数据分析之hive开窗函数（一）

温馨提示 : 本文非小白科普文

开窗函数简介

MYSQL 暂时还未对开窗函数给予支持。

测试数据

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01、count 开窗函数

select username，product，user_type，price,

以符合条件的所有行作为窗口
count(price) over() as count1,

以按user_type分组的所有行作为窗口
count(price) over(partition by user_type)as count2,

以按user_type分组、按price排序的所有行作为窗口
count(price) over(partition by user_type order by price) as count3,

以按user_type分组、按price排序、按当前行+往前1行+往后2行的行作为窗口
count(price) over(partition by user_type order by price rows between 1 preceding and 2 following) as count4

from test;

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02、sum 开窗函数

select username，product，user_type，price,

以符合条件的所有行作为窗口
sum(price) over() as sum1,

以按user_type分组的所有行作为窗口
sum(price) over(partition by user_type) as sum2,

以按user_type分组、按price排序后、按到当前行(含当前行)的所有行作为窗口
sum(price) over(partition by user_type order by price) as sum3,

以按user_type分组、按price排序后、按当前行+往前1行+往后2行的行作为窗口
sum(price) over(partition by user_type order by price rows between 1 preceding and 2 following) as sum4

from test;

图片

03、min 开窗函数

select username，product，user_type，price,

以符合条件的所有行作为窗口
min(price) over() as min1,

以按classId分组的所有行作为窗口
min(price) over(partition by classId) as min2,

以按classId分组、按price排序后、按到当前行(含当前行)的所有行作为窗口
min(price) over(partition by classId order by price) as min3,

以按classId分组、按price排序后、按当前行+往前1行+往后2行的行作为窗口
min(price) over(partition by classId order by price rows between 1 preceding and 2 following) as min4

from test;

图片

04、max 开窗函数

select username，product，user_type，price,

以符合条件的所有行作为窗口
max(price) over() as max1,

以按classId分组的所有行作为窗口
max(price) over(partition by classId) as max2,

以按classId分组、按price排序后、按到当前行(含当前行)的所有行作为窗口
max(price) over(partition by classId order by price) as max3,

以按classId分组、按price排序后、按当前行+往前1行+往后2行的行作为窗口
max(price) over(partition by classId order by price rows between 1 preceding and 2 following) as max4

from test;

图片

05、avg 开窗函数

select username，product，user_type，price，

以符合条件的所有行作为窗口
avg(price) over() as avg1，

以按classId分组的所有行作为窗口
avg(price) over(partition by classId) as avg2，

以按classId分组、按price排序后、按到当前行(含当前行)的所有行作为窗口
avg(price) over(partition by classId order by price) as avg3，

以按classId分组、按price排序后、按当前行+往前1行+往后2行的行作为窗口
avg(price) over(partition by classId order by price rows between 1 preceding and 2 following) as avg4

from test;

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相关函数总结

• over()：指定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
• preceding n：往前n行数据
• following n：往后n行数据
• current row：当前行
• unbounded ：无界限（起点或终点）
• unbounded preceding：表示从前面的起点
• unbounded following：表示到后面的终点

注意：
如果不指定ROWS BETWEEN , 默认为从起点到当前行;