1. 语法

 

  更多详细情况,请参谋 

代码示例1:总结/小计/累计求和

2. 示例

支持文书档案里的代码示例很全。

 

四. NEXT VALUE FOR Function

从 转

一. 排序函数(Ranking
Function)

瞩目:ORubiconDE安德拉 BY 子句钦点对相应 FROM
子句生成的行集进行分区所依据的列。value_expression 只好援用通过 FROM
子句可用的列。value_expression
不能够援用采纳列表中的表达式或外号。value_expression
能够是列表明式、标量子查询、标量函数或用户定义的变量。

二. 聚合函数 (Aggregate
Function)

3. SQL Server 二〇一一 扩大效果

排序函数在语法上务求OVE奥迪Q5子句里必须含OWranglerDER
BY,否则语法不通过,对于不想排序的现象能够这么变化;

 

假如有个门禁系统,在职工每一回进门时写入一条记下,记录了“身份号码”,“进门时间”,“服装颜色”,查询每种员工最后一回进门时的“服装颜色”。

 

 

代码示例1:取当前行某列的前一个/下一个值

四、NEXT VALUE FOR 函数

 

Aggregate Window Functions

< OVER_CLAUSE > :: =

   OVER ( [ PARTITION BY value_expression , … [ n ] ] )

三. 分析函数 (Analytic
Function)

 

参考:

 

drop sequence if exists test_seq

create sequence test_seq
start with 1
increment by 1;

GO

drop table if exists test_next_value

create table test_next_value
(
ID         int,
Name       varchar(10)
)

insert into test_next_value(Name)
values
('AAA'),
('AAA'),
('BBB'),
('CCC')

--对于多行数据获取sequence的next value,是否使用窗口函数都会逐行计数
--窗口函数中ORDER BY用于控制不同列值的计数顺序
select *, NEXT VALUE FOR test_seq from test_next_value
select *, NEXT VALUE FOR test_seq OVER(ORDER BY Name DESC) from test_next_value

Ranking Window Functions

< OVER_CLAUSE > :: =

   OVER ( [ PARTITION BY value_expression , … [ n ] ]

          <ORDER BY_Clause> )

 

  在开窗函数出现此前存在着无数用 SQL
语句很难消除的主题素材,比相当多都要经过复杂的相关子查询或许存款和储蓄进程来成功。SQL
Server 二零零六 引进了开窗函数,使得那个出色的难题能够被轻巧的消除。

SELECT – OVER Clause (Transact-SQL)

 

drop table if exists test_aggregate;

create table test_aggregate
(
event_id      varchar(100),
rk            int,
price         int
)

insert into test_aggregate
values
('a',1,10),
('a',2,10),
('a',3,50),
('b',1,10),
('b',2,20),
('b',3,30)


--1. 没有窗口函数时,用子查询
select a.event_id, 
       a.rk,  --build ranking column if needed
       a.price, 
     (select sum(price) from test_aggregate b where b.event_id = a.event_id and b.rk <= a.rk) as totalprice 
  from test_aggregate a


--2. 从SQL Server 2012起,用窗口函数
--2.1 
--没有PARTITION BY, 没有ORDER BY,为全部总计;
--只有PARTITION BY, 没有ORDER BY,为分组小计;
--只有ORDER BY,没有PARTITION BY,为全部累计求和(RANGE选项,见2.2)
select *,
     sum(price) over() as TotalPrice,
     sum(price) over(partition by event_id) as SubTotalPrice,
       sum(price) over(order by rk) as RunningTotalPrice
  from test_aggregate a

--2.2 注意ORDER BY列的选择,可能会带来不同结果
select *,
     sum(price) over(partition by event_id order by rk) as totalprice 
  from test_aggregate a
/*
event_id    rk    price    totalprice
a    1    10    10
a    2    10    20
a    3    50    70
b    1    10    10
b    2    20    30
b    3    30    60
*/

select *,
     sum(price) over(partition by event_id order by price) as totalprice 
  from test_aggregate a
/*
event_id    rk    price    totalprice
a    1    10    20
a    2    10    20
a    3    50    70
b    1    10    10
b    2    20    30
b    3    30    60
*/

--因为ORDER BY还有个子选项ROWS/RANGE,不指定的情况下默认为RANGE UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW 
--RANGE按照ORDER BY中的列值,将相同的值的行均视为当前同一行
select  *,sum(price) over(partition by event_id order by price) as totalprice from test_aggregate a
select  *,sum(price) over(partition by event_id order by price range between unbounded preceding and current row) as totalprice from test_aggregate a

--如果ORDER BY中的列值有重复值,手动改用ROWS选项即可实现逐行累计求和
select  *,sum(price) over(partition by event_id order by price rows between unbounded preceding and current row) as totalprice from test_aggregate a

SELECT NEXT VALUE FOR Test.CountBy1 OVER (ORDER BY LastName) AS ListNumber,

   FirstName, LastName

FROM Person.Contact ;

1. 语法

代码示例2:分组中某列最大/最小值,对应的别的列值

  可参考 

代码示例2:移动平均

  窗口是用户钦赐的一组行。开窗函数总计从窗口派生的结果集中各行的值。开窗函数分别使用于各样分区,并为每一种分区重新起动总括。

SQL Server Windowing Functions: ROWS vs. RANGE

  通过将 OVEQX56 子句应用于 NEXT VALUE FO奥德赛 调用,NEXT VALUE FO悍马H2函数协理生成排序的种类值。 通过选用 OVE福特Explorer子句,能够向用户保险重临的值是比照 OVERubicon 子句的 ORDE路虎极光 BY
子子句的逐条生成的。

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