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PostgreSQL整理，涵盖窗口函数

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简介：
本文详细介绍了PostgreSQL中的窗口函数使用方法和应用场景，帮助读者掌握高效的数据分析技巧。 数据类型：数学函数：三角函数：字符串函数：数据格式函数：日期/时间函数：EXTRACT、date_part 函数支持的字段：数组函数；聚合函数:

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  • PostgreSQL整理，涵盖窗口函数
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    本文详细介绍了PostgreSQL中的窗口函数使用方法和应用场景，帮助读者掌握高效的数据分析技巧。 数据类型：数学函数：三角函数：字符串函数：数据格式函数：日期/时间函数：EXTRACT、date_part 函数支持的字段：数组函数；聚合函数:
     
  • 四种窗口函数
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    本文介绍了SQL中常用的四种窗口函数：ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK()和LAG()/LEAD()，帮助读者了解如何在数据分析时运用这些工具提升效率。 使用四种窗函数设计低通FIR滤波器，采样频率为1000。
     
  • Hive 的窗口函数
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    本文介绍了Apache Hive中的窗口函数，包括其定义、用途及如何使用。通过实例讲解了如何在大数据分析中应用这些功能来提高查询效率和灵活性。 `OVER()`：这个函数用于定义分析函数工作的数据窗口大小，并且该窗口的大小会根据行的变化而变化。它通常跟在聚合函数后面使用，仅对这些函数生效。 - `current row`: 当前行。 - `n preceding`: 向前查找 n 行的数据。 - `n following`: 向后查找 n 行的数据。 - `unbounded`：起点可以是“unbounded preceding”，表示从数据的最开始处算起；也可以是“unbounded following”，则代表到数据末尾结束。 此外，还有以下函数： - `lag(col, n)`: 获取当前行往前第n行的值。 - `lead(col, n)`: 获取当前行往后第n行的值。 - `ntile(n)`：将有序分区中的每一行分配给特定数量（由参数指定）的不同组，并为每组分配一个唯一的编号，从1开始。对于每一行来说，`ntile()` 函数会返回该行所属分组的号码。
     
  • Hive中的窗口函数
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    本文介绍了Apache Hive中窗口函数的概念、作用及使用方法，通过实例详细讲解了如何在大数据分析中应用窗口函数进行复杂计算。 Hive窗口函数系列包括多种功能强大的操作，用于在数据集上执行复杂的分析任务。这些函数允许用户定义一个“窗口”，在这个窗口内可以对行进行分组、排序，并应用聚合或其他计算。通过使用OVER子句，用户可以在不牺牲性能的情况下实现诸如排名、移动平均值和累积总和等高级查询功能。 Hive支持的窗口函数种类繁多，包括但不限于： - 分析函数：如ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() 用于生成行号或排名。 - 聚合函数：例如SUM(column) OVER (PARTITION BY column1 ORDER BY column2 ROWS BETWEEN ...) 计算基于特定分区的累积总和。 这些功能极大地增强了Hive在大数据分析中的灵活性与效率，使得开发者能够更方便地处理大规模数据集上的复杂查询逻辑。
     
  • Excel函数详解，涵盖各类函数及其用法
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    本书详细解析了Excel中各种常用与高级函数的应用方法，包括但不限于查找与引用、逻辑判断等类别，旨在帮助读者掌握高效的数据处理技能。 14. DEGREES 用途：将弧度转换为度数。 语法：DEGREES(angle) 参数：angle是一个以弧度表示的角度值。 实例：“=DEGREES(1)” 返回57.29577951， “=DEGREES(PI()/3)”返回60。 15. EVEN 用途：沿绝对值增大的方向将一个数值取整为最接近的偶数。 语法：EVEN(number) 参数：number是要进行取整处理的一个数值。 实例：“如果A1=-2.6 则公式=EVEN(A1) 返回-4；=EVEN(-4.56+6.87)”返回4。 16.EXP 用途：计算e的n次幂。 语法：EXP(number) 参数：Number为底数e的指数。 注意：EXP函数是LN 函数（自然对数）的反函数。 实例：“如果A1=3，则公式=EXP(A1) 返回20.085537 即e^3”。 17.FACT 用途：返回一个非负整数的阶乘，即1*2*...*该数。 语法：FACT(number) 注意：Number是计算其阶乘的非负数值。如果输入的是小数，则截取为整数。 实例：“如果A1=3，则公式=FACT(A1) 返回6；=FACT(5.5)”返回 120（即1*2*3*4*5）。 18.FACTDOUBLE 用途：返回参数Number 的半阶乘值。 语法：FACTDOUBLE(number) 注意：如果该函数不存在，需要运行“安装”程序加载“分析工具库”。 实例：“=FACTDOUBLE(4)” 返回8。 19. FLOOR 用途：将数值沿绝对值减小的方向去尾舍入为最接近的倍数。 语法：FLOOR(number, significance) 参数：Number是待处理的一个数值，Significance为其倍数。 实例：“如果A1=22.5，则公式=FLOOR(A1, 1) 返回22； =FLOOR(-2.5,-2)”返回-2。 20.GCD 用途：计算两个或多个整数的最大公约数。 语法：GCD(number1,number2,...) 参数：Number1，number2...为从第1个到第30个数值。 注意：如果该函数不存在，必须运行“安装”程序加载“分析工具库”。 实例：“如果A1=16、A2=28、A3=46，则公式=GCD(A1:A3)”返回2。 21.INT 用途：将任意实数向下取整为最接近的整数。 语法：INT(number) 参数：Number是需要处理的一个实数值。 实例：“如果A1=16.24、A2=-28.389，则公式=INT(A1) 返回16， =INT(A2)”返回-29。
     
  • DB2常用函数解析，涵盖100个实用函数
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    本书深入浅出地解析了DB2数据库中的100个常用函数，旨在帮助读者掌握并灵活运用这些函数进行高效的数据处理与分析。 DB2常用函数是数据库管理系统DB2中的基本工具，用于执行各种数据操作与处理任务。这些函数主要分为字符串函数、类型转换函数以及日期时间函数。 在字符串操作方面，常见的功能包括VALUE，该功能返回非空值；COALESCE，则找出参数集中首个非null的数值；LENGTH提供字符长度信息；LCASE和LOWER将输入文本转为小写形式；UCASE与UPPER则执行相反的操作，转换成大写字母。此外还有LTRIM和RTRIM用于去除字符串开头或结尾处多余的空格，LEFT及RIGHT允许提取特定数量的左、右侧字节，CONCAT负责合并两个文字串，INSERT可以替换原文本中的部分字符序列，并插入新内容；LOCATE定位一个子串在主要字符串内的首次出现位置；POSSTR则返回表达式2在1中具体的位置。 类型转换函数帮助用户实现不同数据格式之间的相互转化。例如将数字或日期信息转化为字符串形式等操作，便于数据库进行更灵活的数据处理和分析工作。 对于涉及时间与日期的计算需求，DB2提供了相应的日期时间功能集来满足这些特定场景下的运算要求，涵盖从简单的日期比较到复杂的日历周期推算等多个层面的操作支持。 综上所述，通过掌握并运用好上述各类函数特性及其应用场景知识框架，可以帮助用户在使用DB2进行数据库操作时更加得心应手。
     
  • PB学习与入门指南（涵盖数据窗口、控件和函数等内容，非常适合初学者）
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    本《PB学习与入门指南》专为编程新手设计，全面介绍PowerBuilder基础概念、数据窗口操作、常用控件及内置函数，助力快速上手开发。 本课程由本公司精心打造，旨在与大家共同交流学习，推动pb程序达到新的高度。
     
  • Spark中的Window窗口函数
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    简介：本文介绍了Apache Spark中Window函数的功能与使用方法，讲解了如何利用该函数在大数据处理中实现滑动窗口操作及复杂聚合计算。 Spark窗口函数的测试代码和数据主要包括 countByKeyValueAndWindow 和 reduceByKeyAndWindows。
     
  • Gauss-Gamma双重窗口函数
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    Gauss-Gamma双重窗口函数结合了高斯分布与伽玛分布的特点，用于信号处理中优化滤波效果，尤其在噪声抑制和边缘保持方面表现卓越。 在图像处理领域尤其是合成孔径雷达（SAR）图像分析中，gauss-gamma双窗函数是一种高效的技术，用于改善含有相干斑噪声的图像质量。这种特殊的噪声来源于雷达信号的干涉与散射特性，在图像上表现为不均匀亮度区域，影响细节识别和分析。 该技术结合了高斯函数和平滑处理的优点以及伽马函数在边缘检测中的优势，适用于不同类型的图像特征。高斯函数适合于大部分连续变化的区域平滑处理；而伽马函数则能够更好地捕捉到突变部分的变化率陡峭特性。双窗机制意味着根据图像的不同部位选择性地应用这两种方法，从而实现更好的去噪和保持边缘效果。 在SAR图像分析中，计算梯度强度与方向是关键步骤之一，有助于识别图像中的边界及结构特征。通过gauss-gamma双窗函数的应用，即使在存在相干斑噪声的情况下也能更精确地获取这些信息并保留细节。 文件`gauss_gamma.m`可能包含了实现该算法的代码，并包括定义高斯和伽马窗口、结合双窗以及计算梯度强度的功能；而主程序`main.m`则负责调用相关函数，执行整个处理流程。测试案例“边缘检测test.png”展示了应用了gauss-gamma双窗函数后的效果。 具体实现时通常会先对SAR图像进行预处理（如归一化），然后分别使用高斯和伽马窗口滤波器。接下来计算每个像素点的梯度强度，这可能涉及差分操作或利用特定滤波器；同时确定这些变化的方向以增强边缘清晰度并减少噪声。 gauss-gamma双窗函数技术对于需要精确边界检测与结构分析的应用（如地理测绘、环境监测和军事侦察等）具有显著优势。通过深入理解和应用这项技术，可以提高SAR图像处理的效果，并更好地利用遥感数据。
     
  • PostgreSQL兼容Oracle函数
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    本项目提供一系列用于增强PostgreSQL功能的插件和脚本，使其能够支持Oracle数据库中的特定函数和特性，便于从Oracle迁移至PostgreSQL。 PostgreSQL 兼容 Oracle 函数的功能可以帮助开发者在 PostgreSQL 数据库中实现与 Oracle 数据库类似的函数操作，从而简化数据库迁移或开发工作中的兼容性问题。这类功能通常包括日期处理、字符串操作以及数据类型转换等常用特性。通过使用这些兼容的函数，可以减少因不同数据库系统之间的差异而导致的代码修改量和测试复杂度，提高跨平台应用开发效率。