GBase与梧桐数据库窗口函数使用的方法比较

目录

• 一、前言
• 二、创建测试js用例
• 1、建表
• 2、测试用例
• 三、排序类窗口函数
• 1、简介
• 2、函数使用
• 四、统计类窗口函数
• 五、总结

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

selectEgArKNbu *,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 columnpython_1&nbsjsp;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android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：

五、总结

对比梧桐数据库与GBase数据窗口函数的语法及使用基本相同，其避免了使用子查询或连接，可以显著提高查询性能；提供了对数据进行灵活分析的能力，可以轻松适应不同的数据分析需求，增强了数据的分析能力；

窗口函数的应用场景也非常广泛，可以用于各种数据分析和处理任务；例如通过排序类函数可以计算套餐销量top；地市、区县业务发展情况的top等；汇总、累计类函数可以统计用户出账等收入分析。

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