno) max_sal
from emp;

我一开始改错了,被这哥们喷菜鸡,我草。

-- 错误等价改写,逻辑不等价
with x as (
select e1.deptno,
e1.ename,
e1.sal,
e1.hiredate,
row_number() over (partition by DEPTNO order by HIREDATE) rn_first,
row_number() over (partition by DEPTNO order by HIREDATE DESC) rn_last
from EMP e1)
select
e.deptno,
e.ename,
e.sal,
e.hiredate,
x1.SAL,
x2.SAL
from emp e
inner join x x1 on e.DEPTNO = x1.DEPTNO and x1.rn_first = 1
inner join x x2 on e.DEPTNO = x2.DEPTNO and x2.rn_last = 1;

我换了张表测试下,发现上面改写是逻辑有问题,如果同一个组内有相同日期的分组字段内有NULL值的,确实会导致SQL结果集不一致。

-- 将EMP表替换成EMPLOYEES,如果使用上面等价改写就错误了。
select DEPARTMENT_ID,
FIRST_NAME,
SALARY,
HIRE_DATE,
min(SALARY) keep(dense_rank first order by HIRE_DATE) over(partition by DEPARTMENT_ID) min_sal,
max(SALARY) keep(dense_rank last order by HIRE_DATE) over(partition by DEPARTMENT_ID) max_sal
from EMPLOYEES;

最终等价改写的SQL,增加了分组字段内有NULL值的逻辑和处理一个组内有相同日期的逻辑。

select e.DEPARTMENT_ID,
e.FIRST_NAME,
e.SALARY,
e.HIRE_DATE,
(select MIN_SALARY
from (select DEPARTMENT_ID, MIN(SALARY) MIN_SALARY
from (select DEPARTMENT_ID,
SALARY,
HIRE_DATE,
dense_rank() over (PARTITION BY DEPARTMENT_ID ORDER BY HIRE_DATE) RN
from EMPLOYEES)
WHERE RN = 1
GROUP BY DEPARTMENT_ID) e1
where case when e1.DEPARTMENT_ID is null then 99999 else e1.DEPARTMENT_ID end = case when e.DEPARTMENT_ID is null then 99999 else e.DEPARTMENT_ID end) a_min,
(select MAX_SALARY
from (select DEPARTMENT_ID, MAX(SALARY) MAX_SALARY
from (select DEPARTMENT_ID,
SALARY,
HIRE_DATE,
dense_rank() over (PARTITION BY DEPARTMENT_ID ORDER BY HIRE_DATE DESC) RN
from EMPLOYEES)
WHERE RN = 1
GROUP BY DEPARTMENT_ID) e1
where case when e1.DEPARTMENT_ID is null then 99999 else e1.DEPARTMENT_ID end = case when e.DEPARTMENT_ID is null then 99999 else e.DEPARTMENT_ID end ) a_max
FROM EMPLOYEES e;

差集比较后是等价的:

SQL KEEP 窗口函数等价改写案例的更多相关文章

  1. 小米正式开源 SQL 智能优化与改写工具 SOAR

    近日,小米正式宣布开源 SOAR. 截至今日,该项目已经获得了 350 个「star」以及 44 个「fork」(GitHub项目地址:https://github.com/XiaoMi/soar) ...

  2. Hive Sql的窗口函数

    date: 2019-08-30 11:02:37 updated: 2019-08-30 14:40:00 Hive Sql的窗口函数 1. count.sum.avg.max.min 以 sum ...

  3. SOAR SQL进行优化和改写的自动化工具

    前言 SQL优化是程序开发中经常遇到的问题,尤其是在程序规模不断扩大的时候.SQL的好坏不仅制约着程序的规模,影响着用户的体验,甚至威胁着信息的安全. 我们经常听到说哪家平台挂了,哪家网站被黑了,但我 ...

  4. 总结SQL Server窗口函数的简单使用

    总结SQL Server窗口函数的简单使用 前言:我一直十分喜欢使用SQL Server2005/2008的窗口函数,排名函数ROW_NUMBER()尤甚.今天晚上我在查看SQL Server开发的相 ...

  5. (4.34)sql server窗口函数

    关键词:sql server窗口函数,窗口函数,分析函数 如果分析函数不可用,那么可能是版本还不支持 Window Function 包含了 4 个大类.分别是: 1 - Rank Function ...

  6. SQL Server标量函数改写内联表值函数优化案例

    问题SQL: SELECT TOP 1001 ha.HuntApplicationID , ha.PartyNumber , mht.Name AS MasterHuntTypeName , htly ...

  7. SQL Server 2012安装错误案例:Error while enabling Windows feature: NetFx3, Error Code: -2146498298

    案例环境: 服务器环境 :    Windows Server 2012 R2 Standard 数据库版本 :    SQL Server 2012 SP1 案例介绍:   在Windows Ser ...

  8. 虚拟机备份克隆导致SQL SERVER 出现IO错误案例

      案例环境:   服务器配置: CPU: Intel E5-2690  RAM: 12G   虚拟机 操作系统  : Windows Server 2008 R2 Standard Edtion   ...

  9. SQL Server一致性错误修复案例总结

    今天遇到了一个关于数据库一致性错误的案例.海外工厂的一台SQL Server 2005(9.00.5069.00 Standard Edition)数据库在做DBCC CHECKDB的时候出现了一致性 ...

  10. SQL Server 窗口函数详解:OVER()

    语法 开窗函数支持分区.排序和框架三种元素,其语法格式如下: OVER ( [ <PARTITION BY clause> ] [ <ORDER BY clause> ] [ ...

随机推荐

  1. Mysql系列:Mysql5.7编译安装--系统环境:Centos7 / CentOS9 Stream

    Mysql系列:Mysql5.7编译安装 系统环境:Centos7 / CentOS9 Stream 1:下载mysql源码包 https://dev.mysql.com/downloads/mysq ...

  2. 什么是报表工具?和 EXCEL 有什么区别?

    报表是什么? 带数据的表格和图表就都是报表,像工资表,考勤表,成绩表,资产负载表等等都是报表. 那报表工具,顾名思义就是用来做报表的工具,那 Excel 是不是也算报表工具?广义上讲当然也算.但 IT ...

  3. c# 模拟web请求formdata webrequest

    前言 在写代码中,我们常常需要去书写代码去请求一些东西,那么是不是可以模拟像web formdata一样请求. 正文 下面代码为模拟的: public string SendRequest(strin ...

  4. 力扣262(MySQL)-行程和用户(困难)

    题目: 表:Trips 表:Users 取消率 的计算方式如下:(被司机或乘客取消的非禁止用户生成的订单数量) / (非禁止用户生成的订单总数). 写一段 SQL 语句查出 "2013-10 ...

  5. 04_el和data的两种写法

    总结: data与el的两种写法     1.el的两种写法       (1)new Vue时需要配置el属性:       (2)先创建Vue实例,然后再通过vm.$mount('#root')指 ...

  6. 力扣153(java&python)-寻找旋转排序数组中的最小值(中等)

    题目: 已知一个长度为 n 的数组,预先按照升序排列,经由 1 到 n 次 旋转 后,得到输入数组.例如,原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到:若旋转 4 次,则可以 ...

  7. 力扣633(java&python)-平方数之和(中等)

    题目: 给定一个非负整数 c ,你要判断是否存在两个整数 a 和 b,使得 a2 + b2 = c . 示例 1: 输入:c = 5输出:true解释:1 * 1 + 2 * 2 = 5示例 2: 输 ...

  8. EMQX + PolarDB-X 一站式 IoT 数据解决方案

    简介: 本文整理自 EMQX 产品经理李国伟,在PolarDB开源社区中关于EMQX与PolarDB-X构建一站式IoT数据解决方案的分享.本篇内容主要分为四个部分:1. IoT数据特性 2. EMQ ...

  9. 技术解读:英特尔 x86 平台上,AI 能力是如何进行演进的?(附PPT)

    ​简介:AI 生态系统是怎样的?其中又有哪些关键技术? AI 计算力的指数增长意味着,为了解决越来越复杂的用例,即使是 1000 倍的计算性能增长也很容易被消耗.因此,需要通过软件生态系统的助力,才能 ...

  10. 面对大规模 K8s 集群,如何先于用户发现问题?

    简介: 怎样才能在复杂的大规模场景中,做到真正先于用户发现问题呢?下面我会带来我们在管理大规模 ASI 集群过程中对于快速发现问题的一些经验和实践,希望能对大家有所启发. 作者 | 彭南光(光南)来源 ...