1、row_number() over()排序功能:

(1) row_number() over()分组排序功能:

     在使用 row_number() over()函数时候,over()里头的分组以及排序的执行晚于 where group by  order by 的执行。

partition by 用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组,它和聚合函数不同的地方在于它能够返回一个分组中的多条记录,而聚合函数一般只有一个反映统计值的记录。

例如:employee,根据部门分组排序。



SELECT empno,WORKDEPT,SALARY, Row_Number() OVER (partition by workdept ORDER BY salary desc) rank FROM employee   
--------------------------------------
A00 152750 1
A00 66500 2
A00 49250 3
A00 46500 4
A00 39250 5
B01 94250 1
C01 98250 1
C01 73800 2


  

(2)对查询结果进行排序:(无分组)



SELECT empno,WORKDEPT,SALARY, Row_Number() OVER (ORDER BY salary desc) rank FROM employee   
--------------------------------------
A00 152750 1
C01 98250 2
D21 96170 3
B01 94250 4
E11 89750 5
E21 86150 6
E01 80175 7
C01 73800 8
D11 72250 9


  

row_number() over()和rownum差不多,功能更强一点(可以在各个分组内从1开时排序).

 

2、rank() over()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名(同样是在各个分组内).



select workdept,salary,rank() over(partition by workdept order by salary) as dense_rank_order from emp order by workdept;  
------------------
A00 39250 1
A00 46500 2
A00 49250 3
A00 66500 4
A00 152750 5
B01 94250 1
C01 68420 1
C01 68420 1
C01 73800 3


  

3、dense_rank() over()是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名。相比之下row_number是没有重复值的 .



select workdept,salary,dense_rank() over(partition by workdept order by salary) as dense_rank_order from emp order by workdept;  
------------------
A00 39250 1
A00 46500 2
A00 49250 3
A00 66500 4
A00 152750 5
B01 94250 1
C01 68420 1
C01 68420 1
C01 73800 2
C01 98250 3


  

使用ROW_NUMBER删除重复数据 

---假设表TAB中有a,b,c三列,可以使用下列语句删除a,b,c都相同的重复行。



DELETE FROM (select year,QUARTER,RESULTS,row_number() over(partition by YEAR,QUARTER,RESULTS order by YEAR,QUARTER,RESULTS) AS ROW_NO FROM SALE )   
WHERE ROW_NO>1


  

最后在执行hive 语句时出错, 出现错误:

FAILED: ParseException line 22:7 extraneous input '10' expecting EOF near ''




有看到解释说是,原因是:

sql语句中多了分号。。。

执行脚本时需要在sql后面添加分号,但是调用jdbc执行sql语句时,不可以在语句用分号结束。

 

但依旧没有解决问题。


 



 


 


 



有看到解释说是,原因是:

sql语句中多了分号。。。

执行脚本时需要在sql后面添加分号,但是调用jdbc执行sql语句时,不可以在语句用分号结束。

 

但依旧没有解决问题。