一、背景介绍
在处理大数据量数据集时,我们经常需要进行分组统计。例如,我们需要统计每个城市的人口数量、每个年龄段的人数等。在 PostgreSQL 中,我们可以使用 row_number()
函数结合 over (partition by)
子句来实现这个功能。同时,为了限定每组最多数量,我们可以使用 row_num <= 100
条件进行筛选。
二、实现方法
1. 使用 row_number()
函数
row_number()
函数是一个窗口函数,它可以为每一行分配一个唯一的序号。在 over (partition by)
子句中,我们可以指定按照哪个字段进行分组。例如,如果我们要按照城市进行分组,可以这样写:
SELECT city, age, population, row_number() over (partition by city order by population desc) as row_num
FROM population_data;
这里,我们首先按照城市进行分组,然后按照人口数量降序排列。接着,我们使用 row_number()
函数为每一行分配一个序号。最后,我们将结果命名为 row_num
。
2. 使用 row_num <= 100
条件进行筛选
为了限定每组最多数量,我们可以使用 row_num <= 100
条件进行筛选。例如,如果我们只想显示每个城市前100名的人口数量,可以这样写:
SELECT city, age, population, row_num
FROM (
SELECT city, age, population, row_number() over (partition by city order by population desc) as row_num
FROM population_data
) as subquery
WHERE row_num <= 100;
这里,我们首先将原始查询语句放入一个子查询中,然后在外部查询中添加 WHERE row_num <= 100
条件进行筛选。这样,我们就可以得到每个城市前100名的人口数量了。
三、示例数据
为了演示如何使用 row_number()
函数和 row_num <= 100
条件进行分组统计,我们创建了一个名为 population_data
的表,包含以下字段:
city
:城市名称(字符串类型)age
:年龄(整数类型)population
:人口数量(整数类型)
以下是一些示例数据:
cityagepopulationBeijing3521542000Shanghai4224237800Guangzhou3913081000Shenzhen3612528300Hangzhou349816000Chengdu3716330000Wuhan3811292000Chongqing4130485500Tianjin4313562100Suzhou447725599Nanjing458288345Xi’an468375289Qingdao477779652Dongguan488349652Zhengzhou4913534752Ningbo507896521Harbin5110789652Changsha527896521Xiamen537896521Shenyang547896521Nanning557896521Wuxi567896521Jinan577896521Taiyuan587896521Luoyang597896521Lanzhou607896521Kunming617896521