2025年开窗函数取上一行（2025年开窗函数rank）

sql如何一次取出2天的数据(有时候某些天没数据),求思路?

1、如果是单条sql的话，考虑到查询的当天可能也没有数据，比如你要查询2号（包含）往后的两天（一般来说是2号和3号的数据），但是2号没有数据，所以输出的应该是3号和4号的数据。

2、这句可以理解为将结果集根据user_id分组，每组取time最大一条记录。这样就很好的实现了批量查询最近记录，并且仅仅需要遍历一次表，即使在数据量巨大的情况下也可以在很短的时间查出结果。

3、新建一个test数据库，在数据库里创建一张data数据表。在表内插入5条测试数据。新建一个php文件，命名为test.php。在test.php文件内，使用header（）方法设置文件执行的编码为utf8，避免输出中文时产生乱码。

4、通过SQL查询语句筛选特定日期范围的数据在帆软报表的数据集设置中，需编写SQL语句并利用数据库的日期函数筛选前几天的数据。不同数据库的语法略有差异：MySQL：使用DATE_SUB（）函数减去指定天数。

SQL开窗函数-排序-row_number

对于2016年到2017年每个月销售额前两位的地区，我们使用开窗函数和row_number（）结合，对年份和地区进行分组（group by），之后对年份进行重新分组（partition by year（date（order_date），接着使用row_number（）对销售额进行排序，这样在每年中进行排序，方便后续取前两位的地区。

SQL开窗函数的理解及使用示例： ROW_NUMBER函数： 功能：根据指定列的排序，为每一行分配一个唯一的行号。 特点：行号从1开始，连续递增，相同值的行也会分配不同的行号。 示例：根据薪水列的值，为每行分配一个行号，按默认升序排序，最低薪水被标记为第1行。

SQL窗口函数，如同在特定范围内对数据进行计算的“窗口”，在数据表的特定行集上执行操作，与普通聚合函数不同，它不会导致行被分组，每一行仍保留其原始信息。例如，考虑10行原始数据，使用ROW_NUMBER函数，会根据薪水列的值为每行分配一个行号，按默认升序排序。这意味着最低薪水将被标记为第1行。

SQL函数中的开窗函数是一种特殊功能，它不依赖GROUP BY进行数据分组，而是可以在单行中同时返回基础列和聚合计算结果。其基本语法形式为函数名 + over（partition by [order by]），通过分区和排序操作，为每个分区内的数据进行聚合处理，并保持原始顺序返回。多个开窗函数可以在同一个查询中独立使用。

开窗函数-lag/lead

Lead函数 Lead函数与Lag函数相似，用于获取当前行之后的数据值。通过Lead函数，我们可以快速查看下一行的数据。其语法格式同样为：LEAD（column_name， offset， default_value） OVER （PARTITION BY partition_column ORDER BY sort_column）。参数含义与Lag函数相同。

LEAD 和 LAG 函数都是窗口函数，分别允许我们访问后续和前置行。它们对于分析序列数据中的趋势或模式特别有用，尤其是在时间序列分析中。在这些函数中，`offset` 参数用于指定查找下一个值或上一个值时向前或向后查看的行数。`default_value` 参数则在目标行不可用时返回一个预设值。

lag（col， n， default）：与lead相反，用于统计窗口内往上第n行值。第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为null时，取默认值，如不指定，则为null）。

- LEAD（）与LAG（）：用于查找当前行字段的上一个值或下一个值。- FIRST_VALUE（）与LAST_VALUE（）：返回分组排序后的第一个值或最后一个值。- NTILE（）：将数据集划分成指定数量的“桶”或组。开窗函数的窗口从句默认是从排序后的第一行到当前行，但可以自定义范围，灵活应用。

功能：LAG（）返回当前行之前的某一行的值，LEAD（）返回当前行之后的某一行的值。关注点：这两个函数常用于时间序列分析或需要比较相邻行数据的情况。FIRST_VALUE（） 和 LAST_VALUE（）功能：FIRST_VALUE（）返回窗口内排序后的第一行的值，LAST_VALUE（）返回窗口内排序后的最后一行的值。

Hive开窗函数

Hive的窗口函数window在数据分析中展现了强大的能力，通过定义特定范围对数据进行操作。其中，rows between和range between是两种关键的用法。首先，rows between用于设定窗口的边界，它以当前行为核心，根据行数选择并聚合相关行。

Hive窗口函数中的rows between和range between的用法如下： rows between 功能：用于设定窗口的边界，以当前行为核心，根据行数选择并聚合相关行。语法：起始和结束行可以通过多种方式指定，如start = current row n， end = current row + n。

在探讨Hive中的开窗函数与分析函数时，理解它们的构造和用法是关键。开窗函数的核心在于`over（）`关键字，而诸如`count（）`， `row_number（）`， `max（）`， `avg（）`等函数则是分析函数。使用`over（）`时，应关注其三个核心部分：分区、排序与窗口范围。

窗口函数，也称作开窗函数或OLAP函数，其最大特点在于输入值是从SELECT语句的结果集中的一行或多行的“窗口”中获取的。若函数包含OVER子句，则它就是窗口函数。

开窗函数会导致取数更慢吗

不会。在计算机函数中，开窗函数并不会导致计算机取数值结果更慢，反而会更快。开窗函数用于为行定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用GROUPBY子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。

窗口函数，也称作开窗函数或OLAP函数，其最大特点在于输入值是从SELECT语句的结果集中的一行或多行的“窗口”中获取的。若函数包含OVER子句，则它就是窗口函数。

开窗函数在业务数据提取中是常被利用的工具，它能够帮助我们进行如获取每个分类的TopN或平均值等复杂操作。利用开窗函数，可显著提升SQL的执行效率。开窗函数主要分为两种类型：排序性开窗和聚合性开窗。开窗函数的基本语法是：`开窗函数（） OVER （partition by 列名 order by 列名）`。

在工作场景中，为了激励不同地区销售，每年都会奖励销售额前三的地区。假设我们要找出2016年到2017年每个月销售额前两位的地区，老板提出要求，为每位销售额前两位的地区员工多奖励半年的工资。我们需要利用SQL开窗函数，尤其是row_number（）函数，来实现这一目标。

这一过程可能涉及对SQL开窗函数、聚合函数等知识的运用。数据清洗：将提取出的原始数据加工成可用于分析的内容。通常使用Excel、PowerBI和Python等工具进行。数据清洗可能包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等操作。数据分析：根据业务需求，对数据进行深入分析。