目录

简介

概念

数据准备

聚合函数+over

partition by子句

order by子句

window子句

窗口函数中的序列函数

ntile

rank、dense_rank、row_number

LAG、LEAD

first_value、last_value

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简介

本文主要介绍hive中的窗口函数.hive中的窗口函数和sql中的窗口函数相类似,都是用来做一些数据分析类的工作,一般用于olap分析（在线分析处理）。

概念

我们都知道在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的.但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数.

在深入研究Over字句之前，一定要注意：在SQL处理中，窗口函数都是最后一步执行，而且仅位于Order by字句之前。

数据准备

我们准备一张orders表,字段分别为name,orderdate,cost.数据内容如下:

jack,2015-01-01,10
tony,2015-01-02,15
jack,2015-02-03,23
tony,2015-01-04,29
jack,2015-01-05,46
jack,2015-04-06,42
tony,2015-01-07,50
jack,2015-01-08,55
mart,2015-04-08,62
mart,2015-04-09,68
neil,2015-05-10,12
mart,2015-04-11,75
neil,2015-06-12,80
mart,2015-04-13,94

聚合函数+over

常见聚合函数（count(),sum(),max(),min(),avg()……）

查询在2015年4月份购买过的顾客及总人数,我们便可以使用窗口函数去去实现

select name,count(*) over ()
from orders
where substring(orderdate,1,7) = '2015-04'

 在2015年4月一共有5次购买记录,mart购买了4次,jack购买了1次.事实上,大多数情况下,我们是只看去重后的结果的.针对于这种情况,我们有两种实现方式

第一种：

select distinct name, count(*) over ()
from orders
where substring(orderdate, 1, 7) = '2015-04';

第二种：

select name, count(*) over ()
from orders
where substring(orderdate, 1, 7) = '2015-04'
group by name;

partition by子句

Over子句之后第一个提到的就是Partition By.Partition By子句也可以称为查询分区子句，非常类似于Group By，都是将数据按照边界值分组，而Over之前的函数在每一个分组之内进行，如果超出了分组，则函数会重新计算.

顾客的购买明细及月购买总额,可以执行如下的sql

select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by month(orderdate))
from orders

order by子句

上述的场景,假如我们想要将cost按照月进行累加.这时我们引入order by子句.

order by子句会让输入的数据强制排序（文章前面提到过，窗口函数是SQL语句最后执行的函数，因此可以把SQL结果集想象成输入数据）。Order By子句对于诸如Row_Number()，Lead()，LAG()等函数是必须的，因为如果数据无序，这些函数的结果就没有任何意义。因此如果有了Order By子句，则Count()，Min()等计算出来的结果就没有任何意义。

顾客的购买明细及月购买总额以及过程

select name, orderdate, cost, sum(cost) over (partition by name
 order by orderdate) sum from orders;

window子句

我们在上面已经通过使用partition by子句将数据进行了分组的处理.如果我们想要更细粒度的划分，我们就要引入window子句了.

我们首先要理解两个概念: 
- 如果只使用partition by子句,未指定order by的话,我们的聚合是分组内的聚合. 
- 使用了order by子句,未使用window子句的情况下,默认从起点到当前行.

当同一个select查询中存在多个窗口函数时,他们相互之间是没有影响的.每个窗口函数应用自己的规则.

window子句： 

- preceding：往前 

- following：往后 

- current row：当前行 

- unbounded：起点

- unbounded preceding：表示从前面的起点

- unbounded following：表示到后面的终点

按照name进行分区,按照购物时间进行排序,做cost的累加.

select name,
       orderdate,
       cost,
       -- 全表数据的cost总和
       sum(cost) over ()                                             as row1,
       --个人消费总和
       sum(cost) over (partition by name)                            as row2,
       sum(cost) over (partition by name
           rows between unbounded preceding and unbounded following) as row22,
       --截止到当前日期个人消费总和
       sum(cost) over (partition by name order by orderdate)         as row3,
       --同row3
       sum(cost) over (partition by name order by orderdate
           rows between unbounded preceding and current row)         as row4,
       --当前消费额与上一次消费额的总和
       sum(cost) over (partition by name order by orderdate
           rows between 1 preceding and current row )                as row5,
       --当前消费与上一次消费以及后一次的消费总额
       sum(cost) over (partition by name order by orderdate
           rows between 1 preceding and 1 following )                as row6,
       --当前消费额与后面所有消费的总额
       sum(cost) over (partition by name order by orderdate
           rows between current row and unbounded following)         as row7,
       --当前日期以及后面三次的消费总额
       sum(cost) over (partition by name order by orderdate
           rows between current row and 3 following)                 as row8
from orders;

窗口函数中的序列函数

主要序列函数是不支持window子句的.

hive中常用的序列函数有下面几个:

ntile

• ntile(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值

• ntile不支持rows between，比如 ntile(2) OVER(partition by name order by orderdate rows between 3 preceding  and current row)

• 如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布

select name,
       orderdate,
       cost,
       -- 全局数据切片
       ntile(5) over ()                                      as row1,
       -- 按照name进行分组,在分组内将数据切成3份
       ntile(3) over (partition by name)                     as row2,
       -- 全局按照name升序排列,数据切成3份
       ntile(3) over (order by name )                        as row3,
       -- 按照name分组，在分组内按照cost升序排列,数据切成3份
       ntile(3) over (partition by name order by cost desc ) as row4
from orders;

        

rank、dense_rank、row_number

函数名	描述
RANK（）	分区中当前行的排名，带有间隙
DENSE_RANK（）	分区中当前行的排名，无间隙
ROW_NUMBER（）	其分区中的当前行数

row_number()从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列,row_number()的值不会存在重复,当排序的值相同时,按照表中记录的顺序进行排列 
rank() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位 
dense_rank() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位

**注意： 
rank和dense_rank的区别在于排名相等时会不会留下空位.**

为了更直观的看出他们区别，在加一行数据

insert into orders
values ('jack', '2015-02-04', 42);

select name,
       orderdate,
       cost,
       row_number() over (partition by name order by cost desc ) as row1,
       rank() over (partition by name order by cost desc )       as row2,
       dense_rank() over (partition by name order by cost desc ) as row3
from orders;

LAG、LEAD

函数名	描述
LAG（）	分区内滞后当前行的参数值
LEAD（）	分区内当前行前导行的参数值

select name,
       cost,
       lag(orderdate, 1, '1900-01-01') over (partition by name order by orderdate) as row1,
       orderdate,
       lead(orderdate) over (partition by name order by orderdate)                 as row2
from orders;

first_value、last_value

first_value取分组内排序后，截止到当前行，第一个值 
last_value取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值

select name,
       orderdate,
       cost,
       first_value(orderdate) over (partition by name order by orderdate) as row1,
       last_value(orderdate) over (partition by name order by orderdate)  as row2
from orders;

关于Parttion by：

　　Parttion by关键字是Oracle中分析性函数的一部分，用于给结果集进行分区。它和聚合函数Group by不同的地方在于它只是将原始数据进行名次排列，能够返回一个分组中的多条记录（记录数不变），而Group by是对原始数据进行聚合统计，一般只有一条反映统计值的结果（每组返回一条）。

TIPS

• 使用rank over()的时候，空值是最大的，如果排序字段为null, 可能造成null字段排在最前面，影响排序结果。
• 可以这样： rank over(partition by course order by score desc nulls last)

总结：

　　在使用排名函数的时候需要注意以下三点：

　　1、排名函数必须有 OVER 子句。

　　2、排名函数必须有包含 ORDER BY 的 OVER 子句。

　　3、分组内从1开始排序。