与PARTITION BY和GROUPBY截然不同

城殇雪

我在正在检查的应用程序中找到了一些SQL查询如下：
  _7 Y4 ]. J( X9 h: l6 mSELECT DISTINCTCompany,Warehouse,Item,SUM(quantity) OVER (PARTITION BY Company,Warehouse,Item) AS stock我确定会产生与以下结果相同的结果：
/ u$ e7 z) T$ T( A: ~) z& e! X# |, _SELECTCompany,Warehouse,Item,SUM(quantity) AS stockGROUP BY Company,Warehouse,Item与第一种方法相比，使用第一种方法是否有任何好处（性能、可读性、额外的灵活性、可维护性等）？
4 e3 I9 B% o* k4 X$ ]                                                               
    解决方案:                                                               
/ o9 d3 d0 m. }2 a4 x5 g1 v8 {                                                                表现：优胜者：GROUP BY
' Z: z* f# _8 s- D! E& i* X一些非常基本的测试显示，至少在我看来，这两个查询生成了完全不同的查询计划。PARTITION BY速度明显较慢。
/ G8 n; [1 L% M该GROUP BY查询计划只包括表扫描和聚集操作，PARTITION BY该计划有两个嵌套循环自连接。PARTITIONBY第二次运行约2800ms，则GROUP BY只用了500毫秒。
* x1 ^) I# h+ B; `. ~2 L9 }& t8 d可读性/可维护性：优胜者：GROUP BY
根据评论员的意见，PARTITION BY对大多数开发人员来说，它的可读性很差，所以将来可能很难维护。
灵活性优胜者：PARTITION BY
PARTITION BY使您在选择分组列时更加灵活。GROUP BY，所有聚合列只能有一组组列。DISTINCT  PARTITION BY你可以在每个分区有不同的列。同样，在某些领域DBMS上，你可以从OVER选择句子中更多的聚合/分析功能。