有些事情始終是需要堅持下去的。。。

今天復習一下之前用到的連續(xù)相同數據的統(tǒng)計。

首先,創(chuàng)建一個簡單的測試表,這里過程就略過了,直接上表(真的是以簡單為主,哈哈…)

第一種寫法row_number():

SELECT val,COUNT(*) FROM
(SELECT ID,val,
row_number() OVER(ORDER BY ID)-row_number() OVER(PARTITION BY val ORDER BY ID) x
FROM LCY ) GROUP BY val,x ORDER BY MIN(ID);

第二種rank()：

 SELECT val,COUNT(*) FROM
(SELECT ID,val,
rank() OVER(ORDER BY ID)-rank() OVER(PARTITION BY val ORDER BY ID) x
FROM LCY) GROUP BY val,x ORDER BY MIN(ID);

第三種dense_rank()：

SELECT val,COUNT(*) FROM
(SELECT ID,val,
dense_rank() OVER(ORDER BY ID)-dense_rank() OVER(PARTITION BY val ORDER BY ID) x
FROM LCY )GROUP BY val,x ORDER BY MIN(ID);

結果：

三者在這里的用法只是換湯不換藥，但是在其他的需求里還是有區(qū)別的，比如成績排名。

本章涉及到的知識點是分析函數、聚合函數，除此之外還有數據分析函數和統(tǒng)計求和函數。

簡單介紹一下：

聚合函數

• SUM ：該函數計算組中表達式的累積和
• MIN ：在一個組中的數據窗口中查找表達式的最小值
• MAX ：在一個組中的數據窗口中查找表達式的最大值
• AVG ：用于計算一個組和數據窗口內表達式的平均值。
• COUNT ：對一組內發(fā)生的事情進行累積計數

分析函數

• RANK ：根據ORDER BY子句中表達式的值，從查詢返回的每一行，計算它們與其它行的相對位置
• DENSE_RANK ：根據ORDER BY子句中表達式的值，從查詢返回的每一行，計算它們與其它行的相對位置
• FIRST ：從DENSE_RANK返回的集合中取出排在最前面的一個值的行
• LAST ：從DENSE_RANK返回的集合中取出排在最后面的一個值的行
• FIRST_VALUE ：返回組中數據窗口的第一個值
• LAST_VALUE ：返回組中數據窗口的最后一個值。
• LAG ：可以訪問結果集中的其它行而不用進行自連接
• LEAD ：LEAD與LAG相反，LEAD可以訪問組中當前行之后的行
• ROW_NUMBER：返回有序組中一行的偏移量，從而可用于按特定標準排序的行號

數據分析函數

• STDDEV ：計算當前行關于組的標準偏離
• STDDEV_POP：該函數計算總體標準偏離，并返回總體變量的平方根
• STDDEV_SAMP：該函數計算累積樣本標準偏離，并返回總體變量的平方根
• VAR_POP ：該函數返回非空集合的總體變量（忽略null）
• VAR_SAMP ：該函數返回非空集合的樣本變量（忽略null）
• VARIANCE ：如果表達式中行數為1，則返回0，如果表達式中行數大于1，則返回VAR_SAMP
• COVAR_POP ：返回一對表達式的總體協(xié)方差
• COVAR_SAMP：返回一對表達式的樣本協(xié)方差
• CORR ：返回一對表達式的相關系數
• CUME_DIST ：計算一行在組中的相對位置
• NTILE ：將一個組分為"表達式"的散列表示
• PERCENT_RANK：和CUME_DIST（累積分配）函數類似
• PERCENTILE_DISC：返回一個與輸入的分布百分比值相對應的數據值
• PERCENTILE_CONT：返回一個與輸入的分布百分比值相對應的數據值
• RATIO_TO_REPORT：該函數計算expression/(sum(expression))的值，它給出相對于總數的百分比
• REGR_ (Linear Regression) Functions：這些線性回歸函數適合最小二乘法回歸線，有9個不同的回歸函數可使用

統(tǒng)計求和函數

CUBE :按照OLAP的CUBE方式進行數據統(tǒng)計,即各個維度均需統(tǒng)計

下一篇文章介紹三者的區(qū)別，還有其他一些常用的分析函數和聚合函數。

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對腳本之家的支持。如果你想了解更多相關內容請查看下面相關鏈接