sql server如何利用开窗函数over()进行分组统计

1. 开窗函数over()介绍

在SQL Server中,开窗函数(Windowing Function)是一种可以实现类似于聚合函数的功能,但是又不会对数据进行分组聚合的函数。开窗函数可以通过使用over()函数来实现,它可以让我们在不进行分组的情况下,对数据进行统计、排序、排名等操作。开窗函数通过指定窗口(Window),来确定函数计算的数据范围。在开窗函数中,可以使用PARTITION BY子句来对数据进行分组,也可以使用ORDER BY子句来对数据进行排序,还可以使用ROWS或RANGE子句来指定窗口的大小和位置。

2. 开窗函数over()的语法

下面是开窗函数over()的一般语法:

SELECT column1, column2, ..., function(column_name) OVER (

[PARTITION BY partition_expression, ... ]

[ORDER BY order_expression [ASC | DESC], ... ]

[ROWS or RANGE frame_specification]

) as column_alias

FROM table_name;

2.1 PARTITION BY子句

PARTITION BY子句用于指定分组的列,它的语法为:

PARTITION BY column_name1, column_name2, ...

这样就可以对表中的数据按照指定的列进行分组,然后在每个分组内进行开窗函数的计算。

2.2 ORDER BY子句

ORDER BY子句用于指定排序的列,它的语法为:

ORDER BY column_name [ASC | DESC], ...

这样就可以对表中的数据按照指定的列进行排序,然后再对排序之后的数据进行开窗函数的计算。

2.3 ROWS或RANGE子句

ROWS或RANGE子句用于指定窗口的大小和位置,语法为:

ROWS BETWEEN start_expression AND end_expression

RANGE BETWEEN start_expression AND end_expression

其中,ROWS子句指定窗口的大小为多少行,RANGE子句则指定窗口的大小为多少值域(Value Range)。start_expression和end_expression可以是以下任意一个表达式:

CURRENT ROW

UNBOUNDED PRECEDING

n PRECEDING

UNBOUNDED FOLLOWING

n FOLLOWING

其中,CURRENT ROW表示当前行,UNBOUNDED PRECEDING表示从第一行开始,UNBOUNDED FOLLOWING表示到最后一行结束,n PRECEDING表示当前行的前n行,n FOLLOWING表示当前行的后n行。

3. 开窗函数over()的应用

3.1 统计每个部门的平均工资

假设我们有一个表Emp,它包含了员工的信息,如下所示:

CREATE TABLE Emp

(

EmpNo INT,

Name VARCHAR(50),

DeptNo INT,

Salary DECIMAL(18,2)

);

INSERT INTO Emp VALUES(1, '张三', 1, 5000.00);

INSERT INTO Emp VALUES(2, '李四', 1, 6000.00);

INSERT INTO Emp VALUES(3, '王五', 2, 7000.00);

INSERT INTO Emp VALUES(4, '赵六', 2, 8000.00);

INSERT INTO Emp VALUES(5, '孙七', 3, 9000.00);

INSERT INTO Emp VALUES(6, '周八', 3, 10000.00);

现在我们需要统计每个部门的平均工资,可以使用如下语句:

SELECT DeptNo, AVG(Salary) OVER(PARTITION BY DeptNo) AS AvgSalary FROM Emp;

执行以上SQL语句后,得到如下结果:

DeptNo AvgSalary

1 5500.00

1 5500.00

2 7500.00

2 7500.00

3 9500.00

3 9500.00

可以看到结果与我们期望的相符,每个部门的平均工资被正确地计算了出来。

3.2 计算每个员工的工资排名

假设我们需要计算每个员工的工资排名,并将排名存入一个新的列Rank中,可以使用如下语句:

SELECT EmpNo, Name, Salary, RANK() OVER(ORDER BY Salary DESC) AS Rank FROM Emp;

执行以上SQL语句后,得到如下结果:

EmpNo Name Salary Rank

6 周八 10000.00 1

5 孙七 9000.00 2

4 赵六 8000.00 3

3 王五 7000.00 4

2 李四 6000.00 5

1 张三 5000.00 6

可以看到,每个员工的工资排名都被正确地计算了出来,并存放在了新的列Rank中。

3.3 统计每个部门的工资排名

假设我们需要统计每个部门内的员工的工资排名,可以使用如下语句:

SELECT EmpNo, DeptNo, Salary,

DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY DeptNo ORDER BY Salary DESC) AS Rank

FROM Emp;

执行以上SQL语句后,得到如下结果:

EmpNo DeptNo Salary Rank

2 1 6000.00 1

1 1 5000.00 2

4 2 8000.00 1

3 2 7000.00 2

6 3 10000.00 1

5 3 9000.00 2

可以看到,每个部门内的员工的工资排名都被正确地计算了出来,并存放在了新的列Rank中。

4. 总结

开窗函数over()是一种强大的功能,它可以帮助我们对不同的数据集合进行分析、计算和排序等操作。在实际的工作中,我们可以根据需要使用不同的窗口函数来满足不同的需求。对于需要统计、排序、排名等操作的情况,开窗函数over()可以方便地完成这些任务,使我们的工作变得更加高效和便捷。

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