此题为:lead和lag的用法，lead向上移动，lag向下移动。 select 球员姓名, lead(球员姓名,1)over(partition by 球队名) as 球员错1行, lead(球员姓名,2)over(partition by 球队名) as 球员错2行 from 得分表

此题与上题差不多。 select 雇员编号,部门编号,薪水, avg(薪水)over(partition by 部门编号) as 平均薪水 from 薪水表

窗口函数求平均值,avg(列)over(partition by 分组) select 姓名,科目,成绩, round( avg(成绩)over(partition by 科目),2) as 平均成绩 from 成绩表

select 学号,班级,成绩, round( percent_rank()over(partition by 班级 order by 成绩 desc),2) as 百分位排名 from 成绩表

窗口函数简单排名 select 工号,工资,部门编号, dense_rank()over(partition by 部门编号 order by 工资 desc) as "排名" from 雇员表

简单的窗口函数排名 select 课程号,学号,成绩, dense_rank()over(partition by 课程号 order by 成绩 desc) as 排名 from 成绩表

考点 row_number() 123456 dense_rank()123345 rank 123356 之间的区别 select 学号,成绩,rank()over(order by 成绩 asc) as 成绩升序排名, rank()over(order by 成绩 desc) as 成绩降序排名 from 成绩表

简单窗口函数排名 select 雇员编号,部门编号,薪水, dense_rank()over(partition by 部门编号 order by 薪水 asc) as 薪水升序排名, dense_rank()over(partition by 部门编号 order by 薪水 desc) as 薪水降序排名 from 薪水表

简单的逻辑判断 select 名字 from 雇员表 where 雇员编号%2!=0

没啥可说的，order by 加left select 雇员编号,名字,姓式,性别 from 雇员表 order by 性别 asc, left(名字,1) asc

考点:基础的窗口函数排序,dense_rank 1 1 2 3 row_number 1 2 3 4 rank 1 1 3 4 select 学号,课程号,成绩, row_number()over(order by 成绩 desc) as 排名 from 成绩表

提前上窗口函数了，就是求平台1的，总销售额前30的数据 select t.品牌号, t.品牌名, t.平台1总销售额 from( select y.品牌号,p.品牌名,sum(销售额) as 平台1总销售额, dense_rank()over(order by sum(销售额) desc) as pn from 月销售统计表 y inner join 品牌表 p on y.品牌号=p.品牌号 where 电商平台=1 and year(月份)=2019 group by y.品牌号,p.品牌名 ) as t where t.pn<=30

此题与上题差不多，这种题出的有点乱。 select y.品牌号,p.品牌名,count(distinct y.品牌号) as 品类号数量 from 月销售统计表 y inner join 品牌表 p on y.品牌号=p.品牌号 inner join 品类表 pl on pl.品类号=y.品类号 where year(月份)=2019 and 销售额>=10000 group by y.品牌号,p.品牌名

考点三表和左右链接和内连接的用法，加上筛选条件，以及GROUP by 注意不要被对于指定品类号范围（品类号列表：12、33、45、99、1001）迷惑了。 select y.品牌号,p.品牌名,y.品类号,pl.品类名,电商平台,sum(销售额) as 销售额 from 月销售统计表 y inner join 品牌表 p on y.品牌号=p.品牌号 inner join 品类表 pl on pl.品类号=y.品类号 where year(月份)=2019 group by y.品牌号,y.品类号,p.品牌名,pl.品类名,电商平台