推荐答案
Impala 支持以下常见的分析函数：
ROW_NUMBER()
为每一行分配一个唯一的序号，通常用于排序和去重。RANK()
为每一行分配一个排名，相同的值会获得相同的排名，后续排名会跳过。DENSE_RANK()
类似于RANK()，但不会跳过后续排名。NTILE(n)
将结果集分成n个桶，并为每一行分配一个桶号。LEAD(expr, offset, default)
返回当前行之后的某一行中的值。LAG(expr, offset, default)
返回当前行之前的某一行中的值。FIRST_VALUE(expr)
返回窗口中的第一个值。LAST_VALUE(expr)
返回窗口中的最后一个值。SUM(expr) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)
计算分区内的累计和。AVG(expr) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)
计算分区内的平均值。MIN(expr) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)
计算分区内的最小值。MAX(expr) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)
计算分区内的最大值。COUNT(expr) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)
计算分区内的行数。
本题详细解读
分析函数的作用
分析函数（Analytic Functions）是 SQL 中的一类函数，用于在查询结果集的基础上进行复杂的计算。与聚合函数不同，分析函数不会将多行合并为一行，而是为每一行返回一个计算结果。这些函数通常与 OVER 子句一起使用，以定义计算的范围（窗口）。
Impala 中的分析函数
Impala 支持多种分析函数，这些函数可以用于处理排序、排名、累计计算等场景。以下是一些常见的分析函数及其用途：
ROW_NUMBER()
用于为每一行分配一个唯一的序号，通常用于排序和去重。例如，可以用于获取每个分组中的前 N 条记录。RANK() 和 DENSE_RANK()
用于为每一行分配一个排名。RANK()在遇到相同值时会跳过后续排名，而DENSE_RANK()则不会跳过。NTILE(n)
将结果集分成n个桶，并为每一行分配一个桶号。常用于将数据分成多个等份。LEAD() 和 LAG()
用于访问当前行之前或之后的行的值。LEAD()用于获取后续行的值，而LAG()用于获取前续行的值。FIRST_VALUE() 和 LAST_VALUE()
用于获取窗口中的第一个或最后一个值。通常用于获取某个分组的第一个或最后一个记录。SUM(), AVG(), MIN(), MAX(), COUNT()
这些函数可以与OVER子句一起使用，用于计算分区内的累计和、平均值、最小值、最大值和行数。
使用场景
分析函数在数据分析和报表生成中非常有用。例如，可以使用 ROW_NUMBER() 来去除重复记录，使用 RANK() 来计算销售排名，使用 LEAD() 和 LAG() 来计算时间序列数据的差异等。
示例
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----------在这个示例中，ROW_NUMBER() 为每个员工分配一个唯一的序号，RANK() 和 DENSE_RANK() 为员工分配排名，LEAD() 和 LAG() 分别获取下一个和上一个员工的工资。
总结
Impala 提供了丰富的分析函数，可以满足各种复杂的数据分析需求。通过合理使用这些函数，可以大大提高数据处理的效率和灵活性。