這篇文章為大家帶來了關於SQL server的相關知識,其中主要介紹了SQL Server主鍵約束(PRIMARY KEY),主鍵是唯一標識表中每一行的一列或一組列,文章圍繞主題展開詳情,下面一起來看一下,希望對大家有幫助。
推薦學習:《SQL教學》
#關於視窗函數的基礎,請看文章SQL視窗函數
#取值視窗函數可以用來傳回視窗內指定位置的資料行。常見的取值視窗函數如下:
LAG函數可以傳回視窗內目前行之前的第N行資料。 LEAD函數可以傳回視窗內目前行之後的第N行資料。 FIRST_VALUE函數可以傳回視窗內第一行資料。 LAST_VALUE函數可以傳回視窗內最後一行資料。 NTH_VALUE函數可以傳回視窗內第N行資料。
其中,LAG函數和LEAD函數不支援動態的視窗大小,它們以整個分割區作為分析的視窗。
案例分析
案例使用的範例表
#下面的查詢中會用到一張表,sales_monthly表中儲存了商品銷量信息,product表示產品名稱, ym表示年月,amount表示銷售金額(元)。
以下是該表中的部分資料:
這個表的初始化腳本可以在文章底部取得。
1.環比分析
環比成長指的是本期資料與上期資料相比的成長,例如,產品2019年6月的銷售額與2019年5月的銷售額相比增加的部分。
以下語句統計了各種產品每個月的環比增長率:
SELECT s.product AS "产品", s.ym AS "年月", s.amount AS "销售额", ( (s.amount - LAG(s.amount,1) OVER (PARTITION BY product ORDER BY s.ym))/ LAG(s.amount,1) OVER (PARTITION BY product ORDER BY s.ym) ) * 100 AS "环比增长率(%)" FROM sales_monthly s ORDER BY s.product,s.ym
其中,LAG(amount,1)表示取得上一期的銷售額,PARTITION BY選項表示依照產品分區,ORDER BY選項表示依照月份進行排序。
當月的銷售額amount減去上一期的銷售額,再除以上一期的銷售額,就是環比成長率。
此查詢回傳的結果如下:
2018年1月為第一期,因此其季成長率為空。
「桔子」2018年2月的環比成長率約為0.2856%((10183-10154)/10154×100),依此類推。
2.年比分析
年成長指的是本期資料與上一年或歷史同期相比的成長,例如,產品2019年6月的銷售額與2018年6月的銷售額相比增加的部分。
以下語句統計了各種產品每個月的同比增長率:
SELECT s.product AS "产品", s.ym AS "年月", s.amount AS "销售额", ( (s.amount - LAG(s.amount,12) OVER (PARTITION BY product ORDER BY s.ym))/ LAG(s.amount,12) OVER (PARTITION BY product ORDER BY s.ym) ) * 100 AS "同比增长率(%)" FROM sales_monthly s ORDER BY s.product,s.ym
其中,LAG(amount,12)表示當前月份之前第12期的銷售額,也就是去年同月份的銷售量。
PARTITION BY選項表示依照產品分割區,ORDER BY選項表示依照月份進行排序。
當月的銷售額amount減去去年同期的銷售額,再除以去年同期的銷售額,就是同比成長率。
此查詢傳回的結果如下:
2018年的12期資料都沒有對應的年成長率,「桔子」2019年1月的年比成長率約為9.3067%((11099-10154)/10154×100),依此類推。
提示:LEAD函數與LAG函數的使用方法類似,不過它的回傳結果是目前行之後的第N行資料。
3.複合成長率
複合成長率是第N期的數據除以第一期的基準數據,然後開N-1次方再減去1得到的結果。
假如2018年的產品銷售額為10000,2019年的產品銷售額為12500,2020年的產品銷售額為15000。那麼這兩年的複合成長率的計算方式如下:
以年度為單位計算的複合成長率稱為年平均複合成長率,以月度為單位計算的複合成長率稱為月均複合成長率。
以下查詢統計了自2018年1月以來不同產品的月均銷售額複合增長率:
WITH s (product,ym,amount,first_amount,num) AS ( SELECT m.product, m.ym, m.amount, FIRST_VALUE(m.amount) OVER (PARTITION BY m.product ORDER BY m.ym), ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY m.product ORDER BY m.ym) FROM sales_monthly m ) SELECT product AS "产品", ym AS "年月",amount AS "销售额", (POWER( amount/first_amount, 1.0/NULLIF(num-1,0)) -1)*100 AS "月均复合增长率(%)" FROM s ORDER BY product, ym
首先定義了一個通用表表達式,其中FIRST_VALUE(amount)返回了第一期(201801)的銷售額,ROW_NUMBER函數傳回了每一期的編號。
主查詢中的POWER函數用於執行開方運算,NULLIF函數用於處理第一期資料的除零錯誤,常數1.0用於避免由整數除法所導致的精度遺失問題。
此查詢回傳的結果如下:
2018年1月為第一期,因此其產品月均銷售額複合成長率為空。
“桔子”2018年2月的月均销售额复合增长率等于它的环比增长率,2018年3月的月均销售额复合增长率等于0.4471%,依此类推。
4.不同产品最高和最低销售额
以下语句统计了不同产品最低销售额、最高销售额以及第三高销售额所在的月份:
SELECT product AS "产品", ym AS "年月",amount AS "销售额", FIRST_VALUE(m.ym) OVER ( PARTITION BY m.product ORDER BY m.amount DESC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING ) AS "最高销售额月份", LAST_VALUE(m.ym) OVER ( PARTITION BY m.product ORDER BY m.amount DESC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING ) AS "最低销售额月份", NTH_VALUE(m.ym,3) OVER ( PARTITION BY m.product ORDER BY m.amount DESC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING ) AS "第三高销售额月份" FROM sales_monthly m ORDER BY product, ym;
三个窗口函数的OVER子句相同,PARTITION BY选项表示按照产品进行分区,ORDER BY选项表示按照销售额从高到低排序。
以上三个函数的默认窗口都是从分区的第一行到当前行,因此我们将窗口扩展到了整个分区。
该查询返回的结果如下:
“桔子”的最高销售额出现在2019年6月,最低销售额出现在2018年1月,第三高销售额出现在2019年4月。
示例表和脚本
-- 创建销量表sales_monthly -- product表示产品名称,ym表示年月,amount表示销售金额(元) CREATE TABLE sales_monthly(product VARCHAR(20), ym VARCHAR(10), amount NUMERIC(10, 2)); -- 生成测试数据 INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201801',10159.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201802',10211.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201803',10247.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201804',10376.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201805',10400.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201806',10565.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201807',10613.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201808',10696.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201809',10751.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201810',10842.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201811',10900.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201812',10972.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201901',11155.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201902',11202.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201903',11260.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201904',11341.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201905',11459.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201906',11560.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201801',10138.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201802',10194.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201803',10328.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201804',10322.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201805',10481.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201806',10502.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201807',10589.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201808',10681.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201809',10798.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201810',10829.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201811',10913.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201812',11056.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201901',11161.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201902',11173.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201903',11288.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201904',11408.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201905',11469.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201906',11528.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201801',10154.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201802',10183.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201803',10245.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201804',10325.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201805',10465.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201806',10505.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201807',10578.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201808',10680.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201809',10788.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201810',10838.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201811',10942.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201812',10988.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201901',11099.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201902',11181.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201903',11302.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201904',11327.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201905',11423.00); INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201906',11524.00);
推荐学习:《SQL教程》
以上是SQL視窗函數詳解之排名視窗函數的使用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

SQL與數據庫的關係是緊密結合的,SQL是管理和操作數據庫的工具。 1.SQL是一種聲明式語言,用於數據定義、操作、查詢和控制。 2.數據庫引擎解析SQL語句並執行查詢計劃。 3.基本用法包括創建表、插入和查詢數據。 4.高級用法涉及復雜查詢和子查詢。 5.常見錯誤包括語法、邏輯和性能問題,可通過語法檢查和EXPLAIN命令調試。 6.優化技巧包括使用索引、避免全表掃描和優化查詢。

SQL是一種用於管理關係數據庫的標準語言,而MySQL是一個使用SQL的數據庫管理系統。 SQL定義了與數據庫交互的方式,包括CRUD操作,而MySQL實現了SQL標準並提供了額外的功能,如存儲過程和触發器。

SQL在數據管理中的作用是通過查詢、插入、更新和刪除操作來高效處理和分析數據。 1.SQL是一種聲明式語言,允許用戶以結構化方式與數據庫對話。 2.使用示例包括基本的SELECT查詢和高級的JOIN操作。 3.常見錯誤如忘記WHERE子句或誤用JOIN,可通過EXPLAIN命令調試。 4.性能優化涉及使用索引和遵循最佳實踐如代碼可讀性和可維護性。

SQL是一種用於管理和操作關係數據庫的語言。 1.創建表:使用CREATETABLE語句,如CREATETABLEusers(idINTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(100),emailVARCHAR(100));2.插入、更新、刪除數據:使用INSERTINTO、UPDATE、DELETE語句,如INSERTINTOusers(id,name,email)VALUES(1,'JohnDoe','john@example.com');3.查詢數據:使用SELECT語句,如SELEC

SQL和MySQL的關係是:SQL是用於管理和操作數據庫的語言,而MySQL是支持SQL的數據庫管理系統。 1.SQL允許進行數據的CRUD操作和高級查詢。 2.MySQL提供索引、事務和鎖機制來提升性能和安全性。 3.優化MySQL性能需關注查詢優化、數據庫設計和監控維護。

SQL用於數據庫管理和數據操作,核心功能包括CRUD操作、複雜查詢和優化策略。 1)CRUD操作:使用INSERTINTO創建數據,SELECT讀取數據,UPDATE更新數據,DELETE刪除數據。 2)複雜查詢:通過GROUPBY和HAVING子句處理複雜數據。 3)優化策略:使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和分頁查詢來提升性能。

SQL適合初學者,因為它語法簡單,功能強大,廣泛應用於數據庫系統。 1.SQL用於管理關係數據庫,通過表格組織數據。 2.基本操作包括創建、插入、查詢、更新和刪除數據。 3.高級用法如JOIN、子查詢和窗口函數增強數據分析能力。 4.常見錯誤包括語法、邏輯和性能問題,可通過檢查和優化解決。 5.性能優化建議包括使用索引、避免SELECT*、使用EXPLAIN分析查詢、規範化數據庫和提高代碼可讀性。

SQL在實際應用中主要用於數據查詢與分析、數據整合與報告、數據清洗與預處理、高級用法與優化以及處理複雜查詢和避免常見錯誤。 1)數據查詢與分析可用於找出銷售量最高的產品;2)數據整合與報告通過JOIN操作生成客戶購買報告;3)數據清洗與預處理可刪除異常年齡記錄;4)高級用法與優化包括使用窗口函數和創建索引;5)處理複雜查詢可使用CTE和JOIN,避免常見錯誤如SQL注入。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

WebStorm Mac版
好用的JavaScript開發工具

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一個PHP/MySQL的Web應用程序,非常容易受到攻擊。它的主要目標是成為安全專業人員在合法環境中測試自己的技能和工具的輔助工具,幫助Web開發人員更好地理解保護網路應用程式的過程,並幫助教師/學生在課堂環境中教授/學習Web應用程式安全性。 DVWA的目標是透過簡單直接的介面練習一些最常見的Web漏洞,難度各不相同。請注意,該軟體中

SublimeText3 英文版
推薦:為Win版本,支援程式碼提示!

EditPlus 中文破解版
體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器