窗口函数，lag窗口函数；

SQL函数-窗口函数-聚合窗口函数

1、常见的聚合函数如AVG（），SUM（），COUNT（），MAX（）以及MIN（）等，均可作为窗口函数使用。移动聚合 移动平均值 AVG函数作为窗口函数，可用于计算移动窗口内数据行的平均值。

2、聚合窗口函数常见的聚合函数如AVG（）、SUM（）、COUNT（）、MAX（）、MIN（）等也可作为窗口函数使用。（2）排名窗口函数用于分组排名的函数包括ROW_NUMBER（）、RANK（）、DENSE_RANK（）、PERCENT_RANK（）、CUME_DIST（）、NTILE（）等。

3、聚合窗口函数：如AVG、SUM、COUNT、MAX、MIN等，这些常见的聚合函数也可作为窗口函数使用。排名窗口函数：如ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、PERCENT_RANK、CUME_DIST、NTILE等，用于分组排名。取值窗口函数：如FIRST_VALUE、LAST_VALUE、LAG、LEAD、NTH_VALUE等，用于返回指定位置数据行的值。

SQL函数-窗口函数

窗口函数（Window Function），也被称作OLAP函数（Online Analytical Processing）或分析函数，是一种强大的数据处理工具，专为实时分析和处理数据库数据而设计。

SQL函数中的开窗函数是一种特殊功能，能够在单行中同时返回基础列和聚合计算结果。以下是关于开窗函数的详细解基本特性：不依赖GROUP BY：开窗函数不需要通过GROUP BY进行数据分组。返回原始顺序：可以在保持原始数据顺序的同时，对每个分区内的数据进行聚合处理。

常见的聚合函数如AVG（），SUM（），COUNT（），MAX（）以及MIN（）等，均可作为窗口函数使用。移动聚合 移动平均值 AVG函数作为窗口函数，可用于计算移动窗口内数据行的平均值。

SQL函数中的开窗函数是一种特殊功能，它不依赖GROUP BY进行数据分组，而是可以在单行中同时返回基础列和聚合计算结果。其基本语法形式为函数名 + over（partition by [order by]），通过分区和排序操作，为每个分区内的数据进行聚合处理，并保持原始顺序返回。多个开窗函数可以在同一个查询中独立使用。

常用的窗口函数有哪些?

1、常用的窗口函数主要分为两类：专用函数和聚合函数。专用函数： rank：为结果集的每一行分配一个唯一的排名，如果存在相同值的行，则会跳过排名。 dense_rank：类似于rank，但不会跳过排名，即相同值的行会获得相同的排名，后续排名紧接着下一个数字。

2、窗口函数：rank， dense_rank， row_number 使用上的区别 在SQL中，窗口函数（Window Functions）用于对一组行执行计算，并将计算结果作为新列返回，而不会改变原始数据集的行数。其中，rank、dense_rank 和 row_number 是三种常用的窗口函数，它们在处理排序和排名时具有不同的行为。

3、专用窗口函数：如rank， dense_rank， row_number等，用于生成排名或序号。rank：可能会产生并列名次，下一名次会被占用。dense_rank：不占用并列名次后的空位，确保每名次之间没有间隙。row_number：不考虑并列，每个记录都有唯一的编号。

4、在Hive中，row_number（）、rank（）和dense_rank（）是三种常用的窗口函数，它们用于为数据集中的行生成排名。尽管它们都用于生成排名，但它们在处理排名相等的情况时有所不同。 row_number（）功能：为数据项在分组中生成唯一的排名。

5、一）非聚合函数作为窗口函数 非聚合函数作为窗口函数时，主要包括序号函数、分布函数、前后函数、头尾函数等几类。序号函数 rank（）：计算数值在列中排序，返回的排序可以有重复数字，有排序间隔（如1，1，3）。

6、常见的聚合函数有sum（）、count（）、average（）、max（）、min（）等。排序开窗函数：包括行号函数row_number（）、间断排名函数rank（）、不间断密集排名函数dense_rank（）等。这些函数可以根据指定的列进行排序，并为每条记录返回一个排名或序号。

大数据分析之hive窗口函数-抽样函数

1、对于大数据量的随机抽样，推荐使用distribute + sort结合rand函数的方法，以确保数据随机分布在mapper和reducer之间，提高底层执行的效率。在选择抽样方法时，应根据具体的数据量、存储方式和业务需求进行权衡。综上所述，Hive窗口函数中的抽样函数主要通过rand函数实现随机抽样，并结合不同的方法和参数来满足不同的业务需求。

2、窗口分析函数col为列名，n为往上第n行，默认为1，default为默认值（当往上第n行为null时，取默认值，如不指定则为null）。与lag相反，为统计窗口内往下第n行值。hive支持随机抽样、块采样和储存桶表采样。

3、窗口函数能够高效地处理大数据集，实现复杂的数据分析需求。通过应用窗口函数，可以深入理解数据之间的关联和趋势，为决策提供有力支持。窗口函数的执行顺序：窗口函数的执行安排在SQL处理的最后阶段，但优先于order by子句。综上所述，Hive窗口函数是一类功能强大的工具，能够满足各种统计计算和分析需求。

4、窗口函数在Hive中充当关键角色，其执行安排在SQL处理最后，但优先于order by子句。其作用域由over子句定义，处理一组返回多个值。窗口函数的类型多样，旨在满足不同的统计计算需求。首先，我们关注统计计算窗口函数。

5、在选择HiveSQL的随机抽样方法时，需要根据具体的数据集大小、对随机性的要求以及性能需求进行权衡。对于大数据集和需要真正随机性的场景，可以考虑使用基于ORDER BY rand（）的方法；对于需要快速抽样的场景，可以考虑使用基于分桶表的方法或基于CLUSTER BY rand（）的方法。

6、开窗函数在Hive中用于定义数据行的窗口，允许对一组值执行操作，无需使用GROUP BY子句进行分组。它结合了行的原始列与聚合列的计算结果，但与标准聚合函数不同，开窗函数为每组返回多个值。开窗函数在对行集组进行聚合计算时与普通聚合函数相似，但功能更为强大，能够提供更详细的分析结果。