1 over()窗口函数

1.1 语法结构

分析函数 over(partition by 列名 order by 列名 rows between 开始位置 and 结束位置)

1.2 over中的三个函数具体含义

• order by：排序的意思,跟sql一样

• partition by：分区的概念，后面接字段表示跟什么分区，比如日期 partition by day

• rows between 开始位置 and 结束位置：窗口范围

  PRECEDING：往前
  FOLLOWING：往后
  CURRENT ROW：当前行
  UNBOUNDED：起点（一般结合PRECEDING，FOLLOWING使用）
  UNBOUNDED PRECEDING 表示该窗口最前面的行（起点）
  UNBOUNDED FOLLOWING：表示该窗口最后面的行（终点）
  比如说：
  ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW（表示从起点到当前行）
  ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 1 FOLLOWING（表示往前2行到往后1行）
  ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 1 CURRENT ROW（表示往前2行到当前行）
  ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING（表示当前行到终点）
  

2 与over窗口函数一般配套使用的分析函数

2.1 聚合类

1. 内容

• avg()
• sum()：注意下这边：和 order by 函数一起使用，就是按照排序，逐行累加
• max()
• min()
• count():注意下这边：和 order by 函数一起使用，就是按照排序，计数累加

2. 使用：略，和sql一样

2.2 排名类

1. 内容

• row_number()
• rank()
• dense_rank()

2. 使用

• row_number()按照值排序时产生一个自增编号，不会重复（如：1、2、3、4、5、6）
• rank() 按照值排序时产生一个自增编号，值相等时会重复，会产生空位（如：1、2、3、3、3、6）
• dense_rank() 按照值排序时产生一个自增编号，值相等时会重复，不会产生空位（如：1、2、3、3、3、4）

2.3 其他类

1. lag()

• lag(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值
• 参数含义：第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）

2. lead()

• lead(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值
• 参数含义：第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）

3. ntile()

• ntile(n)用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值

• 参数含义：参数n表示将数据分为几块，并返回n所在的那一块

4. first_value()

• first_value(字段) 取分组内排序后，截止到当前行，第一个值
• 参数含义：first_value(字段)，参数是字段，和分组排序搭配使用后，表示该字段的第一个值作为结果返回
• 来张图理解一下

5. last_value()

• last_value(字段)取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值
• 参数含义：last_value(字段)，参数是字段，和分组排序搭配使用后，表示该字段的第最后一个值作为结果返回

3 总结

我感觉是，hive中方便和分析函数一起查看原表数据的一种工具

4 详细参考与案例

想做案例练习可以参考这个小伙伴的视频，刷一下很快的：窗口函数详解+12套案例练习 https://www.bilibili.com/video/BV1DK411J7E4?p=2&vd_source=bf4eb9e00649104ee4ec443e363be4b6