❶ sql server 开窗函数里可以加聚集函数嘛类似rank() over (order by sum(distinct a) )
CASE WHEN wst.score - 60 < 0 THEN ---当wst.score <60的时候执行开窗函数RANK() OVER
RANK() OVER (PARTITION BY 当wst.score <60的时候，如果wst.score >=60直为null,否则的话当作'A'，--〉最终结果是按照wst.score <60（也就是null) 和 'A'分组
CASE WHEN wst.score - 60 >= 0 THEN NULL
ELSE 'A' END ORDER BY wst.score DESC
)
END
整个就是
1）如果wst.score <60
1.1按照 <60('A'). >=60(NULL)分组，注意，此时分组的是A和null
1.2按照A和NULL分组后按照wst.score组内降序排列
所以说你那个SQL语句性能很不好，可以优化的。你可以给个例子和你想要得结果，我可以帮你看看能否改进。
另外，你最外层那个CASE没有else，程序很不健壮哦。。。
❷ SQL Server中的开窗函数是什么
开窗函数（OVER子句）用于为行定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用GROUP BY子句对数据进行分组，能够在同一行
中同时返回基础行的列和聚合列。举例来说，如果要得到一个年级所有班级所有学生的平均
分，按照传统的写法，肯定是通过AVG聚合函数来实现求平均分。由于聚合函数是以GROUP BY 查询作为操作的上下文对一组值进行聚合，GROUP BY 操作对数据进行分组后，查询
为每个组只返回一行数据，因此，我们不能同时返回基础列（班级，学生等列），而只能得
到聚合列。
❸ Hive sql及窗口函数
hive函数：
1、根据指定条件返回结果：case when then else end as
2、基本类型转换：CAST（）
3、nvl：处理空字段：三个str时，是否为空可以指定返回不同的值
4、sql通配符： https://www.w3school.com.cn/sql/sql_wildcards.asp
5、count(1)与COUNT(*)：返回行数
如果表没有主键，那么count（1）比count（*）快；
如果有主键，那么count（主键，联合主键）比count（*）快；
count(1)跟count(主键)一样，只扫描主键。count(*)跟count(非主键)一样，扫描整个表。明显前者更快一些。
性能问题：
1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择,(指没有where的情况）；
2.尽量减少SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE COL = ‘value’ 这种查询；
3.杜绝SELECT COUNT(COL) FROM tablename WHERE COL2 = ‘value’ 的出现。
count(expression)：查询 is_reply=0 的数量： SELECT COUNT(IF(is_reply=0,1,NULL)) count FROM t_iov_help_feedback;
6、distinct与group by
distinct去重所有distinct之后所有的字段，如果有一个字段值不一致就不作为一条
group by是根据某一字段分组，然后查询出该条数据的所需字段，可以搭配 where max(time)或者Row_Number函数使用，求出最大的一条数据
7、使用with 临时表名 as() 的形式,简单的临时表直接嵌套进sql中，复杂的和需要复用的表写到临时表中，关联的时候先找到关联字段，过滤条件最好在临时表中先过滤后关联
处理json的函数：
split(json_array_string(schools), '\\|\\|') AS schools
get_json_object(school, '$.id') AS school_id,
字符串函数：
1、instr（’源字符串’ , ‘目标字符串’ ,’开始位置’,’第几次出现’）
instr(sourceString,destString,start,appearPosition)
1.sourceString代表源字符串； destString代表要从源字符串中查找的子串；
2.start代表查找的开始位置，这个参数可选的，默认为1；
3.appearPosition代表想从源字符中查找出第几次出现的destString，这个参数也是可选的， 默认为1
4.如果start的值为负数，则代表从右往左进行查找，但是位置数据仍然从左向右计算。
5.返回值为：查找到的字符串的位置。如果没有查找到，返回0。
最简单例子： 在abcd中查找a的位置，从第一个字母开始查，查找第一次出现时的位置
select instr(‘abcd’,’a’,1,1) from al; —1
应用于模糊查询：instr(字段名/列名, ‘查找字段’)
select code,name,dept,occupation from staff where instr(code, ‘001’)> 0;
等同于 select code, name, dept, occupation from staff where code like ‘%001%’ ;
应用于判断包含关系：
select ccn,mas_loc from mas_loc where instr(‘FH,FHH,FHM’,ccn)>0;
等同于 select ccn,mas_loc from mas_loc where ccn in (‘FH’,’FHH’,’FHM’);
2、substr（string A，int start，int len）和 substring（string A，int start，int len），用法一样
substr(time,1,8) 表示将time从第1位开始截取，截取的长度为8位
第一种用法：
substr（string A，int start）和 substring（string A，int start），用法一样
功效：返回字符串A从下标start位置到结尾的字符串
第二种用法：
substr（string A，int start，int len）和 substring（string A，int start，int len），用法一样
功效：返回字符串A从下标start位置开始，长度为len的字符串
3、get_json_object(form_data,'$.学生姓名') as student_name
json_tuple 函数的作用：用来解析json字符串中的多个字段
4、split(full_name, '\\.') [5] AS zq; 取的是数组里的第六个
日期(时间)函数：
1、to_date(event_time) 返回日期部分
2、date_sub：返回当前日期的相对时间
当前日期：select curdate()
当前日期前一天：select date_sub(curdate(),interval 1 day)
当前日期后一天：select date_sub(curdate(),interval -1 day)
date_sub(from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'), 14) 将现在的时间总秒数转为标准格式时间，返回14天之前的时间
时间戳>>>>日期：
from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') 将现在的时间总秒数转为标准格式时间
from_unixtime(get_json_object(get_json_object(form_data,'$.挽单时间'),'$.$date')/1000) as retain_time
unix_timestamp('2019-08-15 16:40:00','yyyy-MM-dd HH:mm:ss') --1565858400
日期>>>>时间戳：unix_timestamp()
date_format：yyyy-MM-dd HH:mm:ss 时间转格式化时间
select date_format('2019-10-07 13:24:20', 'yyyyMMdd000000')-- 20191007000000select date_format('2019-10-07', 'yyyyMMdd000000')-- 20191007000000
1.日期比较函数: datediff语法: datediff(string enddate,string startdate)
返回值: int
说明: 返回结束日期减去开始日期的天数。
举例： hive> select datediff('2016-12-30','2016-12-29'); 1
2.日期增加函数: date_add语法: date_add(string startdate, intdays)
返回值: string
说明: 返回开始日期startdate增加days天后的日期。
举例： hive>select date_add('2016-12-29',10); 2017-01-08
3.日期减少函数: date_sub语法: date_sub (string startdate,int days)
返回值: string
说明: 返回开始日期startdate减少days天后的日期。
举例： hive>select date_sub('2016-12-29',10); 2016-12-19
4.查询近30天的数据
select * from table where datediff(current_timestamp,create_time)<=30；
create_time 为table里的字段，current_timestamp 返回当前时间 2018-06-01 11:00:00
3、trunc()函数的用法：当前日期的各种第一天,或者对数字进行不四舍五入的截取
日期：
1.select trunc(sysdate) from al --2011-3-18 今天的日期为2011-3-18
2.select trunc(sysdate, 'mm') from al --2011-3-1 返回当月第一天.
上月1号 trunc(add_months(current_date(),-1),'MM')
3.select trunc(sysdate,'yy') from al --2011-1-1 返回当年第一天
4.select trunc(sysdate,'dd') from al --2011-3-18 返回当前年月日
5.select trunc(sysdate,'yyyy') from al --2011-1-1 返回当年第一天
6.select trunc(sysdate,'d') from al --2011-3-13 (星期天)返回当前星期的第一天
7.select trunc(sysdate, 'hh') from al --2011-3-18 14:00:00 当前时间为14:41
8.select trunc(sysdate, 'mi') from al --2011-3-18 14:41:00 TRUNC()函数没有秒的精确
数字：TRUNC（number,num_digits） Number 需要截尾取整的数字。Num_digits 的默认值为 0。TRUNC()函数截取时不进行四舍五入
11.select trunc(123.458,1) from al --123.4
12.select trunc(123.458,-1) from al --120
4、round()：四舍五入：
select round(1.455, 2) #结果是：1.46，即四舍五入到十分位，也就是保留两位小数
select round(1.5) #默认四舍五入到个位，结果是：2
select round(255, -1) #结果是：260，即四舍五入到十位，此时个位是5会进位
floor()：地板数
ceil()天花板数
5、
6.日期转年函数: year语法: year(string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的年。
举例：
hive> select year('2011-12-08 10:03:01') from al;
2011
hive> select year('2012-12-08') fromal;
2012
7.日期转月函数: month语法: month (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的月份。
举例：
hive> select month('2011-12-08 10:03:01') from al;
12
hive> select month('2011-08-08') fromal;
8
8.日期转天函数: day语法: day (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的天。
举例：
hive> select day('2011-12-08 10:03:01') from al;
8
hive> select day('2011-12-24') fromal;
24
9.日期转小时函数: hour语法: hour (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的小时。
举例：
hive> select hour('2011-12-08 10:03:01') from al;
10
10.日期转分钟函数: minute语法: minute (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的分钟。
举例：
hive> select minute('2011-12-08 10:03:01') from al;
3
11.日期转秒函数: second语法: second (string date)
返回值: int
说明: 返回日期中的秒。
举例：
hive> select second('2011-12-08 10:03:01') from al;
1
12.日期转周函数: weekofyear语法: weekofyear (string date)
返回值: int
说明: 返回日期在当前的周数。
举例：
hive> select weekofyear('2011-12-08 10:03:01') from al;
49
查看hive表在hdfs中的位置：show create table 表名;
在hive中hive2hive，hive2hdfs：
HDFS、本地、hive -----> Hive：使用 insert into | overwrite、loaddata local inpath "" into table student;
Hive ----> Hdfs、本地：使用：insert overwrite | local
网站访问量统计：
uv：每用户访问次数
ip：每ip(可能很多人)访问次数
PV:是指页面的浏览次数
VV:是指你访问网站的次数
sql：
基本函数：
count、max、min、sum、avg、like、rlike（'2%'、'_2%'、%2%'、'[2]'）（java正则）
and、or、not、in
where、group by、having、{ join on 、full join} 、order by（desc降序）
sort by需要与distribut by集合结合使用：
hive (default)> set maprece.job.reces=3; //先设置rece的数量
insert overwrite local directory '/opt/mole/datas/distribute-by'
row format delimited fields terminated by '\t'
先按照部门编号分区，再按照员工编号降序排序。
select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;
外部表 create external table if not exists dept
分区表：create table dept_partition ( deptno int, dname string, loc string ) partitioned by ( month string )
load data local inpath '/opt/mole/datas/dept.txt' into table default.dept_partition partition(month='201809');
alter table dept_partition add/drop partition(month='201805') ,partition(month='201804');
多分区联合查询：union
select * from dept_partition2 where month='201809' and day='10';
show partitions dept_partition;
desc formatted dept_partition;
二级分区表：create table dept_partition2 ( deptno int, dname string, loc string ) partitioned by (month string, day string) row format delimited fields terminated by '\t';
分桶抽样查询：分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件
create table stu_buck(id int, name string) clustered by(id) into 4 bucketsrow format delimited fields terminated by '\t';
设置开启分桶与rece为1：
set hive.enforce.bucketing=true;
set maprece.job.reces=-1;
分桶抽样：select * from stu_bucktablesample(bucket x out of y on id);
抽取，桶数/y，x是从哪个桶开始抽取，y越大 抽样数越少，y与抽样数成反比，x必须小于y
给空字段赋值：
如果员工的comm为NULL，则用-1代替或用其他字段代替 ：select nvl(comm,-1) from emp;
case when:如何符合记为1，用于统计、分组统计
select dept_id, sum(case sex when '男' then 1 else 0 end) man , sum(case sex when '女' then 1 else 0 end) woman from emp_sex group by dept_id;
用于组合归类汇总(行转列)：UDAF：多转一
concat：拼接查询结果
collect_set(col)：去重汇总，产生array类型字段，类似于distinct
select t.base, concat_ws('|',collect_set(t.name)) from (select concat_ws(',',xingzuo,blood_type) base,name from person_info) t group by t.base;
解释：先第一次查询得到一张没有按照（星座血型）分组的表，然后分组，使用collect_set将名字组合成数组，然后使用concat将数组变成字符串
用于拆分数据：(列转行)：UDTF：一转多
explode(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。
lateral view 侧面显示：用于和UDTF一对多函数搭配使用
用法：lateral view udtf(expression) tablealias as cate
cate：炸开之后的列别名
temptable ：临时表表名
解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
开窗函数：
Row_Number,Rank，Dense_Rank over：针对统计查询使用
Row_Number：返回从1开始的序列
Rank:生成分组中的排名序号，会在名词s中留下空位。3 3 5
dense_rank：生成分组中的排名序号，不会在名词中留下空位。3 3 4
over：主要是分组排序，搭配窗口函数使用
结果：
SUM、AVG、MIN、MAX、count
preceding：往前
following：往后
current row：当前行
unbounded：unbounded preceding 从前面的起点， unbounded following：到后面的终点
sum：直接使用sum是总的求和，结合over使用可统计至每一行的结果、总的结果、当前行+之前多少行/之后多少行、当前行到往后所有行的求和。
over(rowsbetween 3/current ) 当前行到往后所有行的求和
ntile：分片，结合over使用，可以给数据分片，返回分片号
使用场景：统计出排名前百分之或n分之一的数据。
lead,lag,FIRST_VALUE,LAST_VALUE
lag与lead函数可以返回上下行的数据
lead(col,n,dafault) 用于统计窗口内往下第n行值
第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值
第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
使用场景：通常用于统计某用户在某个网页上的停留时间
FIRST_VALUE:取分组内排序后，截止到当前行，第一个值
LAST_VALUE:取分组内排序后，截止到当前行,最后一个值
范围内求和: https://blog.csdn.net/happyrocking/article/details/105369558
cume_dist，percent_rank
–CUME_DIST :小于等于当前值的 行数 / 分组内总行数
–比如，统计小于等于当前薪水的人数，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
总结：
在Spark中使用spark sql与hql一致，也可以直接使用sparkAPI实现。
HiveSql窗口函数主要应用于求TopN，分组排序TopN、TopN求和，前多少名前百分之几。
与Flink窗口函数不同。
Flink中的窗口是用于将无线数据流切分为有限块处理的手段。
window分类：
CountWindow：按照指定的数据条数生成一个 Window，与时间无关。
TimeWindow：按照时间生成 Window。
1. 滚动窗口（Tumbling Windows）：时间对齐，窗口长度固定，不重叠：：常用于时间段内的聚合计算
2.滑动窗口（Sliding Windows）：时间对齐，窗口长度固定，可以有重叠：：适用于一段时间内的统计（某接口最近 5min 的失败率来报警）
3. 会话窗口（Session Windows）无时间对齐，无长度，不重叠：：设置session间隔，超过时间间隔则窗口关闭。
❹ SQL排名函数rank怎么用
请参阅下面的文章rank开窗函数的用法简介
上面有详细的讲述rank函数的用法
请采纳！
❺ 请问sql 中的over函数怎么用，不要复制的哦
就是按照某个列产生行号。。。，例子：
id type
11 a
2 b
3 c
14 d
5 f
SELECT name, id, type, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY id ASC) rk
FROM tab
result:
11 a 4
2 b 1
3 c 2
14 d 5
5 f 3
如果是按照id降序
SELECT name, id, type, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY id DESC) rk
FROM tab
result:
11 a 2
2 b 5
3 c 4
14 d 1
5 f 3
❻ sql server中有一个表，其中相同id对应许多行,如何取相同id中的前三行数据
--先写一个函数，输入name，得到1和0（是否前三行）
createfunctionGetTop3(@idint,@namevarchar(100))
returnbit
as
begin
declare
@returnbit,
@getName1varchar(100),
@getName2varchar(100),
@getName3varchar(100)
selecttop1@getName1=namefrom表名whereid=@id
selecttop2@getName2=namefrom表名whereid=@id
selecttop3@getName3=namefrom表名whereid=@id
return(casewhen@name=@getName1or@name=@getName2or@name=@getName3then1else0end)
end
--函数建好了之后就可以在查询里用了：
select*from表名whereGetTop3(id,name)>0
❼ 开窗函数
over在聚合函数中的使用：
一般格式：
聚合函数名(列) over(选项)
over必须与聚合函数或排序函数一起使用，聚合函数为：
sum(),max(),min(),count(),avg()
排序函数为：
rank(),row_number(),dense_rank(),ntile()
over表示把函数当成开窗函数而不是聚合函数，SQL标准允许将所有聚合函数用做开窗函数，使用over关键字来区分这两种用法。
开窗函数不需要使用group by就可以对数据进行分组，就可以同时返回基础行的列和聚合列。
开窗函数sum(*) over()，对于查询结果的每一行都返回所有符合条件的行的条数，over关键字后的括号中还经常添加选项来改变进行聚合运算的窗口范围，如果over关键字后的括号中选项为空，则开窗函数会对结果集中的所有行进行聚合运算。
常用格式：
sum(*) over(partition by A order by B)
partition by：进行分组，得到对应组内的所有求和值
order by：按照B进行排序，得到对应组内的累计求和值(如果B为id,两个id相同，则这两个id返回的sum那一列是相同的聚合值，是累计到最后一个id对应值的和--下面的例子会详细说明)
order by 字段名 rows|range between 边界规则1 and 边界规则2
rows：表示按照行的范围进行范围的定位
range：表示按照取值的范围进行范围的定位
这两种不同的定位方式主要用来处理并列排序的情况（见下面的例子）
边界规则的可取值为：
current row--当前行
n preceding--前n行
unbounded preceding--一直到第一条记录
n following--后n行
unbounded following--一直到最后一条记录
'range/rows between 边界规则1 and 边界规则2'：用来定位聚合计算范围，被称为定位框架。
eg:
1、建表
2、插入数据
3、关于partition by
（1）所属城市的人员数-按城市进行分组聚合
（2）显示每一个人员的信息、所属城市的人员数以及同龄人的人数
在同一个SELECT语句中可以同时使用多个开窗函数，而且这些开窗函数并不会相互干扰。
4、关于order by的详解：
（1）查询从第一行到当前行的的工资总和
（2）将上面的row换成range
结果和(1)的区别体现在红框和黄框部分，按照FSalary进行排序，row-按照行的范围进行范围定位，所以每一行后面对应的‘到当前行工资求和’都不一样，都严格的是第一行到当前行的累计和；range-按照取值的范围进行范围定位，虽然定位框架的语法仍然是从第一行到当前行的累计和，但是由于取值的范围：等于2000元的工资有3人，所以计算的累计为从第一条到2000元工资的最后一个人，写在每个2000元工资的人的后面都是7000。
（3）将(2)中的定位框架省略
上述框架是开窗函数中最常用的定位框架，如果是这种框架的话，可以省略上述定位框架部分
得到的结果和(2)的结果一样。
（4）将上面的sum()换成count()，计算工资排名
按照salary进行排序，然后计算从第一行（unbounded preceding）到当前行（current row）的人员的个数，相当于计算人员的的工资水平排名。
Question:
怎么让工资为2000元的排名都为2？--见后面排序函数的rank()和dence_rank()
5、关于over(partition by A order by B)
over在排序函数中的使用：
一般格式：
排序函数(列) over(选项)
排序函数为：
rank(),dense_rank(),row_number(),ntile(),lead(),lag()
1、rank(),dense_rank(),row_number()的区别
rank()与dense_rank()的区别：
两者都是计算一组数值中的排序值，
但是在有并列关系时，dence_rank中相关等级不会跳过，rank则跳过。
rank() 是跳跃排序，有两个第二名时接下来就是第四名（同样是在各个分组内）
dense_rank()是连续排序，有两个第二名时仍然跟着第三名。
row_number()：
row_number over(partition by A order by B)
根据A分组，在分组内根据B排序，且得出来的值是每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的）
其主要是‘行’的信息，并没有排名。row_number()必须与order by一起使用，
多用于分页查询，比如查询10-100个学生。
2、ntile(x)--平均分区函数
3、lag() over(partition by A order by B)
lead() over(partition by A order by B)
lag和lead中有三个参数，lag('列名',offset,'超出记录窗口时的默认值')
lag和lead可以获取，按一定顺序B排列的当前行的上下相邻若干offset的莫隔行的某个列。
lag()是向前，lead()是向后。
参考 https://www.cnblogs.com/lihaoyang/p/6756956.html
❽ 用SQL选出每个人成绩的最高的前三条纪录
--用开窗函数每个用户成绩排序
select*from
(selectt.*,row_number(partitionby用户名orderby成绩desc)asflagfrom表名t)
whereflag<=3