[大数据]SQL训练营：SQL进阶-SQL高级处理

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Part1：学习知识点概要

本笔记主要记录SQL语言窗口函数的内容。

Part2：学习内容

一、窗口函数

窗口函数也称为OLAP（OnLine Analytical Processing）函数，对数据库数据进行实时分析处理。

# []中的内容可省略
<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列名>]
                     ORDER BY <排序用列名>) 

PARTITON BY用来分组，即选择要看哪个窗口。类似于GROUP BY 子句的分组功能，但是并不具备GROUP BY 子句的汇总功能，并不会改变原始表中记录的行数。? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ORDER BY用来排序，即决定窗口内按那种规则(字段)来排序。窗口函数中的ORDER BY与SELECT语句末尾的ORDER BY一样，可通过关键字ASC/DESC来指定升/降序，默认ASC。

窗口函数可以分为两类：

1. ?SUM、MAX、MIN、AVG等聚合函数；结果是一个累计到当前行的聚合函数值。
2. RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER等排序用的专用窗口函数。

?窗口函数的应用：指定更加详细的汇总范围；计算移动平均

# PRECEDING（“之前”）， 将框架指定为 “截止到之前 n 行”，加上自身行
# FOLLOWING（“之后”）， 将框架指定为 “截止到之后 n 行”，加上自身行
# BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING，将框架指定为 “之前1行” + “之后1行” + “自身行”
SELECT  product_id
       ,product_name
       ,sale_price
       ,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_id
                               ROWS 2 PRECEDING) AS moving_avg
       ,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_id
                               ROWS BETWEEN 1 PRECEDING 
                                        AND 1 FOLLOWING) AS moving_avg  
  FROM product

备注：

• 原则上，窗口函数只能在SELECT子句中使用。
• 窗口函数OVER 中的ORDER BY 子句并不影响最终结果的排序。其只是用来决定窗口函数按何种顺序计算。

二、GROUPING运算符

# 常规GROUP BY 只能得到每个分类的小计，需要计算分类的合计，可用 ROLLUP关键字
# ROLLUP 可以对多列进行汇总求小计和合计
SELECT  product_type
       ,regist_date
       ,SUM(sale_price) AS sum_price
  FROM product
 GROUP BY product_type, regist_date WITH ROLLUP 

Part3：学习问题与解答

Part4：学习思考与总结