淺談SQL中Partition的相關(guān)用法
使用Partition可以根據(jù)指定的列或表達(dá)式將數(shù)據(jù)分成多個(gè)分區(qū)。每個(gè)分區(qū)都是邏輯上獨(dú)立的,可以單獨(dú)進(jìn)行查詢、插入、更新和刪除操作。Partition可以提高查詢性能,因?yàn)樗梢韵拗圃谔囟ǚ謪^(qū)上執(zhí)行查詢,而不是在整個(gè)表上執(zhí)行。
在SQL中,常用的Partition函數(shù)包括:
PARTITION OVER
用于在分區(qū)內(nèi)進(jìn)行計(jì)算。它可以在每個(gè)分區(qū)內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序、聚合、分組等操作。
SELECT id, name, age, salary, AVG(salary) OVER (PARTITION BY age) AS avg_salary FROM employees;
根據(jù)age列對(duì)employees表進(jìn)行分區(qū)。然后,使用AVG()函數(shù)計(jì)算每個(gè)分區(qū)內(nèi)的平均工資
ROW_NUMBER()
用于為每一行分配一個(gè)唯一的序號(hào)。它通常與PARTITION BY一起使用,以便在每個(gè)分區(qū)內(nèi)為行編號(hào)。
SELECT id, name, age, salary, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY age ORDER BY salary DESC) AS row_num FROM employees;
在上面的例子中,根據(jù)age列對(duì)employees表進(jìn)行分區(qū)。然后,使用ROW_NUMBER()函數(shù)為每個(gè)分區(qū)內(nèi)的行分配一個(gè)唯一的序號(hào),按照salary列的降序進(jìn)行排序。
RANK
用于為每一行分配一個(gè)排名。它可以根據(jù)指定的排序規(guī)則,為每個(gè)分區(qū)內(nèi)的行進(jìn)行排名。
SELECT id, name, age, salary, RANK() OVER (PARTITION BY age ORDER BY salary DESC) AS rank FROM employees;
根據(jù)age列對(duì)employees表進(jìn)行分區(qū)。然后,使用RANK()函數(shù)為每個(gè)分區(qū)內(nèi)的行分配一個(gè)排名,按照salary列的降序進(jìn)行排序。
DENSE_RANK
與RANK()類似,但它不會(huì)跳過(guò)排名。即如果有兩個(gè)行具有相同的排序值,則它們將被分配相同的排名。
SELECT id, name, age, salary, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY age ORDER BY salary DESC) AS dense_rank FROM employees;
根據(jù)age列對(duì)employees表進(jìn)行分區(qū)。然后,使用DENSE_RANK()函數(shù)為每個(gè)分區(qū)內(nèi)的行分配一個(gè)排名,按照salary列的降序進(jìn)行排序
NTILE
用于將數(shù)據(jù)分成指定數(shù)量的桶或分區(qū)。它可以將數(shù)據(jù)均勻分布到每個(gè)分區(qū)中。
SELECT id, name, age, salary, NTILE(4) OVER (ORDER BY salary DESC) AS ntile FROM employees;
將employees表的數(shù)據(jù)分成4個(gè)分區(qū),按照salary列的降序進(jìn)行分區(qū)。然后,使用NTILE()函數(shù)為每個(gè)分區(qū)分配一個(gè)編號(hào)
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