select t.* from testtest t where t.rowid<(select max(tt.rowid) from testtest tt where t.sname=tt.sname);
select * from (
select t.*, row_number() over(partition by t.sname order by t.id ) rn from testtest t
)tt where tt.rn = 1
聚合函数(over (partition by 字段1, 字段2, 字段3 order by 字段 desc/asc range between 数值/date preceding/flowing and 数值/date preceding/flowing)) ``` 这里，`聚合函数`可以是`sum`, `count`, `avg`, `...
) PARTITION BY RANGE (order_date) ( PARTITION p_y2019_q1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2019-04-01', 'YYYY-MM-DD')), PARTITION p_y2019_q2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2019-07-01', 'YYYY-MM-DD')), ... ); ...
PARTITION BY RANGE (YEAR(c3)) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1995), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1996), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1997), PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1998), PARTITION ...
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SqlServer的over partition by开窗语句
2. **分区策略**：使用`PARTITION BY RANGE`子句对表进行分区。这里的分区键为`YEAR(order_date)`，即订单日期的年份。通过这种方式，数据被划分到了四个不同的分区中：`p0`包含了所有年份小于2000的数据；`p1`包含...
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介绍了 1.NOT EXISTS， 2.GROUP BY ... [HAVING ...] 3.count(*) over(partition by ...) 做查询的效率,以及各自的使用方法
) PARTITION BY RANGE (order_date) ( PARTITION p_y2019_q1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2019-04-01', 'YYYY-MM-DD')), PARTITION p_y2019_q2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2019-07-01', 'YYYY-MM-DD')), ... ); ...
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