前几天遇到一个这样的需求:销售总占比加起来超过75%的top分类.具体需求是这样的:商品一级分类标签下面有许多商品标签,例如运动户外一级标签,下面可能存在361°,CBA,Nike,Adidas...等这些商品标签.我们需要统计在一级标签下面占总销售比超过75%的商品标签有哪些,从而让我们了解一级品牌标签下面哪些商品比较收用户喜欢.有以下样例数据(amount_precnt为这类商品在一级标签当中销售占比). 按照我们的业务需求我们要得到男装->(优衣库,七匹狼) 箱包->(coach) 运动

摘要:窗口函数是聚集函数的延伸,是更高级的SQL语言操作,主要用于AP场景下对数据进行一些分析.汇总.排序的功能. 本文分享自华为云社区<GaussDB(DWS) SQL进阶之SQL操作之窗口函数>,作者: 两杯咖啡. 窗口函数是聚集函数的延伸,是更高级的SQL语言操作,主要用于AP场景下对数据进行一些分析.汇总.排序的功能.本文将从窗口函数的基本概念入手,介绍其常用SQL语法和主要的应用场景,同时会讲到在GaussDB(DWS)中使用窗口函数需要考虑的一些因素. 一. 窗口函数的作用 窗口函

蓝色标注的都是比较常见的SQL ====================== 开发中常见的SQL: left join , right join 防止丢弃数据 inner join CASE WHNE 结合GROUP BY 以及窗口函数的使用 ====================== 0.CASE WHEN  以及 merge into (比较重要的一条更新语句) 1.分组函数 sum.count.avg group by having 2.OLAP函数 select group_id,jo

只用于个人的学习和总结. 178. Rank Scores 一.表信息 二.题目信息 对上表中的成绩由高到低排序,并列出排名.当两个人获得相同分数时,取并列名次,且名词中无断档. Write a SQL query to rank scores. If there is a tie between two scores, both should have the same ranking. Note that after a tie, the next ranking number should

一.DDL数据定义 1.创建数据库 1)创建一个数据库,数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db. hive (default)> create database db_hive; 2)避免要创建的数据库已经存在错误,增加 if not exists 判断.(标准写法) hive (default)> create database db_hive; FAILED: Execution Error, return code 1 from org.

Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX Hive中提供了越来越多的分析函数,用于完成负责的统计分析.抽时间将所有的分析窗口函数理一遍,将陆续发布. 今天先看几个基础的,SUM.AVG.MIN.MAX. 用于实现分组内所有和连续累积的统计. 数据准备 CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234 ( cookieid string, createtime string, --day pv INT ) RO

数据准备 数据格式 cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, 创建数据库及表 create database if not exists cookie; use cookie; drop table if exists cookie1; create table cookie1(cookieid string, createtime string, pv int) row format delimi

Over 窗口函数在Select 子句中,对查询的结果集进行“滑动-聚合”运算:如果使用count,那么基于滑动窗口的聚合语义同 base+1 累加:如果使用sum,那么基于滑动窗口的聚合语义等同于数据累加.Over()子句的运算顺序在Select 子句之后,在Order By子句之前. 滑动窗口计算原理:窗口的大小是由Over 的Partition By子句界定,窗口滑动的顺序是由Over的Order by子句指定.在计算聚合值时,使用<=(Order by Asc)或 >=(Order b

简介     SQL Server 2012之后对窗口函数进行了极大的加强,但对于很多开发人员来说,对窗口函数却不甚了解,导致了这样强大的功能被浪费,因此本篇文章主要谈一谈SQL Server中窗口函数的概念.   什么是窗口函数     窗口函数,也可以被称为OLAP函数或分析函数.理解窗口函数可以从理解聚合函数开始,我们知道聚合函数的概念,就是将某列多行中的值按照聚合规则合并为一行,比如说Sum.AVG等等,简单的概念如图1所示. 图1.聚合函数       因此,通常来说,聚合后的行数都要

目录=========================================1.窗口函数简介2.窗口函数示例-全统计3.窗口函数进阶-滚动统计(累积/均值)4.窗口函数进阶-根据时间范围统计5.窗口函数进阶-first_value/last_value6.窗口函数进阶-比较相邻记录 一.窗口函数简介: 到目前为止,我们所学习的分析函数在计算/统计一段时间内的数据时特别有用,但是假如计算/统计需要随着遍历记录集的每一条记录而进行呢?举些例子来说: ①列出每月的订单总额以及全年的订单总额②

由于前一段时间胃痛,导致博客园博客都停更了一个月左右.近几天,胃病终于稍微有所好转,决定重新写博文. 前几天,有个朋友刚好问到本人有关 SQL 语句,大致是原表有两列,分别为月份.月份销售额,而需要一条 SQL 语句实现统计出每个月份以及当前月以前月份销售额和.尼玛,感觉还是没有说清,下面用图表示.      SQL 测试表脚本        DECLARE @Temp Table ( ID INT, --- 月份 MoneyData Float --- 金额 ) insert INTO @TE

1.简介: SQL Server 2005中的窗口函数帮助你迅速查看不同级别的聚合,通过它可以非常方便地累计总数.移动平均值.以及执行其它计算.窗口函数功能非常强大,使用起来也十分容易.可以使用这个技巧立即得到大量统计值.窗口是用户指定的一组行. 开窗函数计算从窗口派生的结果集中各行的值. 2.适用范围:排名开窗函数和聚合开窗函数.也就是说窗口函数是结合排名开窗函数或者聚合开窗函数一起使用OVER子句前面必须是排名函数或者是聚合函数 3.例题: --建立订单表create table Sales

1.简介: SQL Server 2005中的窗口函数帮助你迅速查看不同级别的聚合,通过它可以非常方便地累计总数.移动平均值.以及执行其它计算. 窗口函数功能非常强大,使用起来也十分容易.可以使用这个技巧立即得到大量统计值. 窗口是用户指定的一组行. 开窗函数计算从窗口派生的结果集中各行的值. 2.适用范围: 排名开窗函数和聚合开窗函数. 也就是说窗口函数是结合排名开窗函数或者聚合开窗函数一起使用 OVER子句前面必须是排名函数或者是聚合函数 3.例题: 复制代码 代码如下:--建立订单表 cr

转自:http://lxw1234.com/archives/2015/04/176.htm,Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX 之前看到大数据田地有关于max()over(partition by)的用法,今天恰好工作中用到了它,但是使用中遇到了一个问题:在max(rsrp)over(partition by buildingid,height) as max_rsrp返回的结果不是分组中的最大值.最中找到了问题的原因:max_rsrp数据类型为string而不是dou

PostgreSQL之窗口函数的用法 转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/9311281.html PostgreSQL的高级特性本准备三篇的(递归.窗口函数.JSON),结果中间一直一直加班 和遗忘 拖到现在才写到中篇,欸,加班真不是一件好事情. 谈谈我对加班的看法吧=> 如果加班能控制在一个小时内,这样会比较好(当然如果不加班的话更好),偶尔适当的加班能提高工作进度,对创业公司来说尤为重要:但,糟糕的地方也不少,加班时间长了容易造成思维缓慢,

本文介绍Oracle 的内置函数. 常用!  一. 字符函数 ASCII 码与字符的转化函数 chr(n)   例如 select chr(65) || chr(66) || chr(67) , chr(54678) from dual; ascii(char) 作用于chr相反 例如 select ascii('徐'), ascii('asd') from dual; 其他常用字符函数: (1) 大小写控制函数(UPPER.LOWER和INITCAP); initcap (char) 表示首字

--ORACLE窗口函数,是针对分析用的. --create tablecreate table EMP ( empno NUMBER(4) not null, ename VARCHAR2(10), job VARCHAR2(9), mgr NUMBER(4), hiredate DATE, sal NUMBER(7,2), comm NUMBER(7,2), deptno NUMBER(2) ); alter table EMP add constraint PK_EMP primary k

概述  设计窗口函数目的? 在开窗函数出现之前存在着很多用 SQL 语句很难解决的问题,很多都要通过复杂的相关子查询或者存储过程来完成. 为了解决这些问题,在 2003 年 ISO SQL 标准加入了开窗函数,开窗函数的使用使得这些经典的难题可以被轻松的解决. SQL Server 2012之后对窗口函数进行了极大的加强,但对于很多开发人员来说,对窗口函数却不甚了解,导致了这样强大的功能被浪费. 开窗函数可以优雅的部分取代分组查询和子查询.  什么是窗口函数? 可以看到与聚合函数不同的是,开窗函

Oracle SQL高级编程--分析函数(窗口函数)全面讲解 注:本文来源于:<Oracle SQL高级编程--分析函数(窗口函数)全面讲解> 概述 分析函数是以一定的方法在一个与当前行相关的结果子集中进行计算,也称为窗口函数.一般结构为 Function(arg1 , arg2 --) over(partition by clause order by clause windowing clause ) Windowing clause : rows | range between star

Spark1.4发布,支持了窗口分析函数(window functions).在离线平台中,90%以上的离线分析任务都是使用Hive实现,其中必然会使用很多窗口分析函数,如果SparkSQL支持窗口分析函数,那么对于后面Hive向SparkSQL中的迁移的工作量会大大降低,使用方式如下: 1.初始化数据 创建表 create table window_test2 (url string, rate int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',