浅谈SQL中Partition的相关用法

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• PARTITION OVER
• ROW_NUMBER()
• RANK
• DENSE_RANK
• NTILE

使用Partition可以根据指定的列或表达式将数据分成多个分区。每个分区都是逻辑上独立的，可以单独进行查询、插入、更新和删除操作。Partition可以提高查询性能，因为它可以限制在特定分区上执行查询，而不是在整个表上执行。

在SQL中，常用的Partition函数包括：

PARTITION OVER

用于在分区内进行计算。它可以在每个分区内对数据进行排序、聚合、分组等操作。

SELECT id, name, age, salary,
    yDhtsQya   AVG(salary) OVER (PARTITION BY age) AS avg_salary
FROM employees;

根据age列对employees表进行分区。然后，使用AVG()函数计算每个分区内的平均工资

ROW_NUMBER()

用于为每一行分配一个唯一的序号。它通常与PARTITION BY一起使用，以便在每个分区内为行编号。

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，根据age列对employees表进行分区。然后，使用ROW_NUMBER()函数为每个分区内的行分配一个唯一的序号，按照salary列的降序进行排序。

RANK

用于为每一行分配一个排名。它可以根据指定的排序规则，为每个分区内的行进行排名。

SELECT id, name, phpage, salary,
 yDhtsQya      RANK() OVER (PARTITION BY age ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees;

根据age列对employees表进行分区。然后，使用RANK()函数为每个分区内的行分配一个排名，按照salary列的降序进行排序。

DENSE_RANK

与RANK()类似，但它不会跳过排名。即如果有两个行具有相同的排序值，则它们将被分配相同的排名。

SELECT id, name, age, salary,
       DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY age ORDER BY salary DESC) AS dense_rank
FROM employees;

根据age列对employees表进行分区。然后，使用DENSE_RANK()函数为每个分区内的行分配一个排名，按照salary列的降序进行排序

NTILE

用于将数据分成指定数量的桶或分区。它可以将数据均匀分布到每个分区中。

SELECT id, name, age, salary,
  编程客栈     NTILE(4) OVER (ORDER BY salary DESC) AS ntile
FROM employees;

将employees表的数据分成4个分区，按照salary列的降序进行分区。然后，使用NTILE()函数为每个分区分配一个编号

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