开发函数踩坑记 sum(1) over(partition by stock_code order by trade_date asc)

在 SQL 中，sum(1) over(partition by sac.stock_code order by sac.trade_date asc) 是窗口函数的一种应用，以下是对它的详细解释：

1. sum(1)：这里 sum 是聚合函数，1 是要进行求和的表达式。由于 1 是常量，每一行的 1 相加，实际上就是对行数进行计数（因为每一行的 1 相加的结果就等同于行数）。

2. over 子句：over 子句定义了窗口的范围和计算的逻辑。

   • partition by sac.stock_code：按照 sac.stock_code 字段的值对数据进行分组。也就是说，会分别对每个不同的 stock_code 组进行计算。例如，如果有多个不同的 stock_code 值，会分别计算每个 stock_code 组内的结果。
   • order by sac.trade_date asc：在每个分组内，按照 sac.trade_date 字段升序排列。这会影响 sum 函数的计算顺序。例如，对于每个 stock_code 组，会按照 trade_date 从早到晚的顺序依次对行进行处理来计算累计的和（这里是累计的行数）。

举个例子，假设有以下数据：

对于上述数据，sum(1) over(partition by stock_code order by trade_date asc) 的计算过程如下：

• 对于 stock_code 为 A 的组：

  • 第一行 trade_date 为 2025-01-01，sum(1) 结果为 1（因为此时累计行数为 1）。
  • 第二行 trade_date 为 2025-01-02，sum(1) 结果为 2（累计行数为 2）。

• 对于 stock_code 为 B 的组：

  • 第一行 trade_date 为 2025-01-01，sum(1) 结果为 1。
  • 第二行 trade_date 为 2025-01-02，sum(1) 结果为 2。
  • 第三行 trade_date 为 2025-01-03，sum(1) 结果为 3。

最终结果会增加一个新的列，显示每个组内按日期顺序累计的行数。

PS:很多人会理解成三天的日期聚合后都是3

• 第一行 trade_date 为 2025-01-01，sum(1) 结果为 3。
• 第二行 trade_date 为 2025-01-02，sum(1) 结果为 3。
• 第三行 trade_date 为 2025-01-03，sum(1) 结果为 3。