这篇文章主要讲解了“partition怎么实现分组聚合”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“partition怎么实现分组聚合”吧！
select * from ( select o.order_id, o.user_id, o.amount_money, o.order_date， o.update_date row_number() over(partition by o.order_id, o.user_id order by o.update_date desc) RANK from order o ) tmp where tmp.RANK = 1
示例(业务库每日向数据仓库处理时， 未进行去重处理)：
| order_id | user_id | amount_money | order_date | update_date |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-23 |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-24 |
| 3 | 2 | 40 | 2020-09-22 | 2020-09-23 |
| 4 | 2 | 50 | 2020-09-22 | 2020-09-23 |
未过滤查询结果：
| order_id | user_id | amount_money | order_date | update_date | rank |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 2 |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-24 | 1 |
| 3 | 2 | 40 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 1 |
| 4 | 2 | 50 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 1 |
过滤后查询结果（where tmp.RANK = 1）：
| order_id | user_id | amount_money | order_date | update_date | rank |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-24 | 1 |
| 3 | 2 | 40 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 1 |
| 4 | 2 | 50 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 1 |
备注：此分组聚合并不是很消耗时间， 几乎跟不加此开窗函数一样。
感谢各位的阅读，以上就是“partition怎么实现分组聚合”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对partition怎么实现分组聚合这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
