本文主要是介绍HiveSQL题——排序函数(row_number/rank/dense_rank)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、窗口函数的知识点
1.1 窗户函数的定义
窗口函数可以拆分为【窗口+函数】。窗口函数官网指路：
LanguageManual WindowingAndAnalytics - Apache Hive - Apache Software Foundation
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%20WindowingAndAnalytics
- 窗口：限定函数的计算范围（窗口函数：针对分组后的数据，从逻辑角度指定计算的范围，并没有从物理上真正的切分，只有group by 是物理分组，真正意义上的分组）
- 函数：计算逻辑
- 窗口函数的位置：跟sql里面聚合函数的位置一样，from -> join -> on -> where -> group by->select 后面的普通字段，窗口函数 -> having -> order by -> lmit 。 窗口函数不能跟聚合函数同时出现。聚合函数包括count、sum、 min、max、avg。
- sql 执行顺序：from -> join -> on -> where -> group by->select 后面的普通字段，聚合函数-> having -> order by -> limit
1.2 窗户函数的语法
<窗口函数>window_name over ( [partition by 字段...] [order by 字段...] [窗口子句] )
- window_name：给窗口指定一个别名。
- over：用来指定函数执行的窗口范围，如果后面括号中什么都不写，即over() ，意味着窗口包含满足where 条件的所有行，窗口函数基于所有行进行计算。
- 符号[] 代表：可选项； | ： 代表二选一
- partition by 子句： 窗口按照哪些字段进行分组，窗口函数在不同的分组上分别执行。分组间互相独立。
- order by 子句：每个partition内部按照哪些字段进行排序，如果没有partition ，那就直接按照最大的窗口排序，且默认是按照升序（asc）排列。
- 窗口子句：显示声明范围（不写窗口子句的话，会有默认值）。常用的窗口子句如下：
rows between unbounded preceding and unbounded following; -- 上无边界到下无边界（一般用于求 总和）rows between unbounded preceding and current row; --上无边界到当前记录(累计值)rows between 1 preceding and current row; --从上一行到当前行rows between 1 preceding and 1 following; --从上一行到下一行rows between current row and 1 following; --从当前行到下一行ps: over()里面有order by子句，但没有窗口子句时 ，即： <窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... )，此时窗口子句是有默认值的----> rows between unbounded preceding and current row (上无边界到当前行)。
此时窗口函数语法：<窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... ) 等价于
<窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... rows between unbounded preceding and current row)
需要注意有个特殊情况：当order by 后面跟的某个字段是有重复行的时候， <窗口函数> over ( partition by 字段... order by 字段... ) 不写窗口子句的情况下，窗口子句的默认值是：range between unbounded preceding and current row(上无边界到当前相同行的最后一行)。
因此，遇到order by 后面跟的某个字段出现重复行，且需要计算【上无边界到当前行】，那就需要手动指定窗口子句 rows between unbounded preceding and current row ，偷懒省略窗口子句会出问题~
ps: 窗口函数的执行顺序是在where之后，所以如果where子句需要用窗口函数作为条件，需要多一层查询，在子查询外面进行。
【例如】求出登录记录出现间断的用户Id
selectid
from (selectid,login_date,lead(login_date, 1, '9999-12-31')over (partition by id order by login_date) next_login_date--窗口函数 lead(向后取n行)--lead(column1,n,default)over(partition by column2 order by column3) 查询当前行的后边第n行数据，如果没有就为nullfrom (--用户在同一天可能登录多次，需要去重selectid,date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd') as login_datefrom user_loggroup by id, date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd')) tmp1) tmp2
where datediff(next_login_date, login_date) >=2
group by id;1.3 窗口函数分类
哪些函数可以是窗口函数呢？(放在over关键字前面的)
sum(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
count(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
max(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
min(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);
avg(column) over (partition by .. order by .. 窗口子句);ps : 高级聚合函数：
collect_list 收集并形成list集合，结果不去重;
collect_set 收集并形成set集合，结果去重;
举例：
--每个月的入职人数以及姓名select
month(replace(hiredate,'/','-')),count(*) as cnt,collect_list(name) as name_list
from employee
group by month(replace(hiredate,'/','-'));/*
输出结果
month cn name_list
4 2 ["宋青书","周芷若"]
6 1 ["黄蓉"]
7 1 ["郭靖"]
8 2 ["张无忌","杨过"]
9 2 ["赵敏","小龙女"]
*/-
排序函数
row_number() 、rank()、dense_rank() 函数不支持自定义窗口子句。
-- 顺序排序——1、2、3
row_number() over(partition by .. order by .. )-- 并列排序，跳过重复序号——1、1、3（横向加）
rank() over(partition by .. order by .. )-- 并列排序，不跳过重复序号——1、1、2（纵向加）
dense_rank() over(partition by .. order by .. )-
前后函数
lag和lead函数不支持自定义窗口子句。
-- 取得column列的前n行，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lag(column,n,default) over(partition by.. order by...) as lag_test
-- 取得column列的后n行，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lead(column,n,default) over(partition by.. order by...) as lead_test-
头尾函数
first_value(column,true) ---当前窗口column列的第一个数值，如果有null值，则跳过
first_value(column,false) ---当前窗口column列的第一个数值，如果有null值，不跳过
last_value(column,true) --- 当前窗口column列的最后一个数值，如果有null值，则跳过
last_value(column,false) --- 当前窗口column列的最后一个数值，如果有null值,不跳过1.4 排序函数
rank/dense_rank/row_number 函数，一般用于求分组topN。
-- 顺序排序——1、2、3
row_number() over(partition by .. order by .. )-- 并列排序，跳过重复序号——1、1、3（横向加）
rank() over(partition by .. order by .. )-- 并列排序，不跳过重复序号——1、1、2（纵向加）
dense_rank() over(partition by .. order by .. )二、实际案例
2.1 每个学生成绩第二高的科目
0 问题描述
根据学生成绩表，求出每个学生成绩第二高的科目。
1 数据准备
create table if not exists table5
(class string comment '学科',student string comment '学生姓名',score int comment '成绩'
)comment '学生成绩表';insert overwrite table table5 values
('a','吱吱1',100),
('a','吱吱2',60),
('b','吱吱1',80),
('b','吱吱2',70),
('c','吱吱2',50),
('c','吱吱3',90);2 数据分析
3种排序函数的区别：row_number （行号）-- 1 2 3 ;rank （重复跳过）--1 1 3;dense_rank （重复不跳过） --1 1 2selectclass,student
from (selectclass,student,score,dense_rank() over (partition by student order by score desc) rnfrom table5) tmp1
where rn = 2;3 小结
排序函数在分组tpoN场景应用十分广泛，需要注意的是在sql语句中，窗口函数的执行顺序是在where过滤条件之后，所以如果where子句需要用窗口函数作为条件，需要多一层查询，在子查询外面进行。
这篇关于HiveSQL题——排序函数(row_number/rank/dense_rank)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
