## Hive开窗函数Rank和RowNum的介绍与示例
在Hive中，开窗函数是一种强大的工具，用于在查询结果中执行一些特定的操作，例如获取排名，计算行号等。在本文中，我们将重点介绍开窗函数中的Rank和RowNum，并提供一些示例代码来帮助理解它们的用途和功能。
### Rank和RowNum的概念
Rank和RowNum都是开窗函数中常用的函数，它们的作用是对查询结果进行排序和计数，并
原创
2024-03-01 07:37:14
104阅读
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标准允许将所有聚合函数用做开窗函数，只需要在聚合函数后加over()即可案例演示 1.hive环境下建表与加载数据vi t1.tx
转载
2023-08-23 18:28:28
71阅读
Hive-day11 Hive窗口函数
Hive窗口函数普通的聚合函数每组(Group by)只返回一个值，而开窗函数则可为窗口中的每行都返回一个值。
简单理解，就是对查询的结果多出一列，这一列可以是聚合值（聚合开窗函数），也可以是排序值（排序开窗函数）。
开窗函数一般就是说的是over（）函数，其窗口是由一个 OVER 子句 定义的多行记录
开窗函数一般分为两类,聚合开窗函数和排序开窗函数。-
转载
2023-05-22 14:33:17
345阅读
hive 开窗函数 sum hive 开窗函数 rank
转载
2023-05-27 23:10:31
176阅读
前言能翻到这篇博文的，想必大家对窗口函数的基本使用已经有了一定的了解，这里就不废话再去多说了。这篇博文主要讲的是，如果在窗口函数中加入where条件。为了方便理解，以下案例使用排名函数：row_number()来讲解。其他窗口函数同理，大家举一反三。本文你可以学习到：使用UNION ALL分之而治解决本问题使用窗口函数中的一个小技巧解决本问题 （简单高效）案例我们如果要对一组数据根据某个列去排名，
转载
2023-11-06 18:47:11
62阅读
开窗函数与聚合函数计算方式一样，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只返回一个值，开窗函数可以为每组返回多个值。开窗函数的语法为：over(partition by 列名1 order by 列名2 )，括号中的两个关键词partition by 和order by 可以只出现一个。over() 前面是一个函数，如果是聚合函数，那么order by 不能一起使用。开窗函
转载
2024-08-14 01:02:10
215阅读
开窗函数与聚合函数一样，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。 语法:主要是over( PARTITION BY (根据某条件分组,形成一个小组)….ORDER BY(再组内进行排序) …. ) 常用函数：（最常用的应该是1.2.3 的排序） 1、row_numbe
转载
2023-12-24 14:15:45
94阅读
SQL开窗函数整理开窗函数理解聚合函数和开窗函数的区别聚合函数的分类示例建表开窗函数 开窗函数理解开窗函数又称OLAP函数（Online Analytical Processing，翻译为 “在线分析处理”）。Mysql是在8.0版本才开始支持开窗函数的。开窗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
转载
2023-08-30 14:21:59
86阅读
hive窗口函数详情总结解释语法hive开窗函数排序开窗函数样例数据RANK()DENSE_RANK()ROW_NUMBER()分析开窗函数样例数据：last_valuefirst_valuelaglead其他窗口函数ntilecume_distpercent_rank 解释开窗函数用于为行定义一个窗口（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
转载
2024-06-11 19:31:28
120阅读
文章目录1. 窗口函数概述2. 序号函数3. 窗口聚合函数4. 分布函数 CUME_DIST5. 前后函数 LAG和LEAD6. 头尾函数 FIRST_VALUE和LAST_VALUE7. NTH_VALUE(expr, n)函数8. NTILE(n)函数 1. 窗口函数概述窗口函数又被称为开窗函数，是MySQL 8.0 新增窗口函数聚合函数处理后多行变成一行；窗口函数处理后，多行还是多行。如下
转载
2024-01-13 15:35:50
98阅读
专题：SQL使用技巧——实践是检验SQL函数的唯一标准一.构建数据二.排序开窗三.sum开窗（重点内容）3.1累加与求和3.2窗口表达式3.3场景模拟四.count开窗4.1计数规则4.2计数与排序五.max和min开窗六.lead和lag开窗七.first_value和last_value开窗八.ntile开窗 开窗函数的使用铁律：不要滥用 先想明白自己要实现什么样的功能，然后再去实践。没有目
转载
2023-12-13 15:55:50
558阅读
窗口函数（分析函数） 文章目录窗口函数（分析函数）一：问题引入二：开窗函数的好处三：开窗函数的使用1）over字句和聚合函数一起使用2）over字句和row_number | rank | dense_rank 一起使用四：开窗函数的总结 一：问题引入 例题：求部门中年龄最大的那个人？ 表：test_dept 不使用窗口函数怎么做？select dept, max(age) ,name
fr
转载
2023-10-05 19:28:09
986阅读
1、什
原创
2023-01-06 15:55:38
138阅读
1. 统计类pv: count(f1) uv: count(distinct f1) | count(1) from ( select f1 group by f1)2. 多表join3. 窗口函数over()，开窗，并可自由控制窗口大小,其可以操作分组前的数据order表nameorderdatecostjack2017-01-0546jack2017-01-0855jack2017-01-01
转载
2023-12-07 06:10:27
1182阅读
目录count开窗函数sum开窗函数min开窗函数max开窗函数avg开窗函数first_value开窗函数last_value开窗函数lag开窗函数、lead开窗函数cume_dist开窗函数排序开窗函数rank开窗函数dense_rank开窗函数ntile开窗函数row_number开窗函数percent_rank开窗函数最近遇到了hive开窗函数的工作，并且面试时很有可能会问到hive的开
转载
2023-10-07 15:08:29
402阅读
Oracle常用函数之开窗函数
什么是分析函数（partition by）： 分析函数是Oracle专门用于解决复杂报表统计需求的函数，它可以在数据中进行分组，然后计算基于组的某种统计值，并且每一组的每一行都可以返回一个统计值。分析函数和聚合函数的不同之处是什么？ 普通的聚合函数用group by分组，每个分组返回一个统计值，只有一行，而分析函数采用
转载
2023-11-29 15:37:50
203阅读
数据准备： rank rank()over(order by 列名排序)的结果是不连续的，如果有4个人，其中有3个是并列第1名，那么最后的排序结果结果如：1 1 1 4 rank() over (partition by 分组字段 order by 排序字段 顺序) 注意：使用rank()over(
转载
2018-03-16 16:03:00
394阅读
2评论
什么是开窗函数？开窗函数对一组值进行操作，它不像普通聚合函数那样需要使用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开窗函数的语法形式为：函数 + over(partition by <分组用列> order by <排序用列>)，表示对数据集按照分组用列进行分区，并且并且对每个分区按照函数聚合计算，最终将计算结果按照排序用列排序后返回到该行
转载
2023-09-15 15:29:46
259阅读
Hive窗口函数 文章目录Hive窗口函数开窗数据准备建表导入数据聚合函数window子句LAG(col,n,default_val) 往前第 n 行数据LEAD(col,n, default_val) 往后第 n 行数据ROW_NUMBER() 会根据顺序计算RANK() 排序相同时会重复，总数不会变DENSE_RANK() 排序相同时会重复，总数会减少first_value取分组内排序后，截止
转载
2023-07-12 21:36:50
128阅读
在 Excel 中，Rank函数用于实现一个数字在指定数字列表中的排位，并且可以通过拖动的办法实现对整个数字列表的自动排序。Rank函数共有三个参数，前两个为必选项，后一个为可选项；如果省略可选项，将默认按降序排序。Rank函数怎么用呢？文章先介绍Rank函数的语法，再用四个由浅入深的具体实例分享Rank函数的使用方法；四个实例分别为无重复数字的自动排序、重复数字并排的自动排序、重复数字顺排的自动
转载
2024-02-19 07:50:25
166阅读
