金典 SQL笔记

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page301-354其它解决方式


---开窗函数
--測试数据及表
USE [NB]
GO
/****** 对象:  Table [dbo].[T_Person2]    脚本日期: 08/14/2015 11:24:46 ******/
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
SET ANSI_PADDING ON
GO
CREATE TABLE [dbo].[T_Person3] (
      [FName] [varchar] (20) NULL,
      [FCity] [varchar] (20) NULL,
      [FAge] INT,
      FSalary INT
) ON [PRIMARY]

GO
SET ANSI_PADDING OFF

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('Tom' ,'BeiJing', 20,3000 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('Tim' ,'ChengDu', 21,4000 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('Jim' ,'BeiJing', 22,3500 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('Lily' ,'LonDon', 21,2000 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('John' ,'NewYork', 22,1000 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('YaoMing' ,'BeiJing', 20,3000 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('Swing' ,'LonDon', 22,2000 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('Guo' ,'NewYork', 20,2800 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('YuQian' ,'BeiJing', 24,8000 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('Ketty' ,'London', 25,8500 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('Merry' ,'BeiJing', 23,3500 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('Smith' ,'ChengDu', 30,3000 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('Bill' ,'BeiJing', 25,2000 )

INSERT INTO T_Person3(FName ,FCity, FAge,FSalary )
VALUES('Jerry' ,'NewYory', 24,3300 )

SELECT * FROM T_Person3
--与聚合函数一样,开窗函数也是对行集组进行聚合计算
--可是它不像普通聚合函数那样每组仅仅返回一个值 ,开窗函数能够
--为每组返回多个值,由于开窗函数所运行聚合计算的行集组是窗
--口ISO SQL 规定了这种函数为开窗函数 ,在oracle 中则被称为
--分析函数, 而在DB2中则被称为 OLAP函数
SELECT COUNT (*) FROM T_Person3

--以下俩个表达是一个意思
SELECT FCity, FAge,COUNT (*) OVER () FROM T_Person3 

SELECT FCity, FAge,COUNT (*) FROM T_Person3
WHERE FSalary < 5000
GROUP BY FCity,FAge

--OVERkeyword表示把函数当成开窗函数而不是聚合函数
--SQL标准同意将全部聚合函数用做开窗函数 ,使用OVER keyword来
--区分这俩种使用方法
--上面中count(*)over() 对于查询结果的每一行都返回全部符合
--条件的行的条数OVER()keyword后的括号里还常常加入选项 ,用以
--改变进行聚合运算的窗体范围假设 OVER()keyword后面的括号里的
--选项为空, 则开窗函数会对结果集中的全部行进行聚合运算

--partition by 子句
--开窗函数over() keyword后的括号里 ,能够使用partition by 子句
--来定义行的区分,从而进行聚合计算与 group by子句不同,
--partition by子句创建的分区是独立于结果集的 ,创建的分区仅仅是
--提供聚合计算的并且不同的开窗函数所创建的分区也互不影响
--范例以下SQL 用于显示每个人员的信息及所属城市的人员数
--同一个SQL 语句中能够使用多个开窗函数 ,并且这些开窗函数并不会
--相互干扰
--范例
SELECT FName, FCity, FAge , FSalary,
COUNT(*) OVER ( PARTITION BY FCity),
COUNT(*) OVER ( PARTITION BY FAge)  FROM t_Person3

--with子句与子查询
--一次定义多次使用用于提取子查询
WITH
SSSS AS
(
       SELECT FAge FROM T_person3 WHERE FAge <24
)

SELECT * FROM T_person3 AS t WHERE T.FAge IN ( SELECT * FROM SSSS )
--374


with
cr as
 (
     select FAge from T_person3
 )

 select * from T_person3 where FAge in ( select * from cr )




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