数据来源网站怎么做脚注,wordpress下拉菜单联动,工业风格装修效果图,电子商务能从事什么工作目录 1.开窗函数的定义
2.数据准备
3.开窗函数之排序 需求:用三种排序方法查询学生的语文成绩排名,并降序显示 4.开窗函数分组
需求:按照科目来分类,使用三种排序方式来排序学生的成绩 5.聚合函数与分组配合使用
6.聚合函数同时和分组以及排序关键字配合使用
--需求1…目录 1.开窗函数的定义
2.数据准备
3.开窗函数之排序 需求:用三种排序方法查询学生的语文成绩排名,并降序显示 4.开窗函数分组
需求:按照科目来分类,使用三种排序方式来排序学生的成绩 5.聚合函数与分组配合使用
6.聚合函数同时和分组以及排序关键字配合使用
--需求1求出每个用户的总pv数,展示所有信息 默认第一行到最后一行
--需求2求出每个用户截止到当天累积的总pv数 默认第一行到当前行
做题思路,开窗函数核心:保证输出结果的记录数和输入的数据记录数一致
7.窗口范围控制
1.默认第一行到当前行
2.第一行到当前行,等效于rows between ..不写,默认就是第一行到当前行
3.向前3行到当前行
4.向前3行 向后1行 5.当前行到最后一行,第一行到最后一行
8.其他函数 1.ntile平分:
注意ntile规则:尽量平均分配 优先满足最小(编号1)的桶彼此最多不相差1个。
--需求统计每个用户pv数最多的前3分之1天。--理解将数据根据cookieid分 根据pv倒序排序 排序之后分为3个部分 取第一部分 1.开窗函数的定义
- 窗口可以理解为操作数据的范围窗口有大有小本窗口中操作的数据有多有少。
- 可以简单地解释为类似于聚合函数的计算函数但是通过GROUP BY子句组合的常规聚合会隐藏正在聚合的各个行最终输出一行
-而窗口函数聚合后还可以访问当中的各个行并且可以将这些行中的某些属性添加到结果集中。
开窗函数格式: select ... 开窗函数 over(partition by 分组字段名 order by 排序字段名 asc|desc) ... from 表名; -- 如果有分组操作,select后的字段要么在聚合函数内,要么在group by 后出现
-- 开窗函数: hive和mysql8都能使用
-- 开窗函数本质在表后新增了一列
-- 聚合开窗函数: max min sum avg count 2.数据准备
数据文件score.txt --数据准备
create table students(s_id int,s_name string,subject string,score double,class string
)row format delimited
fields terminated by \t;--加载数据
load data inpath /input/score.txt into table students;--验证数据
select * from students; 3.开窗函数之排序
--查询最高分的学生
select max(score) from students; -- 99
-- 聚合函数配合over()使用,也可以叫开窗函数--查询最高分的学生,并附上他的名字
select s_name,max(score) over() --每一个学生都会匹配一个最高分,数据不正确
from students;-- 排序开窗函数: row_number rank dense_rank
-- 排序函数必须配合over(order by 排序字段 asc|desc)
row_number: 巧记: 1234 特点: 唯一且连续
dense_rank: 巧记: 1223 特点: 并列且连续
rank : 巧记: 1224 特点: 并列不连续 需求:用三种排序方法查询学生的语文成绩排名,并降序显示
select s_name,subject,score,row_number() over (order by score desc ) ,--唯一且连续dense_rank() over (order by score desc ) ,--并列且连续rank() over (order by score desc ) --并列不连续
from students
where subject 语文; 4.开窗函数分组
-- 开窗函数分组
-- 注意不能用group by ,需要使用partition by,可以理解成partition by是group by的子句
-- 演示排序函数和分组配合使用: 先分组再组内排序
需求:按照科目来分类,使用三种排序方式来排序学生的成绩
select *,row_number() over (partition by subject order by score desc ),dense_rank() over (partition by subject order by score desc ),rank() over (partition by subject order by score desc )
from students;5.聚合函数与分组配合使用
-- 演示聚合函数和分组配合使用
-- 普通分组
select s_name,max(score)
from students group by s_name;
查询每个学生的信息,按照文理科分类,以及平均分
-- 开窗分组
select *,avg(score) over(partition by class)
from students; 6.聚合函数同时和分组以及排序关键字配合使用
-- 演示聚合函数同时和分组以及排序关键字配合使用
-- 数据准备
---建表并且加载数据
create table website_pv_info(cookieid string,createtime string, --daypv int
) row format delimited
fields terminated by ,;-- 建表
create table website_url_info (cookieid string,createtime string, --访问时间url string --访问页面
) row format delimited
fields terminated by ,;-- 加载数据
load data inpath /input/website_pv_info.txt into table website_pv_info;
load data inpath /input/website_url_info.txt into table website_url_info;-- 查询数据
select * from website_pv_info;
select * from website_url_info; --需求1求出每个用户的总pv数,展示所有信息 默认第一行到最后一行
cookie是记住用户记录的一个文件,代表一个用户
select *,sum(pv) over (partition by cookieid)
from website_pv_info; --需求2求出每个用户截止到当天累积的总pv数 默认第一行到当前行
--sum(...) over( partition by... order by ... )在每个分组内连续累积求和
select *,sum(pv) over (partition by cookieid order by createtime)
from website_pv_info;
做题思路,开窗函数核心:保证输出结果的记录数和输入的数据记录数一致 7.窗口范围控制
rows between - preceding往前 - following往后 - current row当前行 - unbounded起点 - unbounded preceding 表示从前面的起点 第一行 - unbounded following表示到后面的终点 最后一行
1.默认第一行到当前行
select cookieid,createtime,pv,sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv1
from website_pv_info;2.第一行到当前行,等效于rows between ..不写,默认就是第一行到当前行
select cookieid,createtime,pv,sum(pv) over(partition by cookieid order by createtimerows between unbounded preceding and current row) as pv2
from website_pv_info;
3.向前3行到当前行
--向前3行至当前行
select cookieid,createtime,pv,sum(pv) over(partition by cookieid order by createtimerows between 3 preceding and current row) as pv4
from website_pv_info; 15713 , 157316 , 573217 , 732416 , 324413
相当于查询今天以及前三天的总浏览量,在现实中常称为网站的最近3天访问量.
4.向前3行 向后1行
select cookieid,createtime,pv,sum(pv) over(partition by cookieid order by createtimerows between 3 preceding and 1 following) as pv5
from website_pv_info;1573218 , 5732421 5.当前行到最后一行,第一行到最后一行
--当前行至最后一行
select cookieid,createtime,pv,sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime
rows between current row and unbounded following) as pv6
from website_pv_info;--第一行到最后一行 也就是分组内的所有行
select cookieid,createtime,pv,sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime
rows between unbounded preceding and unbounded following) as pv6
from website_pv_info;
8.其他函数 1.ntile平分:
注意ntile规则:尽量平均分配 优先满足最小(编号1)的桶彼此最多不相差1个。 其他开窗函数: ntile lag和lead first_value和last_value
ntile(x)功能: 将分组排序之后的数据分成指定的x个部分x个桶 注意ntile规则:尽量平均分配 优先满足最小(编号1)的桶彼此最多不相差1个。
lag: 用于统计窗口内往上第n行值 lead:用于统计窗口内往下第n行值
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
注意: 窗口函数结果都是单独生成一列存储对应数据
-- 演示ntile
--把每个分组内的数据均匀分为3桶
SELECTcookieid,createtime,pv,ntile(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn2
FROM website_pv_info
ORDER BY cookieid,createtime; --需求统计每个用户pv数最多的前3分之1天。 --理解将数据根据cookieid分 根据pv倒序排序 排序之后分为3个部分 取第一部分
with tmp as (SELECTcookieid,createtime,pv,NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS rnFROM website_pv_info)
SELECT * from tmp where rn 1; --lag 用于统计窗口内往上第n行值
select cookieid, createtime, url,row_number() over (partition by cookieid order by createtime) rn,lag(createtime, 1) over (partition by cookieid order by createtime) la1,lag(createtime, 2, 2000-01-01 00:00:00) over (partition by cookieid order by createtime) la2
from website_url_info;--lead 用于统计窗口内往下第n行值
select cookieid, createtime, url,row_number() over (partition by cookieid order by createtime) rn,lead(createtime, 1) over (partition by cookieid order by createtime) la1,lead(createtime, 2, 2000-01-01 00:00:00) over (partition by cookieid order by createtime) la2
from website_url_info;--FIRST_VALUE 取分组内排序后截止到当前行第一个值
select cookieid, createtime, url,row_number() over (partition by cookieid order by createtime) rn,first_value(url) over (partition by cookieid order by createtime) fv
from website_url_info;--LAST_VALUE 取分组内排序后截止到当前行最后一个值
select cookieid, createtime, url,row_number() over (partition by cookieid order by createtime) rn,last_value(url) over (partition by cookieid order by createtime rows between unbounded preceding and unbounded following) fv
from website_url_info;
