openGauss 高级分析函数支持

高级分析函数支持

可获得性

本特性自openGauss 1.1.0版本开始引入。

特性简介

无。

客户价值

我们提供窗口函数来进行数据高级分析处理。窗口函数将一个表中的数据进行预先分组，每一行属于一个特定的组，然后在这个组上进行一系列的关联分析计算。这样可以挖掘出每一个元组在这个集合里的一些属性和与其他元组的关联信息。

特性描述

简单举例说明窗口分析功能：分析某一部门内每个人的薪水和部门平均薪水的对比。

SELECT depname, empno, salary, avg(salary) OVER (PARTITION BY depname) FROM empsalary; 
depname | empno | salary | avg
-----------+-------+--------+----------------------- 
develop | 11 | 5200 | 5020.0000000000000000 
develop | 7 | 4200 | 5020.0000000000000000 
develop | 9 | 4500 | 5020.0000000000000000 
develop | 8 | 6000 | 5020.0000000000000000 
develop | 10 | 5200 | 5020.0000000000000000 
personnel | 5 | 3500 | 3700.0000000000000000 
personnel | 2 | 3900 | 3700.0000000000000000 
sales | 3 | 4800 | 4866.6666666666666667
sales | 1 | 5000 | 4866.6666666666666667 
sales | 4 | 4800 | 4866.6666666666666667 
(10 rows)

可以看到，通过这个avg(salary) OVER (PARTITION BY depname)分析函数，每一个人的薪水和与部门的平均薪水很容易计算出来。

目前，系统支持row_number()、rank()、dense_rank()、percent_rank()、cume_dist()、ntile()、lag()、lead()、first_value()、last_value()、nth_value()分析函数。具体的函数用法和语句请参见《SQL参考》中“ 内置函数 > 窗口函数”章节。

特性增强

无。

特性约束

无。

依赖关系

无。