query.from(employee)
.list(SQLExpressions.rowNumber()
.over()
.partitionBy(employee.name)
.orderBy(employee.id));
SELECT * FROM
(SELECT employee.name, employee.id, row_number()
over(partition BY employee.name
ORDER BY employee.id)
FROM employee) AS sub
WHERE row_number = 1
正如@timo编写的那样,JPQL(JPA2.1版本)不支持窗口函数(rank、row_number),因此也不支持JPAQuery(QueryDsl JPA 4.1.4)。
但是,您可以重写查询,这样is就不会使用rank over():
select a.* from employees a
where
(
select count(*) from employees b
where
a.department = b.department and
a.salary <= b.salary
) <= 10
order by salary DESC
这是由JPAQuery支持的,它可能是这样的。
final BooleanBuilder rankFilterBuilder =
new BooleanBuilder(employee.department.eq(employee2.department));
rankFilterBuilder.and(employee.salary.loe(employee2.salary));
query.from(employee)
.where(JPAExpressions.selectFrom(employee2)
.where(rankFilterBuilder)
.select(employee2.count())
.loe(10))
.orderBy(employee.salary);
主要内容:rolling(),expanding(),ewm()为了能更好地处理数值型数据,Pandas 提供了几种窗口函数,比如移动函数(rolling)、扩展函数(expanding)和指数加权函数(ewm)。 窗口函数应用场景非常多。举一个简单的例子:现在有 10 天的销售额,而您想每 3 天求一次销售总和,也就说第五天的销售额等于(第三天 + 第四天 + 第五天)的销售额之和,此时窗口函数就派上用场了。 窗口是一种形象化的叫法,这些函数在执行操作时,就
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