20160511 GreenPlum6 分析函数之开窗函数、聚合函数与grouping sets用法
1 开窗函数
测试数据为：
部门 number 工资
发展部 8 6000
发展部 10 5200
销售部 1 5000
销售部 3 4800
发展部 7 4200
销售部 4 4800
发展部 9 4500
私立部 5 3500
私立部 2 3900
发展部 11 5200
用rank()函数，同样工资排名一样，但是排名号会往后窜：
#select 部门,number,工资,rank() over(partition by 部门 order by 工资 desc) from lianxi;
发展部 8 6000 1
发展部 10 5200 2
发展部 11 5200 2
发展部 9 4500 4
发展部 7 4200 5
私立部 2 3900 1
私立部 5 3500 2
销售部 1 5000 1
销售部 3 4800 2
销售部 4 4800 2
用row_number()函数，同样工资排名会不同：
#select 部门,number,工资,row_number() over(partition by 部门 order by 工资 desc) from lianxi;
销售部 1 5000 1
销售部 3 4800 2
销售部 4 4800 3
发展部 8 6000 1
发展部 11 5200 2
发展部 10 5200 3
发展部 9 4500 4
发展部 7 4200 5
私立部 2 3900 1
私立部 5 3500 2
2 聚合函数
所有人工资的总和：这里工资的类型要为numeric
#select *,sum(工资) over() sum1 from lianxi;
发展部 10 5200 47100
私立部 5 3500 47100
发展部 9 4500 47100
销售部 1 5000 47100
发展部 7 4200 47100
发展部 11 5200 47100
发展部 8 6000 47100
销售部 4 4800 47100
销售部 3 4800 47100
私立部 2 3900 47100
所有人工资的累加，先排序，然后第一个工资不动，下一个一次累加：
# select *,sum(工资) over(order by 工资) sum2 from lianxi;
私立部 5 3500 3500
私立部 2 3900 7400
发展部 7 4200 11600
发展部 9 4500 16100
销售部 3 4800 25700
销售部 4 4800 25700
销售部 1 5000 30700
发展部 11 5200 41100
发展部 10 5200 41100
发展部 8 6000 47100
每个部门的工资总和：
# select *,sum(工资) over(partition by 部门) sum3 from lianxi;
发展部 9 4500 25100
发展部 8 6000 25100
发展部 10 5200 25100
发展部 11 5200 25100
发展部 7 4200 25100
销售部 3 4800 14600
销售部 1 5000 14600
销售部 4 4800 14600
私立部 2 3900 7400
私立部 5 3500 7400
部门内排序后递增，但是这里没有明白为什么工资相同的值不进行累加：
#select *,sum(工资) over(partition by 部门 order by 工资) sum4 from lianxi;
私立部 5 3500 3500
私立部 2 3900 7400
销售部 3 4800 9600
销售部 4 4800 9600
销售部 1 5000 14600
发展部 7 4200 4200
发展部 9 4500 8700
发展部 10 5200 19100
发展部 11 5200 19100
发展部 8 6000 25100
3 grouping sets
对于grouping sets 的理解，看书时没看懂，但是自己用数据跑完一遍的时候我明白了这个用法的强大，它先以工资进行分组，再以部门进行分组，很方便：
#select 部门,工资,count(1) from lianxi group by grouping sets(部门,(部门,工资)) order by 工资;
私立部 3500 1
私立部 3900 1
发展部 4200 1
发展部 4500 1
销售部 4800 2
销售部 5000 1
发展部 5200 2
发展部 6000 1
私立部 2
销售部 3
发展部 5