1): Lead(),Lag()

其實(shí)這2個(gè)函數(shù)的作用非常好理解，Lead()就是取當(dāng)前順序的下一條記錄，相對(duì)Lag()就是取當(dāng)前順序的上一行記錄。

經(jīng)常會(huì)有判斷在一定條件下的兩條記錄之間的時(shí)間差、或者數(shù)值差這樣的需求。

比如有一個(gè)員工號(hào)+部門+銷售金額的表結(jié)構(gòu)，現(xiàn)在求出每個(gè)部門的后一名與前一名的銷售金額差，每個(gè)部門的第一個(gè)差異為0

select

user_no,

dept_code,

sales_amt,

lag

(sales_amt,

1

, sales_amt)

over

(

partition

by

dept_code

order

by

sales_amt

desc

) lag_amt,

--

上一條金額

lag

(sales_amt,

1

, sales_amt)

over

(

partition

by

dept_code

order

by

sales_amt

desc

) - sales_amt diff_amt

--

差異金額

from

t_sales;

lag(sales_amt, 1, sales_amt)：第一個(gè)參數(shù)表示取的數(shù)(示例取的：sales_amt)，第二個(gè)參數(shù)表示兩條記錄相隔的間距，1表示上下兩條(第2行的lag_amt取第一行的sales_amt,第3條取第2行的sales_amt)，2表示第1條和第3條記錄，第三個(gè)參數(shù)表示第一行時(shí)找不到上面一條記錄則顯示的數(shù)(所以003用戶的lag_amt顯示的是自己金額6734)。

理解了lag()函數(shù)后對(duì)lead()函數(shù)的理解就容易了，就是第一條記錄取第二條錄的sales_amt信息，取后一條則取自己的sales_amt信息

2): sum() over(partition by)

此函數(shù)功能用于按分區(qū)求和，與group by不同的是，他可以帶出一些非group by字段的信息，對(duì)于一些求占比的需求很方便。

比如我們需要計(jì)算每個(gè)員工的銷售金額占部門總銷售金額的比率

select

user_no,

dept_code,

sales_amt,

sum

(sales_amt)

over

(

partition

by

dept_code) dept_all_amt,

--

部門總金額

sales_amt /

sum

(sales_amt)

over

(

partition

by

dept_code) amt_rt

--

員工占部門金額比率

from

t_sales;

sum(sales_amt) over(partition by dept_code)：sum()表示求和的字段，partition by表示按什么分區(qū)求和匯總。

3): max() over(partition by), min() over(partition by)等都是按分區(qū)求最大值和最小值。各位可以按需求套用相關(guān)的分析函數(shù)。

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總結(jié)

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