Оконные функции
Область применения:
Databricks SQL Databricks Runtime
Функции, которые работают с группой строк, называемой окном, и вычисляют возвращаемое значение для каждой строки на основе группы строк. Оконные функции полезны для обработки таких задач, как вычисление скользящего среднего, вычисление совокупной статистики или доступ к значению строк с учетом относительного положения текущей строки.
Синтаксис
function OVER { window_name | ( window_name ) | window_spec }
function
{ ranking_function | analytic_function | aggregate_function }
over_clause
OVER { window_name | ( window_name ) | window_spec }
window_spec
( [ PARTITION BY partition [ , ... ] ] [ order_by ] [ window_frame ] )
Параметры
Функции
Функция, работающая в окне. Различные классы функций поддерживают разные конфигурации спецификаций окон.
ranking_function
Любая функция окна ранжирования.
Если этот window_spec должен содержать предложение ORDER BY, но не предложение window_frame.
analytic_function
Любая функция окна Аналитика.
aggregate_function
Любая из агрегатных функций.
Если указано, функция не должна включать предложение FILTER.
window_name
Определяет спецификацию именованного окна , определенную запросом.
window_spec
Это предложение определяет, как строки будут сгруппированы, отсортированы в группе и с какими строками в секции работает функция.
Раздел
Одно или несколько выражений, используемых для указания группы строк, определяющих область, с которым работает функция. Если предложение PARTITION не указано, секция состоит из всех строк.
order_by
Предложение ORDER BY задает порядок строк в секции.
window_frame
Предложение рамки окна указывает скользящее подмножество строк в секции, с которой работает агрегатная или аналитическая функция.
Вы можете указать SORT BY в качестве псевдонима для ORDER BY.
Вы также можете указать DISTRIBUTE BY в качестве псевдонима для PARTITION BY. При отсутствии ORDER BY можно использовать CLUSTER BY в качестве псевдонима для PARTITION BY.
Примеры
> CREATE TABLE employees
(name STRING, dept STRING, salary INT, age INT);
> INSERT INTO employees
VALUES ('Lisa', 'Sales', 10000, 35),
('Evan', 'Sales', 32000, 38),
('Fred', 'Engineering', 21000, 28),
('Alex', 'Sales', 30000, 33),
('Tom', 'Engineering', 23000, 33),
('Jane', 'Marketing', 29000, 28),
('Jeff', 'Marketing', 35000, 38),
('Paul', 'Engineering', 29000, 23),
('Chloe', 'Engineering', 23000, 25);
> SELECT name, dept, salary, age FROM employees;
Chloe Engineering 23000 25
Fred Engineering 21000 28
Paul Engineering 29000 23
Helen Marketing 29000 40
Tom Engineering 23000 33
Jane Marketing 29000 28
Jeff Marketing 35000 38
Evan Sales 32000 38
Lisa Sales 10000 35
Alex Sales 30000 33
> SELECT name,
dept,
RANK() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS rank
FROM employees;
Lisa Sales 10000 1
Alex Sales 30000 2
Evan Sales 32000 3
Fred Engineering 21000 1
Tom Engineering 23000 2
Chloe Engineering 23000 2
Paul Engineering 29000 4
Helen Marketing 29000 1
Jane Marketing 29000 1
Jeff Marketing 35000 3
> SELECT name,
dept,
DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS dense_rank
FROM employees;
Lisa Sales 10000 1
Alex Sales 30000 2
Evan Sales 32000 3
Fred Engineering 21000 1
Tom Engineering 23000 2
Chloe Engineering 23000 2
Paul Engineering 29000 3
Helen Marketing 29000 1
Jane Marketing 29000 1
Jeff Marketing 35000 2
> SELECT name,
dept,
age,
CUME_DIST() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY age
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cume_dist
FROM employees;
Alex Sales 33 0.3333333333333333
Lisa Sales 35 0.6666666666666666
Evan Sales 38 1.0
Paul Engineering 23 0.25
Chloe Engineering 25 0.50
Fred Engineering 28 0.75
Tom Engineering 33 1.0
Jane Marketing 28 0.3333333333333333
Jeff Marketing 38 0.6666666666666666
Helen Marketing 40 1.0
> SELECT name,
dept,
salary,
MIN(salary) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS min
FROM employees;
Lisa Sales 10000 10000
Alex Sales 30000 10000
Evan Sales 32000 10000
Helen Marketing 29000 29000
Jane Marketing 29000 29000
Jeff Marketing 35000 29000
Fred Engineering 21000 21000
Tom Engineering 23000 21000
Chloe Engineering 23000 21000
Paul Engineering 29000 21000
> SELECT name,
salary,
LAG(salary) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS lag,
LEAD(salary, 1, 0) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS lead
FROM employees;
Lisa Sales 10000 NULL 30000
Alex Sales 30000 10000 32000
Evan Sales 32000 30000 0
Fred Engineering 21000 NULL 23000
Chloe Engineering 23000 21000 23000
Tom Engineering 23000 23000 29000
Paul Engineering 29000 23000 0
Helen Marketing 29000 NULL 29000
Jane Marketing 29000 29000 35000
Jeff Marketing 35000 29000 0