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ウィンドウ関数

適用対象: 「はい」のチェック マーク Databricks SQL 「はい」のチェック マーク Databricks Runtime

ウィンドウと呼ばれる行のグループを操作し、行のグループに基づいて各行の戻り値を計算する関数。 ウィンドウ関数は、現在の行の相対位置を考慮した行の値へのアクセス、移動平均の計算、累積統計の計算などのタスクを処理する場合に便利です。

構文

function OVER { window_name | ( window_name ) | window_spec }

function
  { ranking_function | analytic_function | aggregate_function }

over_clause
  OVER { window_name | ( window_name ) | window_spec }

window_spec
  ( [ PARTITION BY partition [ , ... ] ] [ order_by ] [ window_frame ] )

パラメーター

  • function

    ウィンドウに対して作用する関数。 関数のクラスによって、サポートするウィンドウ仕様の構成が異なります。

  • window_name

    クエリによって定義された名前付きウィンドウの仕様を識別します。

  • window_spec

    どのように行がグループ化され、どのようにグループ内で並べ替えられるか、また、パーティション内のどの行に対して関数が作用するかが、この句によって定義されます。

    • partition

      関数の作用する範囲を定義する行のグループを指定するための 1 つまたは複数の式。 PARTITION 句が指定されていない場合、パーティションは、すべての行で構成されます。

    • order_by

      ORDER BY 句は、パーティション内の行の順序を指定します。

    • window_frame

      window frame 句は、パーティション内で、集計または分析関数が作用する行のスライディング サブセットを指定します。

ORDER BY の別名として SORT BY を指定できます。

PARTITION BY の別名として DISTRIBUTE BY を指定することもできます。 ORDER BY がない場合は、PARTITION BY の別名として CLUSTER BY を使用できます。

> CREATE TABLE employees
   (name STRING, dept STRING, salary INT, age INT);
> INSERT INTO employees
   VALUES ('Lisa', 'Sales', 10000, 35),
          ('Evan', 'Sales', 32000, 38),
          ('Fred', 'Engineering', 21000, 28),
          ('Alex', 'Sales', 30000, 33),
          ('Tom', 'Engineering', 23000, 33),
          ('Jane', 'Marketing', 29000, 28),
          ('Jeff', 'Marketing', 35000, 38),
          ('Paul', 'Engineering', 29000, 23),
          ('Chloe', 'Engineering', 23000, 25);

> SELECT name, dept, salary, age FROM employees;
 Chloe Engineering 23000   25
  Fred Engineering 21000   28
  Paul Engineering 29000   23
 Helen   Marketing 29000   40
   Tom Engineering 23000   33
  Jane   Marketing 29000   28
  Jeff   Marketing 35000   38
  Evan       Sales 32000   38
  Lisa       Sales 10000   35
  Alex       Sales 30000   33

> SELECT name,
         dept,
         RANK() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS rank
  FROM employees;
  Lisa       Sales  10000    1
  Alex       Sales  30000    2
  Evan       Sales  32000    3
  Fred Engineering  21000    1
   Tom Engineering  23000    2
 Chloe Engineering  23000    2
  Paul Engineering  29000    4
 Helen   Marketing  29000    1
  Jane   Marketing  29000    1
  Jeff   Marketing  35000    3

> SELECT name,
         dept,
         DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary
                            ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS dense_rank
    FROM employees;
  Lisa       Sales  10000          1
  Alex       Sales  30000          2
  Evan       Sales  32000          3
  Fred Engineering  21000          1
   Tom Engineering  23000          2
 Chloe Engineering  23000          2
  Paul Engineering  29000          3
 Helen   Marketing  29000          1
  Jane   Marketing  29000          1
  Jeff   Marketing  35000          2

> SELECT name,
         dept,
         age,
         CUME_DIST() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY age
                           RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cume_dist
    FROM employees;
  Alex       Sales     33 0.3333333333333333
  Lisa       Sales     35 0.6666666666666666
  Evan       Sales     38                1.0
  Paul Engineering     23               0.25
 Chloe Engineering     25               0.50
  Fred Engineering     28               0.75
   Tom Engineering     33                1.0
  Jane   Marketing     28 0.3333333333333333
  Jeff   Marketing     38 0.6666666666666666
 Helen   Marketing     40                1.0

> SELECT name,
         dept,
         salary,
         MIN(salary) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS min
    FROM employees;
  Lisa       Sales  10000 10000
  Alex       Sales  30000 10000
  Evan       Sales  32000 10000
 Helen   Marketing  29000 29000
  Jane   Marketing  29000 29000
  Jeff   Marketing  35000 29000
  Fred Engineering  21000 21000
   Tom Engineering  23000 21000
 Chloe Engineering  23000 21000
  Paul Engineering  29000 21000

> SELECT name,
         salary,
         LAG(salary) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS lag,
         LEAD(salary, 1, 0) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS lead
    FROM employees;
  Lisa       Sales  10000 NULL  30000
  Alex       Sales  30000 10000 32000
  Evan       Sales  32000 30000     0
  Fred Engineering  21000  NULL 23000
 Chloe Engineering  23000 21000 23000
   Tom Engineering  23000 23000 29000
  Paul Engineering  29000 23000     0
 Helen   Marketing  29000  NULL 29000
  Jane   Marketing  29000 29000 35000
  Jeff   Marketing  35000 29000     0