如何计算下面sql中rn的总数as count，select ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY m.employee_id ORDER BY m.ym DESC) AS rn from stk_iris_kt36_setting_kojin_meisai m
时间: 2024-04-11 16:33:23 浏览: 206
要计算rn的总数，你可以在原始SQL查询的基础上使用子查询来实现。子查询将原始查询作为内部查询，然后在外部查询中使用COUNT函数来计算rn的总数。
以下是示例代码：
```sql
SELECT COUNT(*) AS count
FROM (
SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY m.employee_id ORDER BY m.ym DESC) AS rn
FROM stk_iris_kt36_setting_kojin_meisai m
) AS subquery;
```
在这个示例中，内部查询使用原始SQL查询，并命名为subquery。然后，外部查询使用COUNT函数来计算subquery中的行数，并将其命名为count。这样就可以得到rn的总数。
相关问题
SQL去重分组groupby
### SQL 去重与分组 `GROUP BY` 的使用方法
在处理数据库中的数据时，常常需要去除重复记录并对特定字段进行分组汇总。以下是几种实现方式：
#### 方法一：使用 `DISTINCT`
当只需要获取某一列不重复的数据时，可以采用 `SELECT DISTINCT` 语句来完成这一目标[^3]。
```sql
SELECT DISTINCT column_name
FROM table_name;
```
此命令会返回指定列中所有的唯一值组合。
#### 方法二：利用 `GROUP BY` 进行分组查询
对于更复杂的场景，则可以通过 `GROUP BY` 子句来进行多维度的聚合计算。它允许按照一个或多个字段对结果集进行分区，并配合聚集函数（如COUNT(), SUM()等）一起工作以获得每一分区内的统计数据[^2]。
```sql
SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
WHERE salary > 50000
GROUP BY department;
```
上述例子展示了按部门分类统计薪资超过五万员工数量的过程。
#### 方法三：结合窗口函数 `ROW_NUMBER()` 实现高级去重逻辑
除了传统的 `DISTINCT` 和 `GROUP BY` 外，在某些情况下可能还需要更加灵活的方式——即基于一定规则选取某类记录作为代表。这时就可以考虑应用窗口函数 `ROW_NUMBER()` 来达成目的。
```sql
WITH RankedData AS (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY email ORDER BY id DESC) rn
FROM users
)
DELETE FROM users u USING RankedData r
WHERE u.id = r.id AND r.rn > 1;
```
这段代码片段实现了保留最新注册邮箱地址对应的用户信息的同时删除其余具有相同电子邮件的老账户的功能。
sql collapse
### 关于SQL中的Collapse用法
在标准的SQL查询语句中，“collapse”并不是一个内置的关键字或函数。然而，在某些特定环境下的扩展功能或是第三方工具可能会提供类似的特性来简化数据处理过程。对于常见的数据库管理系统，如Microsoft SQL Server，并未直接提及“collapse”的具体实现[^1]。
尽管如此，在实际应用开发过程中，有时会遇到需要模拟“collapse”效果的需求——即减少冗余记录或将多条相关联的数据汇总成一条更简洁的形式展示出来。这类操作通常可以通过其他方式达成：
#### 使用GROUP BY子句
当希望按照某一列或多列分组并计算每组内的聚合值时，`GROUP BY`是一个非常有效的手段。这可以看作是一种广义上的“collapse”，因为它能够把具有相同键值的所有行合并起来，并通过诸如COUNT()、SUM()等聚集函数返回单一的结果集。
```sql
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department_id;
```
此段代码将按部门ID对员工表进行分组统计人数[^4]。
#### 利用窗口函数Window Functions
如果目标是在保留原始表格结构的同时添加一些额外的信息用于表示重复项之间的关系，则可以考虑采用窗口函数。这些函数允许在一个分区内部执行累积运算而不改变输入行数，从而达到一种视觉上类似于“collapse”的呈现形式。
```sql
WITH RankedEmployees AS (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY email ORDER BY hire_date DESC) rn
FROM employees
)
DELETE FROM RankedEmployees WHERE rn > 1; -- 删除同一邮箱地址对应多个账户的情况，只留下最近入职的那个
```
上述例子展示了如何利用ROW_NUMBER()去除潜在的重复注册用户记录。
由于提供的参考资料并未涉及具体的“collapse”语法说明，因此以上解释基于常规SQL实践以及可能的应用场景给出的一般指导建议。如果有更加确切的产品文档或者其他权威资源指明了特殊的“collapse”命令定义，请参照那些官方指南获取最准确的帮助信息。
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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