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第1章 SQL窗口函数1

1.1 窗口函数的背景2

1.1.1 窗口函数的描述2

1.1.2 基于集合与基于迭代／游标的编程6

1.1.3 窗口函数替代方案的不足之处11

1.2 使用窗口函数的解决方案简介16

1.3 窗口函数中的元素20

1.3.1 分区21

1.3.2 排序22

1.3.3 框架23

1.4 支持窗口函数的查询元素24

1.4.1 查询逻辑处理24

1.4.2 支持窗口函数的子句26

1.4.3 避开限制29

1.5 潜在的额外筛选器31

1.6 窗口定义的重复使用32

1.7 小结33

第2章 窗口函数详述34

2.1 窗口聚合函数34

2.1.1 窗口聚合函数描述34

2.1.2 支持的窗口元素35

2.1.3 对进一步筛选的一些想法51

2.1.4 DISTINCT聚合53

2.1.5 嵌套聚合55

2.2 排名函数60

2.2.1 支持的窗口元素60

2.2.2 ROW_NUMBER60

2.2.3 NTILE65

2.2.4 RANK和DENSE RANK69

2.3 分布函数71

2.3.1 支持的窗口元素71

2.3.2 排名分布函数71

2.3.3 逆分布函数74

2.4 偏移函数77

2.4.1 支持的窗口元素77

2.4.2 LAG和LEAD78

2.4.3 FIRSTVALUE、LASTVALUE和NTH VALUE80

2.5 小结83

第3章 排序集合函数84

3.1 假设集合函数85

3.1.1 RANK85

3.1.2 DENSE_RANK87

3.1.3 PERCENT_RANK88

3.1.4 CUME_DIST89

3.1.5 通用的解决方法90

3.2 逆分布函数93

3.3 偏移函数97

3.4 字符串连接102

3.5 小结103

第4章 窗口函数的优化104

4.1 样本数据104

4.2 索引指南106

4.2.1 POC索引107

4.2.2 反向扫描108

4.2.3 列存储索引111

4.3 排名函数112

4.3.1 ROW_NUMBER112

4.3.2 NTILE114

4.3.3 RANK和DENSE RANK115

4.4 利用APPLY提高并行度116

4.5 聚合和偏移函数119

4.5.1 没有排序和框架119

4.5.2 有排序和框架122

4.6 分布函数133

4.6.1 排名分布函数133

4.6.2 逆分布函数134

4.7 小结137

第5章 利用窗口函数的T-SQL解决方案138

5.1 虚拟数字辅助表138

5.2 日期和时间值序列142

5.3 序列键143

5.3.1 更新列的值为唯一值143

5.3.2 数字序列的应用145

5.4 分页148

5.5 删除重复151

5.6 数据透视154

5.7 每组前N行157

5.8 模式160

5.9 统计总和164

5.9.1 利用窗口函数的基于集合的解决方案167

5.9.2 利用子查询或联接且基于集合的解决方案168

5.9.3 基于游标的解决方案169

5.9.4 基于CLR的解决方案171

5.9.5 嵌套迭代173

5.9.6 带变量的多行UPDATE174

5.9.7 性能基准176

5.10 最大并发间隔178

5.10.1 传统的基于集合的解决方案180

5.10.2 基于游标的解决方案182

5.10.3 基于窗口函数的解决方案185

5.10.4 性能基准187

5.11 包装间隔188

5.11.1 传统的基于集合的解决方案191

5.11.2 基于窗口函数的解决方案192

5.12 数据差距和数据岛201

5.12.1 数据差距202

5.12.2 数据岛204

5.12.3 中位数210

5.13 条件聚合213

5.14 层次结构排序215

5.15 小结219