over() 是一个常用的函数，不管在oralce 还是大数据hive-sql 都支持。最近在看SQL的时候，才发现，自己以前的理解与over()实际使用有一定的偏差。使用over（order by xxx） 按照xxx排序进行累计，order by是个默认的开窗函数over（partition by xxx）按照xxx分区over（partition by xxx order by xx）按照x
背景： 平常我们使用 hive或者 mysql时，一般聚合函数用的比较多。但对于某些偏分析的需求，group by可能很费力，子查询很多，这个时候就需要使用窗口分析函数了注：hive、oracle提供开窗函数，mysql8之前版本不提供，但MySQL 8.0版本支持窗口函数（over）和公用表表达式（with）这两个重要的功能！Oracle参照《Oracle分析函数整理（窗口函数）》
版本：Hiv
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2024-10-01 10:40:36
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hive 开窗函数 sum hive 开窗函数 rank
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2023-05-27 23:10:31
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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。-
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2023-05-22 14:33:17
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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
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2023-11-29 15:37:50
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拿一个例子来说 数据集：cookie1,2015-04-10 10:00:02,url2
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cookie1,201
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2024-09-15 21:17:09
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分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是：对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化drop table if exists student;
create table student
(
name string,
class tiny
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2024-08-19 19:37:21
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## 如何实现Hive开窗函数sum累计所有行
### 1. 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 安装Hive
安装Hive --> 创建数据表
创建数据表 --> 使用开窗函数sum累计所有行
使用开窗函数sum累计所有行 --> 结束
结束 --> [*]
```
### 2. 表格展
原创
2024-03-13 04:38:04
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官方介绍LanguageManual WindowingAndAnalytics一句话解释开窗作用使用开窗函数可以在一个select语句中且不使用子查询的情况下，显示同一指标不同维度的数据。（这么说虽然片面，但是便于理解，实际开窗函数的作用远远超出该描述，具体请看下面案例理解）开窗函数格式格式：over(partition by 要分组字段,order by 要排序的字段 window_claus
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2023-09-01 11:37:19
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如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数（Oracle中叫分析函数）， 然后再使用MySQL 8.0之前的时候，就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了，虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能，但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣，看起来写起了都比较难受。 在MSSQL和Oracle以及PostgreSQL都已经完整支持窗口函数的情况下，MySQL 8.0中也加入了窗口函数
译文：12.21.4 Named Windows窗口可以被定义和给定能够在OVER语句中引用该窗口的名称。为此，可以使用WINDOW语句。如果在查询中出现，WINDOW语句位于HAVING和ORDER BY语句之间，语法如下：WINDOW window_name AS (window_spec)
[, window_name AS (window_spec)] ...对于每个窗口
hive当中也带有很多的窗口函数以及分析函数，主要用于以下这些场景（1）用于分区排序 （2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算 （5）层次查询1、创建hive表并加载数据创建表 hive (hive_explode)> create table order_detail(
user_
作为一名数据小哥，在写SQL的漫漫路上，窗口函数犹如一把披荆斩棘的利剑，帮助作者解决了很多繁琐复杂的需求，在此对窗口函数表示感谢。 本文在介绍了窗口函数的同时，着重介绍Hive窗口函数的使用，希望读者在看完本篇文章之后，对窗口函数的使用能够有所掌握。 值得注意的是本文中的例子使用的是HQL（Hive SQL），本文需要一定的SQL基础，如果想了解基础SQ
1.简介本文主要讲解hive中常用开窗函数的使用：row_number() over()、dense_rank() over()、rank() over()、sum() over()、lag() over()、lead() over()2.代码示例2.1 row_number() over()、dense_rank() over()和rank() over() 数据准备江西,高安,100
江西,南
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2023-07-14 11:09:03
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目录1.什么是开窗函数？2.聚合开窗函数2.1 count开窗函数2.2 sum开窗函数2.3 avg开窗函数2.4 min开窗函数2.5 max开窗函数2.6 first_value开窗函数 1.什么是开窗函数？普通的聚合函数聚合的行集是组,开窗函数聚合的行集是窗口。因此,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
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2023-09-01 19:22:50
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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
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2023-12-13 15:55:50
558阅读
需要使用hdfs用户,运行hive命令)create table tmp.hive_sum(id string COMMENT '会员ID',bank_name string COMMENT '银行名称',create_time stri
原创
2023-07-04 22:18:41
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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
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2024-06-11 19:31:28
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# Spark SQL开窗函数SUM
## 介绍
在Spark SQL中，开窗函数是一种可以在数据集的行之间执行聚合计算的功能。在开窗函数中，SUM函数可以用来计算某个列的总和。本文将介绍如何在Spark SQL中使用SUM开窗函数，并提供一个简单的代码示例。
## SUM开窗函数示例
假设我们有一个包含销售数据的数据集，其中包括商品名称、销售数量和销售额。我们想要计算每个商品的销售总额，
原创
2024-05-08 03:55:21
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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
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2023-07-12 21:36:50
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