1. page301-354其它解决方式
  2.  
  3. ---开窗函数
  4. --測试数据及表
  5. USE [NB]
  6. GO
  7. /****** 对象: Table [dbo].[T_Person2] 脚本日期: 08/14/2015 11:24:46 ******/
  8. SET ANSI_NULLS ON
  9. GO
  10. SET QUOTED_IDENTIFIER ON
  11. GO
  12. SET ANSI_PADDING ON
  13. GO
  14. CREATE TABLE [dbo].[T_Person3] (
  15. [FName] [varchar] (20) NULL,
  16. [FCity] [varchar] (20) NULL,
  17. [FAge] INT,
  18. FSalary INT
  19. ) ON [PRIMARY]
  20.  
  21. GO
  22. SET ANSI_PADDING OFF
  23.  
  24. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  25. VALUES('Tom' ,'BeiJing', 20,3000 )
  26.  
  27. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  28. VALUES('Tim' ,'ChengDu', 21,4000 )
  29.  
  30. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  31. VALUES('Jim' ,'BeiJing', 22,3500 )
  32.  
  33. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  34. VALUES('Lily' ,'LonDon', 21,2000 )
  35.  
  36. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  37. VALUES('John' ,'NewYork', 22,1000 )
  38.  
  39. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  40. VALUES('YaoMing' ,'BeiJing', 20,3000 )
  41.  
  42. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  43. VALUES('Swing' ,'LonDon', 22,2000 )
  44.  
  45. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  46. VALUES('Guo' ,'NewYork', 20,2800 )
  47.  
  48. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  49. VALUES('YuQian' ,'BeiJing', 24,8000 )
  50.  
  51. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  52. VALUES('Ketty' ,'London', 25,8500 )
  53.  
  54. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  55. VALUES('Merry' ,'BeiJing', 23,3500 )
  56.  
  57. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  58. VALUES('Smith' ,'ChengDu', 30,3000 )
  59.  
  60. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  61. VALUES('Bill' ,'BeiJing', 25,2000 )
  62.  
  63. INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
  64. VALUES('Jerry' ,'NewYory', 24,3300 )
  65.  
  66. SELECT * FROM T_Person3
  67. --与聚合函数一样,开窗函数也是对行集组进行聚合计算
  68. --可是它不像普通聚合函数那样每组仅仅返回一个值 ,开窗函数能够
  69. --为每组返回多个值,由于开窗函数所运行聚合计算的行集组是窗
  70. --口ISO SQL 规定了这种函数为开窗函数 ,在oracle 中则被称为
  71. --分析函数, 而在DB2中则被称为 OLAP函数
  72. SELECT COUNT (*) FROM T_Person3
  73.  
  74. --以下俩个表达是一个意思
  75. SELECT FCity, FAge,COUNT (*) OVER () FROM T_Person3
  76.  
  77. SELECT FCity, FAge,COUNT (*) FROM T_Person3
  78. WHERE FSalary < 5000
  79. GROUP BY FCity,FAge
  80.  
  81. --OVERkeyword表示把函数当成开窗函数而不是聚合函数
  82. --SQL标准同意将全部聚合函数用做开窗函数 ,使用OVER keyword
  83. --区分这俩种使用方法
  84. --上面中count(*)over() 对于查询结果的每一行都返回全部符合
  85. --条件的行的条数OVER()keyword后的括号里还常常加入选项 ,用以
  86. --改变进行聚合运算的窗体范围假设 OVER()keyword后面的括号里的
  87. --选项为空, 则开窗函数会对结果集中的全部行进行聚合运算
  88.  
  89. --partition by 子句
  90. --开窗函数over() keyword后的括号里 ,能够使用partition by 子句
  91. --来定义行的区分,从而进行聚合计算与 group by子句不同,
  92. --partition by子句创建的分区是独立于结果集的 ,创建的分区仅仅是
  93. --提供聚合计算的并且不同的开窗函数所创建的分区也互不影响
  94. --范例以下SQL 用于显示每个人员的信息及所属城市的人员数
  95. --同一个SQL 语句中能够使用多个开窗函数 ,并且这些开窗函数并不会
  96. --相互干扰
  97. --范例
  98. SELECT FName, FCity, FAge , FSalary,
  99. COUNT(*) OVER ( PARTITION BY FCity),
  100. COUNT(*) OVER ( PARTITION BY FAge) FROM t_Person3
  101.  
  102. --with子句与子查询
  103. --一次定义多次使用用于提取子查询
  104. WITH
  105. SSSS AS
  106. (
  107. SELECT FAge FROM T_person3 WHERE FAge <24
  108. )
  109.  
  110. SELECT * FROM T_person3 AS t WHERE T.FAge IN ( SELECT * FROM SSSS )
  111. --374
  112.  
  113. with
  114. cr as
  115. (
  116. select FAge from T_person3
  117. )
  118.  
  119. select * from T_person3 where FAge in ( select * from cr )

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