SparkSQL开窗函数分析使用示例

开窗函数能在每行的最后一行都显示聚合函数的结果，所以聚合函数可以用作开窗函数

聚合函数和开窗函数

聚合函数是将多行变成一行，如果要显示其他列，必须将列加入group by

开窗函数是将一行变成多行，将所有的信息显示出来

开窗函数

聚合开窗函数

聚合函数 over(partition by子句)

over关键字将聚合函数当作聚合开窗函数

SQL标准允许所有的聚合函数用作聚合开窗函数

示例：

//    spark.sql("select id, name, age, count(name) from person").show 报错
   spark.sql("select id, name, age, count(name)over() sum from person").show
/*
* +---+----+---+---+
| id|name|age|sum|
+---+----+---+---+
|  1|  jx| 20|  6|
|  2|  zx| 21|  6|
|  3|  wz| 33|  6|
|  4|  qw| 11|  6|
|  5|  aa| 22|  6|
|  6|  aq| 45|  6|
+---+----+---+---+
*
* */

over后面的括号还可以改变聚合函数的窗口范围

如果over后面的括号为空，则开窗函数会对所有行进行聚合运算

over后面的括号里可以用partition by 来定义行的分区来进行聚合运算

partition by进行分区之后，计算当前分区的聚合计算的结果

spark.sql("select id, name, age, area_id, count(name)over(partition by area_id) sum from person").show
/*
+---+----+---+-------+---+
| id|name|age|area_id|sum|
+---+----+---+-------+---+
|  1|  jx| 20|      1|  3|
|  2|  zx| 21|      1|  3|
|  3|  wz| 33|      1|  3|
|  5|  aa| 22|      3|  2|
|  6|  aq| 45|      3|  2|
|  4|  qw| 11|      2|  1|
+---+----+---+-------+---+
*
* */

排序开窗函数

ROW_NUMBER顺序排序

row_number() over(order by score) 

排序开窗函数中使用partition by 需要放置在order by之前

实例

spark.sql("select id, name, age, area_id, row_number() over(order by age) rank from person").show
spark.sql("select id, name, age, area_id, row_number() over(partition by area_id order by age) rank from person").show
/*
+---+----+---+-------+----+
| id|name|age|area_id|rank|
+---+----+---+-------+----+
|  4|  qw| 11|      2|   1|
|  1|  jx| 20|      1|   2|
|  2|  zx| 21|      1|   3|
|  5|  aa| 22|      3|   4|
|  3|  wz| 33|      1|   5|
|  6|  aq| 45|      3|   6|
+---+----+---+-------+----+
+---+----+---+-------+----+
| id|name|age|area_id|rank|
+---+----+---+-------+----+
|  1|  jx| 20|      1|   1|
|  2|  zx| 21|      1|   2|
|  3|  wz| 33|      1|   3|
|  5|  aa| 22|      3|   1|
|  6|  aq| 45|      3|   2|
|  4|  qw| 11|      2|   1|
+---+----+---+-------+----+
*
* */

RANK跳跃排序

rank() over(order by)

使用该函数排序求出来的结果可以并列

示例

spark.sql("select id, name, age, area_id, rank() over(order by age) rank from person").show
spark.sql("select id, name, age, area_id, rank() over(partition by area_id order by age) rank from person").show
/*
+---+----+---+-------+----+
| id|name|age|area_id|rank|
+---+----+---+-------+----+
|  4|  qw| 10|      2|   1|
|  1|  jx| 20|      1|   2|
|  2|  zx| 20|      1|   2|
|  5|  aa| 22|      3|   4|
|  7|  qq| 22|      3|   4|
|  3|  wz| 33|      1|   6|
|  6|  aq| 45|      3|   7|
+---+----+---+-------+----+
+---+----+---+-------+----+
| id|name|age|area_id|rank|
+---+----+---+-------+----+
|  1|  jx| 20|      1|   1|
|  2|  zx| 20|      1|   1|
|  3|  wz| 33|      1|   3|
|  5|  aa| 22|      3|   1|
|  7|  qq| 22|      3|   1|
|  6|  aq| 45|      3|   3|
|  4|  qw| 10|      2|   1|
+---+----+---+-------+----+
*
* */

DENSE_RANK连续排序

dense_rank() over(order by )

使用该函数，并列排名之后的排序+1

示例

spark.sql("select id, name, age, area_id, dense_rank() over(order by age) rank from person").show
spark.sql("select id, name, age, area_id, dense_rank() over(partition by area_id order by age) rank from person").show
/*
+---+----+---+-------+----+
| id|name|age|area_id|rank|
+---+----+---+-------+----+
|  4|  qw| 10|      2|   1|
|  1|  jx| 20|      1|   2|
|  2|  zx| 20|      1|   2|
|  5|  aa| 22|      3|   3|
|  7|  qq| 22|      3|   3|
|  3|  wz| 33|      1|   4|
|  6|  aq| 45|      3|   5|
+---+----+---+-------+----+
+---+----+---+-------+----+
| id|name|age|area_id|rank|
+---+----+---+-------+----+
|  1|  jx| 20|      1|   1|
|  2|  zx| 20|      1|   1|
|  3|  wz| 33|      1|   2|
|  5|  aa| 22|      3|   1|
|  7|  qq| 22|      3|   1|
|  6|  aq| 45|      3|   2|
|  4|  qw| 10|      2|   1|
+---+----+---+-------+----+
*
* */

NTILE分组排序

ntile(6) over(order by) // 表示分成六个组，显示每个组的序号

spark.sql("select id, name, age, area_id, ntile(4) over(order by age) rank from person").show
spark.sql("select id, name, age, area_id, ntile(4) over(partition by area_id order by age) rank from person").show
/*
+---+----+---+-------+----+
| id|name|age|area_id|rank|
+---+----+---+-------+----+
|  4|  qw| 10|      2|   1|
|  1|  jx| 20|      1|   1|
|  2|  zx| 20|      1|   2|
|  5|  aa| 22|      3|   2|
|  7|  qq| 22|      3|   3|
|  3|  wz| 33|      1|   3|
|  6|  aq| 45|      3|   4|
+---+----+---+-------+----+
+---+----+---+-------+----+
| id|name|age|area_id|rank|
+---+----+---+-------+----+
|  1|  jx| 20|      1|   1|
|  2|  zx| 20|      1|   2|
|  3|  wz| 33|      1|   3|
|  5|  aa| 22|      3|   1|
|  7|  qq| 22|      3|   2|
|  6|  aq| 45|      3|   3|
|  4|  qw| 10|      2|   1|
+---+----+---+-------+----+
*
* */

来源：https://blog.csdn.net/weixin_62759952/article/details/128718317