一、背景介绍

在处理大数据量数据集时,我们经常需要进行分组统计。例如,我们需要统计每个城市的人口数量、每个年龄段的人数等。在 PostgreSQL 中,我们可以使用 row_number() 函数结合 over (partition by) 子句来实现这个功能。同时,为了限定每组最多数量,我们可以使用 row_num <= 100 条件进行筛选。

二、实现方法

1. 使用 row_number() 函数

row_number() 函数是一个窗口函数,它可以为每一行分配一个唯一的序号。在 over (partition by) 子句中,我们可以指定按照哪个字段进行分组。例如,如果我们要按照城市进行分组,可以这样写:

SELECT city, age, population, row_number() over (partition by city order by population desc) as row_num
FROM population_data;

这里,我们首先按照城市进行分组,然后按照人口数量降序排列。接着,我们使用 row_number() 函数为每一行分配一个序号。最后,我们将结果命名为 row_num

2. 使用 row_num <= 100 条件进行筛选

为了限定每组最多数量,我们可以使用 row_num <= 100 条件进行筛选。例如,如果我们只想显示每个城市前100名的人口数量,可以这样写:

SELECT city, age, population, row_num
FROM (
    SELECT city, age, population, row_number() over (partition by city order by population desc) as row_num
    FROM population_data
) as subquery
WHERE row_num <= 100;

这里,我们首先将原始查询语句放入一个子查询中,然后在外部查询中添加 WHERE row_num <= 100 条件进行筛选。这样,我们就可以得到每个城市前100名的人口数量了。

三、示例数据

为了演示如何使用 row_number() 函数和 row_num <= 100 条件进行分组统计,我们创建了一个名为 population_data 的表,包含以下字段:

  • city:城市名称(字符串类型)
  • age:年龄(整数类型)
  • population:人口数量(整数类型)

以下是一些示例数据:

cityagepopulation
Beijing3521542000
Shanghai4224237800
Guangzhou3913081000
Shenzhen3612528300
Hangzhou349816000
Chengdu3716330000
Wuhan3811292000
Chongqing4130485500
Tianjin4313562100
Suzhou447725599
Nanjing458288345
Xi'an468375289
Qingdao477779652
Dongguan488349652
Zhengzhou4913534752
Ningbo507896521
Harbin5110789652
Changsha527896521
Xiamen537896521
Shenyang547896521
Nanning557896521
Wuxi567896521
Jinan577896521
Taiyuan587896521
Luoyang597896521
Lanzhou607896521
Kunming617896521


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