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這篇文章主要講解了“partition怎么實現分組聚合”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“partition怎么實現分組聚合”吧！
select * from ( select o.order_id, o.user_id, o.amount_money, o.order_date， o.update_date row_number() over(partition by o.order_id, o.user_id order by o.update_date desc) RANK from order o ) tmp where tmp.RANK = 1
示例(業務庫每日向數據倉庫處理時， 未進行去重處理)：
| order_id | user_id | amount_money | order_date | update_date |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-23 |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-24 |
| 3 | 2 | 40 | 2020-09-22 | 2020-09-23 |
| 4 | 2 | 50 | 2020-09-22 | 2020-09-23 |
未過濾查詢結果：
| order_id | user_id | amount_money | order_date | update_date | rank |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 2 |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-24 | 1 |
| 3 | 2 | 40 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 1 |
| 4 | 2 | 50 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 1 |
過濾后查詢結果（where tmp.RANK = 1）：
| order_id | user_id | amount_money | order_date | update_date | rank |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-24 | 1 |
| 3 | 2 | 40 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 1 |
| 4 | 2 | 50 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 1 |
備注：此分組聚合并不是很消耗時間， 幾乎跟不加此開窗函數一樣。
感謝各位的閱讀，以上就是“partition怎么實現分組聚合”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對partition怎么實現分組聚合這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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