窗口函数：lead lag FIRST_VALUE

分析函数: RANK ROW_NUMBER

TOPN

row number

说明：
row_number() over ([partition col1] [order by col2])
rank() over ([partition col1] [order by col2])
dense_rank() over ([partition col1] [order by col2])
它们都是根据col1字段分组，然后对col2字段进行排序，对排序后的每行生成一个行号，这个行号从1开始递增
col1、col2都可以是多个字段，用‘,‘分隔

区别：
1）row_number：不管col2字段的值是否相等，行号一直递增，比如：有两条记录的值相等，但一个是第一，一个是第二
2）rank：上下两条记录的col2相等时，记录的行号是一样的，但下一个col2值的行号递增N（N是重复的次数），比如：有两条并列第一，下一个是第三，没有第二
3）dense_rank：上下两条记录的col2相等时，下一个col2值的行号递增1，比如：有两条并列第一，下一个是第二

 select empname,empjob,salary,deptno,row_number() over(partition by deptno order by salary desc ) rank from emp;

//测试原数据
Hive TopN
achinese98
aenglish90
amath90
dchinese88
cenglish82
cmath98
bmath79
bchinese79
benglish79
zenglish90
zmath89
zchinese80
emath99
eenglish87
denglish90


create table t(name string, sub string, score int) row format delimited fields terminated by '\t';


load data local inpath "/home/user01/grades.txt" into table t;

• 为每个学生的各门功课成绩排名

1、row_number
select *,row_number() over (partition by name order by score desc) as rank from t;

• .rank //排序字段相同的记录使用相同的排名，下一个从值的行号递增N（N是重复的次数），比如：有两条并列第一，下一个是第三，没有第二

select *,rank() over (partition by name order by score asc) as rank from t;

3、dense_rank //排序字段相同的记录使用相同的排名，下一个值的行号递增1，如下：a的english和math并列第一，下一个chinese是第三，没有第二，b的三门都一样

select *,dense_rank() over (partition by name order by score asc) as rank from t;

业务实例：
统计每个学科的前二名

select * from (select *, row_number() over(partition by name order by score desc) as rank from t )t where rank <=2;


select *,row_number() over () as rank from t rank <=3;

select area, barnd, yuan,  row_number() over (partition by area order by yuan desc) as rank  from order where rank <=3;

各地区热门商品统计
按地区 分组 再按各个商品的销量进行降序排名
北京 iphone7 70000 1
北京 xiaomi5 60000 2
北京 mate9 50000 3
北京 手机膜 40000 4
…
上海 xiaomi5 70000 1
上海 iphone7 60000 2
上海 mate9 50000 3
上海 手机膜 40000 4
..