count() over(partition by …) 是一种 sql 窗口函数，用于在不合并行的前提下按指定字段分组统计行数。它保留原始数据每一行，并在每行显示所属分组的计数值，相比 group by 更灵活，适合带明细的统计场景。1. 常用于统计每个类别或人员的数量，如每个部门的员工人数；2. 可结合 order by 实现累计统计，如计算截止某日的订单总数；3. 支持在 where 过滤后进行计数，如统计用户最近一个月登录次数。使用时需注意 count(字段) 会忽略 null 值，count(*) 则统计所有行，partition by 可跟多个字段，且需关注大数据量下的性能问题。
在 SQL 查询中，COUNT() OVER(PARTITION BY ...) 是一种窗口函数的用法，它能让你在不改变原始数据行的前提下，对数据进行分组统计。相比传统的 GROUP BY，它更灵活，尤其适合做带明细的统计。
什么是 COUNT() OVER(PARTITION BY ...)
简单来说，它是把数据按照某个字段（或多个字段）分区，然后在每个分区内独立计算行数。结果会保留每一行的数据，并在每行上加上该分区内的计数值。
举个例子：你有一张销售记录表，里面有销售人员和订单信息。你想知道每位销售员有多少条订单记录，但又不想合并行，这时候就可以用这个方法。
语法如下：
COUNT(字段名) OVER(PARTITION BY 分组字段)
比如：
SELECT name, order_id, COUNT(order_id) OVER(PARTITION BY name) AS total_ordersFROM sales;
这样就能看到每个人的订单数量，同时保留每一条订单记录。
常见使用场景
1. 统计每个人或每类别的记录数量
这是最常见的一种用途。例如统计每个部门员工数量，但又想保留所有员工的信息。
SELECT employee_id, department, COUNT(employee_id) OVER(PARTITION BY department) AS dept_countFROM employees;
这样每行都会显示所属部门的总人数。
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2. 结合排序做累计统计
除了单纯计数，还可以配合 ORDER BY 和 ROWS BETWEEN 实现动态累计值。
比如查看某销售每天的订单量并计算截止当天的总订单数：
SELECT name, order_date, COUNT(order_id) OVER(PARTITION BY name ORDER BY order_date) AS cum_ordersFROM sales;
这在分析趋势时很有用。
3. 配合 WHERE 条件过滤后计数
有时候我们只关心满足特定条件的数据计数，可以在主查询中加 WHERE 过滤后再使用 OVER(PARTITION BY...)。
例如：统计每位用户最近一个月内的登录次数：
SELECT user_id, login_time, COUNT(login_time) OVER(PARTITION BY user_id) AS recent_loginsFROM loginsWHERE login_time >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 1 MONTH);
使用时需要注意的地方
COUNT 的字段是否为 NULL
如果你写的是 COUNT(*)，那会统计所有行；如果是 COUNT(字段)，则只会统计该字段非空的行。
PARTITION BY 后面可以跟多个字段
比如按地区和地区类型一起分区：
COUNT(*) OVER(PARTITION BY region, region_type)
性能问题要注意
尤其是在大数据量下，窗口函数可能会比较慢，建议合理使用索引和分区。
总结
COUNT() OVER(PARTITION BY ...) 是一个非常实用的 SQL 技巧，尤其适合需要保留明细的同时做分组统计的场景。掌握它的基本用法和几个关键细节，能大大提升你的数据分析效率。
基本上就这些了，用多了你会发现它比 GROUP BY 更灵活，也更适合复杂报表场景。
以上就是SQL 中 count （） over partition by 用法_sql 中 count （） over 分区计数方法的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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