华为云用户手册

ROW_NUMBER() 描述：ROW_NUMBER函数为各组内值生成连续排序序号，其中相同的值其序号也不相同。 返回值类型：BIGINT 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id, classid, score,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score ORDER BY score DESC; id | classid | score | row_number ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 2 5 | 2 | 88 | 3 3 | 2 | 85 | 4 6 | 1 | 70 | 5 4 | 1 | 70 | 6 (6 rows)

PERCENT_RANK() 描述：PERCENT_RANK函数为各组内对应值生成相对序号，即根据公式 (rank - 1) / (total rows - 1)计算所得的值。其中rank为该值依据RANK函数所生成的对应序号，totalrows为该分组内的总元素个数。 返回值类型：DOUBLE PRECISION 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id, classid, score,PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | dense_rank ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 5 | 2 | 88 | 2 3 | 2 | 85 | 3 6 | 1 | 70 | 4 4 | 1 | 70 | 4 (6 rows)

RANK() 描述：RANK函数为各组内值生成跳跃排序序号，其中相同的值具有相同序号，但相同值占用多个编号。 返回值类型：BIGINT 示例： 给定表score(id, classid, score)，每行表示学生id，所在班级id以及考试成绩。 使用RANK函数对学生成绩进行排序： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 CREATE TABLE score(id int,classid int,score int); INSERT INTO score VALUES(1,1,95),(2,2,95),(3,2,85),(4,1,70),(5,2,88),(6,1,70); SELECT id, classid, score,RANK() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | rank ----+---------+-------+------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 6 | 1 | 70 | 5 4 | 1 | 70 | 5 5 | 2 | 88 | 3 3 | 2 | 85 | 4 (6 rows)

DENSE_RANK() 描述：DENSE_RANK函数为各组内值生成连续排序序号，其中相同的值具有相同序号，相同值只占用一个编号。 返回值类型：BIGINT 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id, classid, score,DENSE_RANK() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | dense_rank ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 5 | 2 | 88 | 2 3 | 2 | 85 | 3 6 | 1 | 70 | 4 4 | 1 | 70 | 4 (6 rows)

语法格式 窗口函数需要特殊的关键字OVER语句来指定窗口触发窗口函数。OVER语句用于对数据进行分组，并对组内元素进行排序。窗口函数用于给组内的值生成序号： 1 2 3 4 function_name ([expression [, expression ... ]]) OVER ( window_definition ) function_name ([expression [, expression ... ]]) OVER window_name function_name ( * ) OVER ( window_definition ) function_name ( * ) OVER window_name 其中window_definition子句option为： 1 2 3 4 [ existing_window_name ] [ PARTITION BY expression [, ...] ] [ ORDER BY expression [ ASC | DESC | USING operator ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ] [ frame_clause ] PARTITION BY选项指定了将具有相同PARTITION BY表达式值的行分为一组。 ORDER BY选项用于控制窗口函数处理行的顺序。ORDER BY后面必须跟字段名，若ORDER BY后面跟数字，该数字会被按照常量处理，对目标列没有起到排序的作用。 frame_clause子句option为： 1 2 [ RANGE | ROWS ] frame_start [ RANGE | ROWS ] BETWEEN frame_start AND frame_end 当需要指定一个窗口对分组内所有行结果进行计算时，我们需要指定窗口区间开始的行和结束的行。窗口区间支持RANGE、ROWS两种模式，ROWS以物理单位（行）指定窗口，RANGE将窗口指定为逻辑偏移量。 RANGE、ROWS中可以使用BETWEEN frame_start AND frame_end指定边界可取值。如果仅指定frame_start，则frame_end默认为CURRENT ROW。 frame_start和frame_end取值为： CURRENT ROW，当前行。 N PRECEDING，当前行向前第n行。 UNBOUNDED PRECEDING，当前PARTITION的第1行。 N FOLLOWING，当前行向后第n行。 UNBOUNDED FOLLOWING，当前PARTITION的最后1行。 需要注意，frame_start不能为UNBOUNDED FOLLOWING，frame_end不能为UNBOUNDED PRECEDING，并且frame_end选项不能比上面取值中出现的frame_start选项早。例如RANGE BETWEEN CURRENT ROW AND N PRECEDING是不被允许的。

示例 创建一个分区表： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 CREATE TABLE tpcds.inventory_p1 ( INV_DATE_SK INTEGER NOT NULL, INV_ITEM_SK INTEGER NOT NULL, INV_WAREHOUSE_SK INTEGER NOT NULL, INV_QUANTITY_ON_HAND INTEGER ) DISTRIBUTE BY HASH(INV_ITEM_SK) PARTITION BY RANGE(INV_DATE_SK) ( PARTITION P1 VALUES LESS THAN(2451179), PARTITION P2 VALUES LESS THAN(2451544), PARTITION P3 VALUES LESS THAN(2451910), PARTITION P4 VALUES LESS THAN(2452275), PARTITION P5 VALUES LESS THAN(2452640), PARTITION P6 VALUES LESS THAN(2453005), PARTITION P7 VALUES LESS THAN(MAXVALUE) ); 创建索引ds_inventory_p1_index1。 1 CREATE INDEX ds_inventory_p1_index1 ON tpcds.inventory_p1 (INV_ITEM_SK) LOCAL; 对表tpcds.inventory_p1进行聚集： 1 CLUSTER tpcds.inventory_p1 USING ds_inventory_p1_index1; 对分区p3进行聚集： 1 CLUSTER tpcds.inventory_p1 PARTITION (p3) USING ds_inventory_p1_index1; 对数据库中可以进行聚集的表进聚集： 1 CLUSTER;

功能描述 根据一个索引对表进行聚簇排序。 CLUSTER指示GaussDB(DWS)基于索引名指定的索引来聚簇由表名指定的表。 索引名指定的索引索引必须已经定义在指定表上。 当对一个表聚簇后，该表将基于索引信息进行物理排序。聚簇是一次性操作：当表被更新之后， 更改的内容不会被聚簇。也就是说，系统不会试图按照索引顺序对新的存储内容及更新记录进行重新聚簇。 在对一个表聚簇之后，GaussDB(DWS)会记录在哪个索引上建立了聚簇。 形式CLUSTER table_name会使用前面所用的同一个索引对表重新聚簇。用户也可以用CLUSTER或ALTER TABLE的SET WITHOUT CLUSTER形式把索引设置为可用于后续的聚簇操作或清除任何之前的设置。 不含参数的CLUSTER会将当前用户所拥有的数据库中的先前做过聚簇的所有表重新聚簇，如果是系统管理员调用，则是所有已被聚簇过的表。 在对一个表进行聚簇的时候，会在其上请求一个ACCESS EXCLUSIVE锁。这样就避免了在CLUSTER完成之前对此表执行其它的操作(包括读写)。

注意事项 只有行存B-tree索引支持CLUSTER操作。 如果用户只是随机访问表中的行，那么表中数据的实际存储顺序是无关紧要的。但是， 如果对某些数据的访问多于其它数据，而且有一个索引将这些数据分组， 那么使用CLUSTER中会有所帮助。如果从一个表中请求一定索引范围的值， 或者是一个索引值对应多行，CLUSTER也会有所帮助，因为如果索引标识出第一匹配行所在的存储页，所有其它行也可能已经在同一个存储页里了，这样便节省了磁盘访问的时间，加速了查询。 在聚簇过程中，系统创建一个按照索引顺序建立的表的临时拷贝的同时，也会建立表上的每个索引的临时拷贝。因此，需要磁盘上有足够的剩余空间， 至少是表大小和索引大小的和。 因为CLUSTER会记住聚集信息，可以第一次手动聚簇想要聚簇的表，然后设置一个定期运行的维护脚本，其中执行不带任何参数的CLUSTER，这样那些表就会被周期性地重新聚簇。 因为优化器记录着有关表的排序的统计，所以建议在新近聚簇的表上运行ANALYZE。否则，优化器可能会选择很差劲的查询规划。 CLUSTER不允许在事务中执行。

语法格式 对一个表进行聚簇排序。 1 CLUSTER [ VERBOSE ] table_name [ USING index_name ]; 对一个分区进行聚簇排序。 1 CLUSTER [ VERBOSE ] table_name PARTITION ( partition_name ) [ USING index_name ]; 对已做过聚簇的表重新进行聚簇。 1 CLUSTER [ VERBOSE ];

参数说明 UNIQUE 创建唯一性索引，每次添加数据时检测表中是否有重复值。如果插入或更新的值会引起重复的记录时，将导致一个错误。 目前只有行存表B-tree索引和列存表的B-tree索引支持唯一索引。 schema_name 要创建的索引所在的模式名。指定的模式名需与表所在的模式相同。 index_name 要创建的索引名，索引的模式与表相同。索引名不能与数据库中已有的表名重复。 取值范围：字符串，要符合标识符的命名规范。 table_name 需要为其创建索引的表的名字，可以用模式修饰。 取值范围：已存在的表名。 USING method 指定创建索引的方法。 取值范围： btree：B-tree索引使用一种类似于B+树的结构来存储数据的键值，通过这种结构能够快速的查找索引。btree适合支持比较查询以及查询范围。 gin：GIN索引是倒排索引，可以处理包含多个键的值（比如数组）。 gist：Gist索引适用于几何和地理等多维数据类型和集合数据类型。 Psort：Psort索引。针对列存表进行局部排序索引。 行存表支持的索引类型：btree（行存表缺省值）、gin、gist。列存表支持的索引类型：Psort（列存表缺省值）、btree、gin。 column_name 表中需要创建索引的列的名字（字段名）。 如果索引方式支持多字段索引，可以声明多个字段。最多可以声明32个字段。 expression 创建一个基于该表的一个或多个字段的表达式索引，通常必须写在圆括弧中。如果表达式有函数调用的形式，圆括弧可以省略。 表达式索引可用于获取对基本数据的某种变形的快速访问。比如，一个在upper(col)上的函数索引将允许WHERE upper(col) = 'JIM'子句使用索引。 在创建表达式索引时，如果表达式中包含IS NULL子句，则这种索引是无效的。此时，建议用户尝试创建一个部分索引。 COLLATE collation COLLATE子句指定列的排序规则（该列必须是可排列的数据类型）。如果没有指定，则使用默认的排序规则。 opclass 操作符类的名字。对于索引的每一列可以指定一个操作符类，操作符类标识了索引那一列的使用的操作符。例如一个B-tree索引在一个四字节整数上可以使用int4_ops；这个操作符类包括四字节整数的比较函数。实际上对于列上的数据类型默认的操作符类是足够用的。操作符类主要用于一些有多种排序的数据。例如，用户想按照绝对值或者实数部分排序一个复数。能通过定义两个操作符类然后当建立索引时选择合适的类。 ASC 指定按升序排序 （默认）。本选项仅行存支持。 DESC 指定按降序排序。本选项仅行存支持。 NULLS FIRST 指定空值在排序中排在非空值之前，当指定DESC排序时，本选项为默认的。 NULLS LAST 指定空值在排序中排在非空值之后，未指定DESC排序时，本选项为默认的。 COMMENT 'text' 指定索引的注释信息。 WITH ( {storage_parameter = value} [, ... ] ) 指定索引方法的存储参数。 取值范围： 只有GIN索引支持FASTUPDATE，GIN_PENDING_LIST_LIMIT参数。GIN和Psort之外的索引都支持FILLFACTOR参数。 FILLFACTOR 一个索引的填充因子（fillfactor）是一个介于10和100之间的百分数。 取值范围：10~100 FASTUPDATE GIN索引是否使用快速更新。 取值范围：ON，OFF 默认值：ON GIN_PENDING_LIST_LIMIT 当GIN索引启用fastupdate时，设置该索引pending list容量的最大值。 取值范围：64~INT_MAX，单位KB。 默认值：gin_pending_list_limit的默认取决于GUC中gin_pending_list_limit的值（默认为4MB） WHERE predicate 创建一个部分索引。部分索引是一个只包含表的一部分记录的索引，通常是该表中比其他部分数据更有用的部分。例如，有一个表，表里包含已记账和未记账的定单，未记账的定单只占表的一小部分而且这部分是最常用的部分，此时就可以通过只在未记账部分创建一个索引来改善性能。另外一个可能的用途是使用带有UNIQUE的WHERE强制一个表的某个子集的唯一性。 取值范围：predicate表达式只能引用表的字段，它可以使用所有字段，而不仅是被索引的字段。目前，子查询和聚集表达式不能出现在WHERE子句里。 PARTITION index_partition_name 索引分区的名称。 取值范围：字符串，要符合标识符的命名规范。

功能描述 在指定的表上创建索引。 索引可以用来提高数据库查询性能，但是不恰当的使用将导致数据库性能下降。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 经常执行查询的字段。 在连接条件上创建索引，对于存在多字段连接的查询，建议在这些字段上建立组合索引。例如，select * from t1 join t2 on t1.a=t2.a and t1.b=t2.b，可以在t1表上的a，b字段上建立组合索引。 where子句的过滤条件字段上（尤其是范围条件）。 在经常出现在order by、group by和distinct后的字段。 对于点查询场景，推荐建立btree索引。 在分区表上创建索引与在普通表上创建索引的语法不太一样，使用时请注意，如分区表上不支持并行创建索引、不支持创建部分索引、不支持NULL FIRST特性。

注意事项 索引自身也占用存储空间、消耗计算资源，创建过多的索引将对数据库性能造成负面影响（尤其影响数据导入的性能，建议在数据导入后再建索引）。因此，仅在必要时创建索引。 索引定义里的所有函数和操作符都必须是immutable类型的，即结果只能依赖于其输入参数，而不受任何外部的影响（如另外一个表的内容或者当前时间），该限制可以确保该索引的行为是定义良好的。在一个索引上或WHERE语句中使用用户定义函数时，请将其标记为immutable类型函数。 在分区表上创建唯一索引时，索引项中必须包含分布列和所有分区键。 GaussDB(DWS)在分区表上创建索引时只支持本地（LOCAL）索引，不支持全局（GLOBAL）索引。 列存表和HDFS表支持B-tree索引，不支持创建表达式索引、部分索引。 列存表支持通过B-tree索引建立唯一索引。 列存表和HDFS表支持的PSORT索引不支持创建表达式索引、部分索引和唯一索引。 列存表支持的GIN索引支持创建表达式索引，但表达式不能包含空分词、空列和多列，不支持创建部分索引和唯一索引。 roundrobin表不支持创建主键/唯一索引。 对表执行CREATE INDEX或REINDEX操作时会触发索引重建（索引重建过程中会先把数据转储到一个新的数据文件中，重建完成之后会删除原始文件），当表比较大时，重建会消耗较多的磁盘空间。当磁盘空间不足时，要谨慎对待大表CREATE INDEX或REINDEX操作，防止触发集群只读。

语法格式 在表上创建索引。 1 2 3 4 5 6 CREATE [ UNIQUE ] INDEX [ [ schema_name. ] index_name ] ON table_name [ USING method ] ({ { column_name | ( expression ) } [ COLLATE collation ] [ opclass ] [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] }[, ...] ) [ COMMENT 'text' ] [ WITH ( {storage_parameter = value} [, ... ] ) ] [ WHERE predicate ]; 在分区表上创建索引。 1 2 3 4 5 6 CREATE [ UNIQUE ] INDEX [ [ schema_name. ] index_name ] ON table_name [ USING method ] ( {{ column_name | ( expression ) } [ COLLATE collation ] [ opclass ] [ ASC | DESC ] [ NULLS LAST ] }[, ...] ) [ COMMENT 'text' ] LOCAL [ ( { PARTITION index_partition_name } [, ...] ) ] [ WITH ( { storage_parameter = value } [, ...] ) ] ;

货币类型 货币类型存储带有固定小数精度的货币金额。表1中显示的范围假设有两位小数。可以以任意格式输入，包括整型、浮点型或者典型的货币格式（如“$1,000.00”）。根据区域字符集，输出一般是最后一种形式。 表1 货币类型 名字 存储容量 描述 范围 money 8 字节 货币金额 -92233720368547758.08 到 +92233720368547758.07 numeric、int和bigint类型的值可以转化为money类型。如果从real和double precision类型转换到money类型，可以先转化为numeric类型，再转化为money类型，例如： 1 SELECT '12.34'::float8::numeric::money; 这种用法是不推荐使用的。浮点数不应该用来处理货币类型，因为小数点的位数可能会导致错误。 money类型的值可以转换为numeric类型而不丢失精度。转换为其他类型可能丢失精度，并且必须通过以下两步来完成： 1 SELECT '52093.89'::money::numeric::float8; 当一个money类型的值除以另一个money类型的值时，结果是double precision（也就是，一个纯数字，而不是money类型）；在运算过程中货币单位相互抵消。 父主题： 数据类型

NTH_VALUE(value any, nth integer) 描述：NTH_VALUE函数返回该组内的第nth行作为结果。若该行不存在，则默认返回NULL。 返回值类型：与参数数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,NTH_VALUE(id,3) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | nth_value ----+---------+-------+----------- 1 | 1 | 95 | 2 | 2 | 95 | 5 | 2 | 88 | 5 3 | 2 | 85 | 5 4 | 1 | 70 | 5 6 | 1 | 70 | 5 (6 rows)

LAST_VALUE(value any) 描述：LAST_VALUE函数取各组内的最后一个值作为返回结果。 返回值类型：与参数数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,LAST_VALUE(id) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | last_value ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 2 2 | 2 | 95 | 2 5 | 2 | 88 | 5 3 | 2 | 85 | 3 4 | 1 | 70 | 6 6 | 1 | 70 | 6 (6 rows)

LEAD(value any [, offset integer [, default any ]]) 描述：LEAD函数为各组内对应值生成提前值。即当前值对应的行数向后偏移offset位后所得行的value值作为序号。若经过向后偏移后行数超过当前组内的总行数，则对应结果取为default值。若无指定，在默认情况下，offset取为1，default值取为NULL。 返回值类型：与参数数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,LEAD(id,3) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | lead ----+---------+-------+------ 1 | 1 | 95 | 3 2 | 2 | 95 | 4 5 | 2 | 88 | 6 3 | 2 | 85 | 4 | 1 | 70 | 6 | 1 | 70 | (6 rows)

CUME_DIST() 描述：CUME_DIST函数为各组内对应值生成累积分布序号。即根据公式(小于等于当前值的数据行数)/(该分组总行数totalrows)计算所得的相对序号。 返回值类型：DOUBLE PRECISION 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,CUME_DIST() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | cume_dist ----+---------+-------+------------------ 1 | 1 | 95 | .333333333333333 2 | 2 | 95 | .333333333333333 5 | 2 | 88 | .5 3 | 2 | 85 | .666666666666667 4 | 1 | 70 | 1 6 | 1 | 70 | 1 (6 rows)

FIRST_VALUE(value any) 描述：FIRST_VALUE函数取各组内的第一个值作为返回结果。 返回值类型：与参数数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,FIRST_VALUE(id) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | first_value ----+---------+-------+------------- 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 5 | 2 | 88 | 1 3 | 2 | 85 | 1 4 | 1 | 70 | 1 6 | 1 | 70 | 1 (6 rows)

LAG(value any [, offset integer [, default any ]]) 描述：LAG函数为各组内对应值生成滞后值。即当前值对应的行数往前偏移offset位后所得行的value值作为序号。若经过偏移后行数不存在，则对应结果取为default值。若无指定，在默认情况下，offset取为1，default值取为NULL。 返回值类型：与参数数据类型相同。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,LAG(id,3) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | lag ----+---------+-------+----- 1 | 1 | 95 | 2 | 2 | 95 | 5 | 2 | 88 | 3 | 2 | 85 | 1 4 | 1 | 70 | 2 6 | 1 | 70 | 5 (6 rows)

NTILE(num_buckets integer) 描述：NTILE函数根据num_buckets integer将有序的数据集合平均分配到num_buckets所指定数量的桶中，并将桶号分配给每一行。分配时应尽量做到平均分配。 返回值类型：INTEGER 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id,classid,score,NTILE(3) OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | ntile ----+---------+-------+------- 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 5 | 2 | 88 | 2 3 | 2 | 85 | 2 4 | 1 | 70 | 3 6 | 1 | 70 | 3 (6 rows)

ROW_NUMBER() 描述：ROW_NUMBER函数为各组内值生成连续排序序号，其中相同的值其序号也不相同。 返回值类型：BIGINT 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id, classid, score,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score ORDER BY score DESC; id | classid | score | row_number ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 2 5 | 2 | 88 | 3 3 | 2 | 85 | 4 6 | 1 | 70 | 5 4 | 1 | 70 | 6 (6 rows)

DENSE_RANK() 描述：DENSE_RANK函数为各组内值生成连续排序序号，其中相同的值具有相同序号，相同值只占用一个编号。 返回值类型：BIGINT 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id, classid, score,DENSE_RANK() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | dense_rank ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 5 | 2 | 88 | 2 3 | 2 | 85 | 3 6 | 1 | 70 | 4 4 | 1 | 70 | 4 (6 rows)

PERCENT_RANK() 描述：PERCENT_RANK函数为各组内对应值生成相对序号，即根据公式 (rank - 1) / (total rows - 1)计算所得的值。其中rank为该值依据RANK函数所生成的对应序号，totalrows为该分组内的总元素个数。 返回值类型：DOUBLE PRECISION 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT id, classid, score,PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | dense_rank ----+---------+-------+------------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 5 | 2 | 88 | 2 3 | 2 | 85 | 3 6 | 1 | 70 | 4 4 | 1 | 70 | 4 (6 rows)

RANK() 描述：RANK函数为各组内值生成跳跃排序序号，其中相同的值具有相同序号，但相同值占用多个编号。 返回值类型：BIGINT 示例： 给定表score(id, classid, score)，每行表示学生id，所在班级id以及考试成绩。 使用RANK函数对学生成绩进行排序： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 CREATE TABLE score(id int,classid int,score int); INSERT INTO score VALUES(1,1,95),(2,2,95),(3,2,85),(4,1,70),(5,2,88),(6,1,70); SELECT id, classid, score,RANK() OVER(ORDER BY score DESC) FROM score; id | classid | score | rank ----+---------+-------+------ 1 | 1 | 95 | 1 2 | 2 | 95 | 1 6 | 1 | 70 | 5 4 | 1 | 70 | 5 5 | 2 | 88 | 3 3 | 2 | 85 | 4 (6 rows)

语法格式 窗口函数需要特殊的关键字OVER语句来指定窗口触发窗口函数。OVER语句用于对数据进行分组，并对组内元素进行排序。窗口函数用于给组内的值生成序号： 1 2 3 4 function_name ([expression [, expression ... ]]) OVER ( window_definition ) function_name ([expression [, expression ... ]]) OVER window_name function_name ( * ) OVER ( window_definition ) function_name ( * ) OVER window_name 其中window_definition子句option为： 1 2 3 4 [ existing_window_name ] [ PARTITION BY expression [, ...] ] [ ORDER BY expression [ ASC | DESC | USING operator ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ] [ frame_clause ] PARTITION BY选项指定了将具有相同PARTITION BY表达式值的行分为一组。 ORDER BY选项用于控制窗口函数处理行的顺序。ORDER BY后面必须跟字段名，若ORDER BY后面跟数字，该数字会被按照常量处理，对目标列没有起到排序的作用。 frame_clause子句option为： 1 2 [ RANGE | ROWS ] frame_start [ RANGE | ROWS ] BETWEEN frame_start AND frame_end 当需要指定一个窗口对分组内所有行结果进行计算时，我们需要指定窗口区间开始的行和结束的行。窗口区间支持RANGE、ROWS两种模式，ROWS以物理单位（行）指定窗口，RANGE将窗口指定为逻辑偏移量。 RANGE、ROWS中可以使用BETWEEN frame_start AND frame_end指定边界可取值。如果仅指定frame_start，则frame_end默认为CURRENT ROW。 frame_start和frame_end取值为： CURRENT ROW，当前行。 N PRECEDING，当前行向前第n行。 UNBOUNDED PRECEDING，当前PARTITION的第1行。 N FOLLOWING，当前行向后第n行。 UNBOUNDED FOLLOWING，当前PARTITION的最后1行。 需要注意，frame_start不能为UNBOUNDED FOLLOWING，frame_end不能为UNBOUNDED PRECEDING，并且frame_end选项不能比上面取值中出现的frame_start选项早。例如RANGE BETWEEN CURRENT ROW AND N PRECEDING是不被允许的。

注意事项 只有行存B-tree索引支持CLUSTER操作。 如果用户只是随机访问表中的行，那么表中数据的实际存储顺序是无关紧要的。但是， 如果对某些数据的访问多于其它数据，而且有一个索引将这些数据分组， 那么使用CLUSTER中会有所帮助。如果从一个表中请求一定索引范围的值， 或者是一个索引值对应多行，CLUSTER也会有所帮助，因为如果索引标识出第一匹配行所在的存储页，所有其它行也可能已经在同一个存储页里了，这样便节省了磁盘访问的时间，加速了查询。 在聚簇过程中，系统创建一个按照索引顺序建立的表的临时复制的同时，也会建立表上的每个索引的临时复制。因此，需要磁盘上有足够的剩余空间， 至少是表大小和索引大小的和。 因为CLUSTER会记住聚集信息，可以第一次手动聚簇想要聚簇的表，然后设置一个定期运行的维护脚本，其中执行不带任何参数的CLUSTER，这样那些表就会被周期性地重新聚簇。 因为优化器记录着有关表的排序的统计，所以建议在新近聚簇的表上运行ANALYZE。否则，优化器可能会选择很差劲的查询规划。 CLUSTER不允许在事务中执行。

示例 创建一个分区表： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 CREATE TABLE inventory_p1 ( INV_DATE_SK INTEGER NOT NULL, INV_ITEM_SK INTEGER NOT NULL, INV_WAREHOUSE_SK INTEGER NOT NULL, INV_QUANTITY_ON_HAND INTEGER ) DISTRIBUTE BY HASH(INV_ITEM_SK) PARTITION BY RANGE(INV_DATE_SK) ( PARTITION P1 VALUES LESS THAN(2451179), PARTITION P2 VALUES LESS THAN(2451544), PARTITION P3 VALUES LESS THAN(2451910), PARTITION P4 VALUES LESS THAN(2452275), PARTITION P5 VALUES LESS THAN(2452640), PARTITION P6 VALUES LESS THAN(2453005), PARTITION P7 VALUES LESS THAN(MAXVALUE) ); 创建索引ds_inventory_p1_index1。 1 CREATE INDEX ds_inventory_p1_index1 ON inventory_p1 (INV_ITEM_SK) LOCAL; 对表inventory_p1进行聚集： 1 CLUSTER inventory_p1 USING ds_inventory_p1_index1; 对分区p3进行聚集： 1 CLUSTER inventory_p1 PARTITION (p3) USING ds_inventory_p1_index1; 对数据库中可以进行聚集的表进聚集： 1 CLUSTER;

功能描述 根据一个索引对表进行聚簇排序。 CLUSTER指示GaussDB(DWS)基于索引名指定的索引来聚簇由表名指定的表。 索引名指定的索引该索引必须已经定义在指定表上。 当对一个表聚簇后，该表将基于索引信息进行物理排序。聚簇是一次性操作：当表被更新之后， 更改的内容不会被聚簇。也就是说，系统不会试图按照索引顺序对新的存储内容及更新记录进行重新聚簇。 在对一个表聚簇之后，GaussDB(DWS)会记录在哪个索引上建立了聚簇。 形式CLUSTER table_name会使用前面所用的同一个索引对表重新聚簇。用户也可以用CLUSTER或ALTER TABLE的SET WITHOUT CLUSTER形式把索引设置为可用于后续的聚簇操作或清除任何之前的设置。 不含参数的CLUSTER会将当前用户所拥有的数据库中的先前做过聚簇的所有表重新聚簇，如果是系统管理员调用，则是所有已被聚簇过的表。 在对一个表进行聚簇的时候，会在其上请求一个ACCESS EXCLUSIVE锁。这样就避免了在CLUSTER完成之前对此表执行其它的操作(包括读写)。

语法格式 对一个表进行聚簇排序。 1 CLUSTER [ VERBOSE ] table_name [ USING index_name ]; 对一个分区进行聚簇排序。 1 CLUSTER [ VERBOSE ] table_name PARTITION ( partition_name ) [ USING index_name ]; 对已做过聚簇的表重新进行聚簇。 1 CLUSTER [ VERBOSE ];