目录

一、基于行的窗口函数——行的起点~行的终点

二、基于值的窗口函数——值的起点~值的终点

三、基于分区的窗口函数

四、基于缺省的窗口函数

五、lead与lag

六、first_value和last_value

七、排名函数——rank(113)、dense_rank(112)、row_number(123)

八、NTILE分桶

九、窗口函数练习题

(一)练习一

1.统计每个用户截至每次下单的累积下单总额

2.统计每个用户截至每次下单的当月累积下单总额

3.统计每个用户每次下单距离上次下单相隔的天数（首次下单按0天算）

4.查询所有下单记录以及每个用户的每个下单记录所在月份的首/末次下单日期

5.为每个用户的所有下单记录按照订单金额进行排名

(二)练习二

1.查询所有用户的下单次数

2.查询每个用户下单的次数

3.查询每个用户下单总额

4.查询每个用户每月下单总额

5.每个人截止到当前日期所下订单总额——每天的累加和

6.rows between and用法

7.ntile用例

---

一、基于行的窗口函数——行的起点~行的终点

注意：between and中间不同颜色的关键词，对应and后面颜色的关键词，且只能在对应颜色范围内选择and后面是什么关键词！

between 后面是起点行：

        起点位于当前行之前：

         unbounded preceding：负无穷，整个表的第一行

         [num] preceding：当前行的前num行，起点[num] preceding>=终点[num] preceding

                                             例如：前面5行作为起点，前面2行作为终点是可行的；

                                                         前面2行作为起点，前面5行作为终点是不可行的

        起点位于当前行：

                current row：当前行

        起点位于当前行之后：

              [num] following：当前行的后num行，起点[num] following<=终点[num] following

                                            例如：后面5行作为起点，后面2行作为终点是不可行的；

                                                       后面2行作为起点，后面5行作为终点是可行的

and后面是终点行：

        终点位于当前行之前：

                [num] preceding

                current row

                [num] following

                unbounded following：正无穷，整个表的最后一行

        终点位于当前行：

                current row        

                [num] following

                unbounded following

        终点位于当前行之后：

                [num] following

                unbounded following

计算历史截止到当前的销售额(不区分user_id)：

二、基于值的窗口函数——值的起点~值的终点

上图单词的含义由行变为值即可，关键词选取规则与行的规则相同，此处省略。

order by [column]：基于行中的order by是指定行的顺序，只有在每行的顺序固定的前提下，对每行进行聚合才是有意义的。基于值的order by目的不是排序，而是比表名基于哪个字段的值来划分窗口。

        当窗口是[num] preceding或[num] following来定义时：

order by指定的column必须是[整数]型，才能够进行num的加减！窗口不涉及到加减num的操作，column字段类型随意。字符串按照字符大小比较。

between 后面是起点行：

        起点位于当前值之前：

         unbounded preceding：负无穷，第一行某个字段的值

         [num] preceding：当前值的减去num

        起点位于当前行：

                current row：当前字段对应的值

        起点位于当前行之后：

              [num] following：当前值的加上num

and后面是终点行：

        终点位于当前值之前：

                [num] preceding

                current row

                [num] following

                unbounded following：正无穷，最后一行某个字段的值

        终点位于当前行：

                current row        

                [num] following

                unbounded following

        终点位于当前行之后：

                [num] following

                unbounded following

统计截止到每个下单日期的销售额(注意下单日期相同的也要相加)

三、基于分区的窗口函数

每个用户，截止到每次下单时，历史下单总额

四、基于缺省的窗口函数

五、lead与lag

功能：获取当前行的上、下边某行、某个字段的值。

注意：lead和lag不支持自定义窗口。没有range between and和rows between and。

只需考虑在取行数时是否需要分区和排序。

统计每一次下单记录的 上一次和下一次的下单日期，从而计算每次下单的时间间隔

六、first_value和last_value

功能：获取窗口内某一列的第一个值/最后一个值，需要指定字段。

boolean：是否要跳过null值，如果first_value第一行是null值，true就跳过，找下一行；false就不跳过，返回null值；last_value的boolean最后一行是null值是否跳过。

七、排名函数——rank(113)、dense_rank(112)、row_number(123)

注意：排名函数也不支持自定义窗口。

八、NTILE分桶

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。

如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布

查询想要每位顾客购买金额前1/3的交易记录 

select t.name, order_date, cost
from (
         select name,
                order_date,
                cost,
                ntile(3) over (partition by name order by cost desc) as rk
         from t_window) t
where t.rk = 1;

 

九、窗口函数练习题

(一)练习一

-- 数据源

create table order_info
(
    order_id     string, --订单id
    user_id      string, -- 用户id
    user_name    string, -- 用户姓名
    order_date   string, -- 下单日期
    order_amount int     -- 订单金额
);

insert overwrite table order_info
values ('1', '1001', '小元', '2022-01-01', '10'),
       ('2', '1002', '小海', '2022-01-02', '15'),
       ('3', '1001', '小元', '2022-02-03', '23'),
       ('4', '1002', '小海', '2022-01-04', '29'),
       ('5', '1001', '小元', '2022-01-05', '46'),
       ('6', '1001', '小元', '2022-04-06', '42'),
       ('7', '1002', '小海', '2022-01-07', '50'),
       ('8', '1001', '小元', '2022-01-08', '50'),
       ('9', '1003', '小辉', '2022-04-08', '62'),
       ('10', '1003', '小辉', '2022-04-09', '62'),
       ('11', '1004', '小猛', '2022-05-10', '12'),
       ('12', '1003', '小辉', '2022-04-11', '75'),
       ('13', '1004', '小猛', '2022-06-12', '80'),
       ('14', '1003', '小辉', '2022-04-13', '94');

1.统计每个用户截至每次下单的累积下单总额

select order_id,
       user_id,
       user_name,
       order_date,
       order_amount,
       sum(order_amount) over (partition by user_id order by order_date
           rows between unbounded preceding and current row ) sum_so_far
from order_info;

2.统计每个用户截至每次下单的当月累积下单总额

select order_id,
       user_id,
       user_name,
       order_date,
       order_amount,
       sum(order_amount) over (partition by user_id ,month(order_date) order by order_date
           rows between unbounded preceding and current row ) sum_so_far
from order_info;

3.统计每个用户每次下单距离上次下单相隔的天数（首次下单按0天算）

select order_id,
       user_id,
       user_name,
       order_date,
       order_amount,
       datediff(order_date, (lag(order_date, 1, order_date) over
           (partition by user_id order by order_date))) as diff
from order_info;

4.查询所有下单记录以及每个用户的每个下单记录所在月份的首/末次下单日期

select order_id,
       user_id,
       user_name,
       order_date,
       order_amount,
       first_value(order_date) over-- 不需要管理null值，默认false
           (partition by user_id ,substring(order_date, 1, 7) order by order_date) as first_date,
       last_value(order_date) over
           (partition by user_id ,substring(order_date, 1, 7) order by order_date
           rows between unbounded preceding and unbounded following)               as last_date
from order_info;

注意：这里选取每月最后一次下单日期需要考虑正无穷，选取每月第一次下单日期的rows between and可写可不写。

5.为每个用户的所有下单记录按照订单金额进行排名

select order_id,
       user_id,
       user_name,
       order_date,
       order_amount,
       -- 注意排名函数的()内没有值
       rank() over (partition by user_id order by order_amount desc ) as rk,
       dense_rank() over (partition by user_id order by order_amount desc ) as drk,
       row_number() over (partition by user_id order by order_amount desc ) as rn
from order_info;

(二)练习二

数据源——t_window表

1.查询所有用户的下单次数

select name, count(*) over ()
from t_window
where substring(order_date, 1, 7) = '2015-04';

-- 对名字进行去重的两种方法
select distinct name,
                count(*) over ()
from t_window
where substring(order_date, 1, 7) = '2015-04';

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

2.查询每个用户下单的次数

select distinct name,
                count(*) over (partition by name) as num
from t_window
where substring(order_date, 1, 7) = '2015-04';

 

3.查询每个用户下单总额

select name, order_date, cost, sum(cost) over (partition by name) cost_sum
from t_window;

 

4.查询每个用户每月下单总额

-- order by之前

select 
    name, 
    order_date, 
    cost, 
    sum(cost) over (partition by month(order_date))
from t_window;

-- order by之后

select name,
       order_date,
       cost,
       sum(cost) over
           (partition by month(order_date) order by order_date)
from t_window;

 

5.每个人截止到当前日期所下订单总额——每天的累加和

select 
    name, 
    order_date, 
    cost, 
    sum(cost) over (partition by name order by order_date)
from t_window;

 

6.rows between and用法

select name
     , order_date
     , cost
     , sum(cost) over ()                                                                                         as row1-- 全表数据cost的总和，661
     , sum(cost) over (partition by name)                                                                        as row2-- 个人累计消费总和
     , sum(cost) over (partition by name order by order_date rows between unbounded preceding and unbounded following) as row22
     , sum(cost) over (partition by name order by order_date)                                                    as row3-- 个人截止当前日期累计消费总和
     , sum(cost) over (partition by name order by order_date rows between unbounded preceding and current row )  as row4-- 效果同row3
     , sum(cost) over (partition by name order by order_date rows between 1 preceding and current row )          as row5-- 当前消费额与上一次消费额的总和
     , sum(cost) over (partition by name order by order_date rows between 1 preceding and 1 following )          as row6-- 上一次和下一次的消费总和
     , sum(cost) over (partition by name order by order_date rows between current row and unbounded following)   as row7-- 当前消费到最后一次消费总和
     , sum(cost) over (partition by name order by order_date rows between current row and 3 following)           as row8-- 距离当前日期最近的后三次消费总和
from t_window;

 

7.ntile用例

select name
     , order_date
     , cost
     , ntile(3) over ()                                      as row1
     , ntile(3) over (partition by name)                     as row2-- mark 四条数据，4%3=1，多出来的一条又回到第一
--        ,ntile(3) over (order by order_date) as row3-- 排完序以后再切片
     , ntile(3) over (order by name)                         as row3-- 按照name的首字母进行排序
     , ntile(3) over (partition by name order by cost desc ) as rows4
from t_window;