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GBase与梧桐数据库窗口函数使用的方法比较

2024-11-20 11:15:32 作者：好好学习_ah

这篇文章主要给大家介绍了关于GBase与梧桐数据库窗口函数使用的比较,文中包括排序类和统计类窗口函数的定义、语法和示例,窗口函数可以进行复杂的数据分析,提高查询性能,并适应不同的数据分析需求,需要的朋友可以参考下

一、前言

窗口函数可以进行复杂的数据分析，使数据处理变得更加灵活和强大。通过这些函数，用户可以在不同的窗口范围内对数据进行汇总、平均、计数等操作，以下介绍一些常用的窗口函数分别在梧桐数据库和GBase数据库中的使用。

二、创建测试用例

为更好的体现函数的使用，现创建一个测试表来验证各类窗口函数的使用及返回结果；

1、建表

-- gbase数据库建表create table rows_test 
(
user_id varchar(10),    --用户idprod_id varchar(10),    --产品idsale_cnt decimal(10,0)  --销售数量);-- 梧桐数据库建表create table rows_test 
(
user_id character varying(10),  --用户idprod_id character varying(10),  --产品idsale_cnt numeric(10,0)          --销售数量);

2、测试用例

insert into rows_test values('AAA','pd_1',2),
('AAA','pd_2',5),
('BBB','pd_1',1),
('BBB','pd_2',2),
('BBB','pd_3',3),
('CCC','pd_1',3),
('CCC','pd_3',4),
('DDD','pd_1',2),
('DDD','pd_3',4);--梧桐数据库与GBase数据插入语法相同

三、排序类窗口函数

1、简介

排序类窗口函数常用的有 row_number()、rank()、dense_rank();

row_number()：为每个行分配一个唯一的连续整数，从1开始。它不会为任何行跳过数字，即使有并列（ties）也不会跳过；
rank() ：在遇到并列时会为相同的值分配相同的排名，并且后续的排名会跳过已使用的数字。例如，如果有两行并列第一，它们的排名都是1，下一行的排名会是3，而不是2；
dense_rank()：在处理并列时会为相同的值分配相同的排名，并且下一个排名会紧接着上一个排名，即使有并列也不会跳过数字；

2、函数使用

以产品 ‘prod_1’ 的销售数量对用户进行排名，分别使用上述函数实现：

梧桐数据库与GBase数据库语法相同，不做重复赘述

select *,row_number() over(partition by prod_id order by sale_cnt desc) row_id 
from rows_test ;select *,rank() over(partition by prod_id order by sale_cnt desc) rank_id 
from rows_test ;select *,dense_rank() over(partition by prod_id order by sale_cnt desc) dense_rank_id 
from rows_test ;

梧桐数据库执行结果

GBase 执行结果

over 子句用来定义窗口的分区及排序方式
partition by 定义排序分区
order by 定义排序方式

如上结果：

row_number() 会为每一行赋予一个整数不会跳过，当排序条件相同时，会随机一行排序；

rank()在排序条件相同时会赋予相同的值，下一个值会跳过；

dense_rank()在排序条件相同时会赋予相同的值，下一个值会接上一个；

四、统计类窗口函数

统计类窗口函数常用的有 count()、sum()、avg()、max()、min() 等，其效果与聚合函数相同，具体如下：

sum(column_1) ：对 column_1 字段求和，字段必须是整型或浮点型；
count(column_1)：对 column_1 字段计数；
avg(column_1)：对 column_1 字段求平均值，字段必须是整型或浮点型；
max(column_1)：对 column_1 字段求最大值，字段是整型或浮点型，也可是字符串；
min(column_1)：对 column_1 字段求最小值，字段是整型或浮点型，也可是字符串；

示例：

select *,sum(sale_cnt) over (partition by user_id),count(prod_id) over (partition by user_id),avg(sale_cnt) over (partition by user_id),max(sale_cnt) over (partition by user_id),min(sale_cnt) over (partition by user_id)from rows_test

示例解释：

sum(sale_cnt) over (partition by user_id)以用户id为分区计算销量的和，返回值为用户所有产品销量的和；
count(prod_id) over (partition by user_id)以用户id为分区计算销售产品数量，返回值为用户销售的产品个数；
avg(sale_cnt) over (partition by user_id)以用户id为分区计算销售产品销量的平均值，返回值为用户平均每个产品的销量；
max(sale_cnt) over (partition by user_id)以用户id为分区计算产品最大销量，返回值为用户销售最多的产品个数；
min(sale_cnt) over (partition by user_id)以用户id为分区计算销售产品数量，返回值为用户销售最少的产品个数；

梧桐数据库测试结果如图：