[轉帖]SQL常用函數整理（帶示例）

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liguoquan

2023年6月2日 15:23 本文熱度 642

：[轉帖]SQL常用函數整理（帶示例）

SQL 常用函數整理

Terry

只要思想不滑坡，方法總比困難多.

本文主要記錄日常使用的函數，以筆記的形式不斷補充sql常用函數，部分內容會借鑒大佬的內容，因本文為日常小積累，就不作引用記錄。如有不妥之處請留言，作者會對相應內容進行調整，提前跟各位大佬說聲sorry。同時本文希望可以給有需者帶去幫助。文章中如有錯誤，希望大家多多指導，謝謝···

什么是SQL數據庫？

結構化查詢語言(Structured Query Language)簡稱SQL，是一種數據庫查詢語言。
作用：用于數據存取、查詢、更新和管理關系數據庫系統。

···Let's Go···

Directory List:

一、數據表創建/插入/修改/刪除
二、窗口函數
三、日期函數
四、字符串函數
五、其他常用函數
六、性能優化
七：案例題（面試高頻精選題）

一、數據表創建/插入/修改/刪除

1、創建

--創建數據表
create TABLE Persons(
P_Id int NOT NULL,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255),
PRIMARY KEY (P_Id)
);
create TABLE Persons(
P_Id int NOT NULL,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Address varchar(255),
City varchar(255),
CONSTRAINT pk_PersonID PRIMARY KEY (P_Id,LastName)
)；
--添加主鍵
alter TABLE Persons
ADD PRIMARY KEY (P_Id);
--添加主鍵【pk_PersonID的值是由兩個列（P_Id和LastName）組成的】
alter TABLE Persons
ADD CONSTRAINT pk_PersonID PRIMARY KEY (P_Id,LastName)
--撤銷主鍵
alter TABLE Persons
drop PRIMARY KEY；
alter TABLE Persons
drop CONSTRAINT pk_PersonID
--添加外鍵
create TABLE Orders(
O_Id int NOT NULL,
OrderNo int NOT NULL,
P_Id int,
PRIMARY KEY (O_Id),
FOREIGN KEY (P_Id) REFERENCES Persons(P_Id)
)；

2、插入

insert INTO Websites (name, url, alexa, country)
VALUES ('百度','https://www.baidu.com/','4','CN');
insert INTO Websites (name, url, country)
VALUES ('stackoverflow', 'http://stackoverflow.com/', 'IND');

3、修改/更新

update salaries
set salary = case when salary >= 10000 then salary * 0.9
                         else salary * 1.2
                         end
;
update Websites 
SET alexa='5000', country='USA' 
where name='菜鳥教程';

4、刪除

delete from Websites
where name='Facebook' AND country='USA';
--刪除所有數據
delete from table_name;
--或
delete * from table_name;

二、窗口函數

1、排序函數 row_number / rank / dense_rank

row_number() 則在排序相同時不重復，會根據順序排序。
rank() 排序相同時會重復，總數不會變，意思是會出現1、1、3這樣的排序結果；
dense_rank() 排序相同時會重復，總數會減少，意思是會出現1、1、2這樣的排序結果。

select
    *
    ,row_number() over ( partition by department order by cost desc ) as row_number_result
    ,rank() over ( partition by department order by cost desc) as rank_result
    ,dense_rank() over (partition by department order by cost desc) as dense_rank_result
from table;

2、分組最大值 / 最小值 firs_tvalue / last_value

取的是分組內排序后，截止到當前行第一個/最后一個值

select
    *,
    first_value(name) over (PARTITION BY department ORDER BY cost) as min_cost_user, ## 分組取每個組的最小值對應的人    last_value(name) over (PARTITION BY department ORDER BY cost) as max_cost_user ## 分組取每個組的最大值對應的人from table；

3、累積百分比 cum_dist() over / sum() over

--cume_dist() over 返回的是小于等于當前值的行數/分組內總行數，但我倒序排的話，也就是大于等于了;
--sum() over 是算的累積值的占比;

select
    *,
    cume_dist() OVER (PARTITION BY department ORDER BY cost desc ) as cum_dist,
    sum(cost) OVER (PARTITION BY department ORDER BY cost desc )/sum(cost) OVER (PARTITION BY department) as s
from table
where department = 'A';
--注：當組內出現重復時，累積計算會有所問題，待核驗；

4、錯位函數 lead / lag

lead和lag函數，這兩個函數一般用于計算差值，最適用的場景是計算花費時間。舉個例子，有數據是每個用戶瀏覽網頁的時間記錄，將記錄的時間錯位之后，進行兩列相減就可以得到每個用戶瀏覽每個網頁實際花費的時間。
lead是用于統計窗口內往下第n行值，
lag是用于統計窗口內往上第n行值。
雖然目前我們這個數據不是時間數據，也可以使用這個函數操作一下。例如說，現在計算按cost排序后，每個department的人他們的花費，以及和比他們花費排名更高一名的人的值，可以計算差值。

select *,
    lead(cost) over(partition by department order by cost) next_cost
from table;

三、日期函數

1、日期轉換：

日期與時間戳之間的轉換

--當你存儲的是日期，希望轉化為UNIX時間戳時，使用unix_timestamp函數，命令格式：unix_timestamp(string date, string pattern) ，表示轉換pattern格式的日期到時間戳；--當你存儲的是時間戳，希望轉化為日期，使用from_unixtime函數，命令格式：from_unixtime(bigint unixtime, [string format])；## 日期轉化為時間戳 ##select unix_timestamp('2020-03-21 17:13:39')：得到 1584782019select unix_timestamp('20200321 13:01:03','yyyyMMdd HH:mm:ss') 得到 1584766863select unix_timestamp('20200321','yyyyMMdd') 得到 1584720000## 時間戳轉化為日期 ## 
select from_unixtime (1584782175) 得到 2020-03-21 17:16:15select from_unixtime (1584782175,'yyyyMMdd') 得到 20200321select from_unixtime (1584782175,'yyyy-MM-dd')得到 2020-03-21## 日期和日期之間，也可以通過時間戳來進行轉換 ##select from_unixtime(unix_timestamp('20200321','yyyymmdd'),'yyyy-mm-dd') 得到 2020-03-21select from_unixtime(unix_timestamp('2020-03-21','yyyy-mm-dd'),'yyyymmdd')得到 20200321--注：注意轉換的時間格式要求；

2、日期加減

天--維度計算

--date_sub(string startdate, int days)
## 使用date_sub (string startdate, int days)得到開始日期startdate減少days天后的日期## 
select date_sub('2012-12-08', 10) 得到 2012-11-28
--date_add(string start date, int days)
## 使用date_add(string startdate, int days)得到開始日期startdate增加days天后的日期 ##
select date_add('2012-12-08', 10) 得到 2012-12-18
--datediff(string enddate, string startdate)
## 使用datediff(string enddate, string startdate)得到 結束日期減去開始日期的天數 ## 
select datediff('2012-12-08','2012-05-09') 得到 213

月--維度計算

--add_months(d,n); 
--在某一個日期d上,加上指定的月數n,返回計算后的新日期。d表示日期,n表示要加的月數（n可以為負值）
select add_months(sys date,1) from student;

時間差函數timestampdiff--綜合維度計算

--timestampdiff( interval, datetime_1, datetime_2)
interval:
--毫秒：frac_second
--秒   ：second
--分鐘：minuter
--小時：hour
--天   ：day
--星期：week
--月   ：month
--季度：quarter
--年   ：year
--相差1天
select TIMESTAMPDIFF(DAY, '2018-03-20 23:59:00', '2015-03-22 00:00:00');
--相差49小時
select TIMESTAMPDIFF(HOUR, '2018-03-20 09:00:00', '2018-03-22 10:00:00');
--相差2940分鐘
select TIMESTAMPDIFF(MINUTE, '2018-03-20 09:00:00', '2018-03-22 10:00:00');
--相差176400秒
select TIMESTAMPDIFF(SECOND, '2018-03-20 09:00:00', '2018-03-22 10:00:00');

3、日期提取

日期（2020-03-21 17:13:39）怎么轉換為想要的格式（2020-03-21）

--方法：可以直接使用to_date函數，也可以使用字符串提取函數。
select to_date('2020-03-21 17:13:39') 得到 2020-03-21 
select substr('2020-03-21 17:13:39',1,10) 得到 2020-03-21

獲取日期年份/月份/幾號/當前日期

year()    --獲取日期年份
month() --獲取日期月份
day()     --獲取日期幾號
now()    --獲取當前日期

last_day(datetime)

--返回指定日期當前月的最后一天；
select last_day(create_time) from student;

extract(unit from date)

select EXTRACT(YEAR from OrderDate) AS OrderYear,
EXTRACT(MONTH from OrderDate) AS OrderMonth,
EXTRACT(DAY from OrderDate) AS OrderDay
from Orders；
--date 參數是合法的日期表達式。unit 參數可以是下列的值：
--Unit 值:
MICROSECOND
SECOND
MINUTE
HOUR
DAY
WEEK
MONTH
QUARTER
YEAR
SECOND_MICROSECOND
MINUTE_MICROSECOND
MINUTE_SECOND
HOUR_MICROSECOND
HOUR_SECOND
HOUR_MINUTE
DAY_MICROSECOND
DAY_SECOND
DAY_MINUTE
DAY_HOUR
YEAR_MONTH

也可以通過日期命令格式date_format()提取

4、日期命令格式

date_format(string datetime, interval)

---interval:
%y：表示年(兩位數)，例如: 17 年。
%Y：表示4位數中的年，例如: 2017年
%m：表示月(1-12)
%d: 表示月中的天
%H: 小時(0-23)
%i: 分鐘 (0-59)
%s: 秒 (0-59)
--常用格式：'%Y-%m-%d %H:%i:%s'

5、mysql 獲取日期

（1）獲取當前日期select curdate();（2）獲取本月最后一天select last_day(curdate());（3）獲取本月第一天select date_add(curdate(), interval - day(curdate()) + 1 day);（4）獲取下個月的第一天select date_add(curdate() - day(curdate()) + 1, interval 1 month);（5）獲取當前月的天數select datediff(date_add(curdate() - day(curdate()) + 1, interval 1 month), date_add(curdate(), interval - day(curdate()) + 1 day));

四、字符串函數

1、字符串提取

substr/substring函數

--使用substr/substring (string A, int start)返回字符串A從start位置到結尾的字符串##
select substring('abcde', 3) 得到 cde 
--使用substring(string A, int start, int len)返回字符串A從start位置開始，長度為len的字符串
select substring('abcde', 3,2) 得到 cd

2、字符串拼接

concat/concat_ws函數

--使用concat(string A, string B) 返回字符串AB的拼接結果,可以多個字符串進行拼接
select concat('abc', 'def','gh') 得到abcdefgh
--使用concat_ws(string X, stringA, string B) 返回字符串A和B由X拼接的結果
select concat_ws(',', 'abc', 'def', 'gh') 得到 abc,def,gh

3、字符串常見處理函數：length/trim/lower/upper

--使用length(string A)返回字符串A的長度
select length('abcedfg') 得到 7 
--使用trim(string A) 去除字符串兩邊的空格
select trim(' abc ') 得到 'abc'
--使用lower(string A)/ lcase(string A)返回字符串的小寫形式，常用于不確定原始字段是否統一為大小寫
select lower('abSEd') 得到 absed
--使用upper(string A)/ ucase(string A)返回字符串的大寫形式，常用于不確定原始字段是否統一為大小寫
select upper('abSEd') 得到 ABSED

4、不同格式數據的轉換：cast

--bigint轉換為字符串
select cast(A as string) as A；

5、正則表達式

regexp_extract 提取 / regexp_replace 替換

--regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
--將字符串subject按照pattern正則表達式的規則拆分，返回index指定的字符
select regexp_extract('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 1) 得到 the
--regexp_replace(string A, string B, string C)
--將字符串A中的符合java正則表達式B的部分替換為C
select regexp_replace('foobar', 'oo|ar', '') 得到 fb

6、字符串解析

get_json_object

--get_json_object(string json_string, string path)
--解析json的字符串json_string,返回path指定的內容
select get_json_object(
                  	{"from_remain_count":420,"reason":"collect","to_remain_count":0},
                    '$.from_remain_count'
                ) 得到 420

五、sql實現歸遞累加

目標：由下表1的到表2

⚠️ 使用時注意sql類型，選擇合適方案實現目標結果！-- 方案一：支持mysqlset @sum := 0;select p1.ship_day as '日期'
	,p1.order_cnt as '訂單數'
	,(@sum := @sum + p1.order_cnt) as  '累計訂單數'from(
	select left(a.ship_day, 10) as ship_day
		,count(a.order_no) as order_cnt 
	from order_table as a
	GROUP BY left(a.ship_day, 10)
	ORDER BY left(a.ship_day, 10) asc
	) as p1;-- 方案二：（子查詢）select a.date,
  (select sum(a.num) summary
   from test b
   where b.date <=a.date) as summaryfrom test a group by date;-- 方案三：（笛卡爾積）【推薦使用】select b.date
   ,sum(a.num) from test a,test b where a.date<=b.date group by b.date;-- 方案四：（窗口函數）【不支持mysql】select date
   ,sum(num) over(partition by [group] order by date) summary from test；

六、其他常用函數

1、coalesce函數

用途：
（1）：將空值替換成其他值；
（2）：返回第一個非空值
表達式：
COALESCE是一個函數， (expression_1, expression_2, ...,expression_n)依次參考各參數表達式，遇到非null值即停止并返回該值。如果所有的表達式都是空值，最終將返回一個空值。使用COALESCE在于大部分包含空值的表達式最終將返回空值。

--當success_cnt 為null值的時候，將返回1，否則將返回success_cnt的真實值。
select coalesce(success_cnt, 1) from tableA；
--當success_cnt不為null，那么無論period是否為null，都將返回success_cnt的真實值（因為success_cnt是第一個參數），
--當success_cnt為null，而period不為null的時候，返回period的真實值。
--只有當success_cnt和period均為null的時候，將返回1。
select coalesce(success_cnt,period,1) from tableA；

2、規定返回條數

top/limit

---top
select TOP 50 PERCENT * from Websites;
--前5行
select top 5 * from table
--后5行
select top 5 * from table order by id desc  --desc 表示降序排列 asc 表示升序
---limit
select * from Websites LIMIT 2;
select * from Websites LIMIT 2,5;

3、通配符

4、行列轉換

行轉列函數 pivot / case when

--pivot
select *
from student
PIVOT (SUM(score) FOR subject IN (語文, 數學, 英語)
)；
--case when
select name,
  MAX( CASE WHEN subject='語文' THEN score  ELSE 0 END) AS "語文",
  MAX( CASE WHEN subject='數學' THEN score ELSE 0 END) AS "數學",
  MAX( CASE WHEN subject='英語' THEN score ELSE 0 END) AS "英語"
from student
GROUP BY name;

列轉行 unpivot / case when

--unpivot
select *
from student1
UNPIVOT (score FOR subject IN ("語文","數學","英語")
);
--case when
select
    NAME,
    '語文' AS subject ,
    MAX("語文") AS score
from student1 GROUP BY NAME
union
select
    NAME,
    '數學' AS subject ,
    MAX("數學") AS score
from student1 GROUP BY NAME
union
select
    NAME,
    '英語' AS subject ,
    MAX("英語") AS score
from student1 GROUP BY NAME

注：考慮了下，本文主要記錄有“價值型”函數為主，其他函數可查看以下鏈接：

SQL 教程 | 菜鳥教程www.runoob.com/sql/sql-tutorial.html

七、性能優化

1、能寫在 where 子句里的條件不要寫在 HAVING 子句里

--下列 SQL 語句返回的結果是一樣的:
-- 聚合后使用 HAVING 子句過濾
select sale_date, SUM(quantity)
from SalesHistory 
GROUP BY sale_date
HAVING sale_date = '2007-10-01';
-- 聚合前使用 where 子句過濾
select sale_date, SUM(quantity)
from SalesHistory
where sale_date = '2007-10-01' 
GROUP BY sale_date;
--使用第二條語句效率更高，原因主要有兩點
--1、使用 GROUP BY 子句進行聚合時會進行排序，如果事先通過 where 子句能篩選出一部分行，能減輕排序的負擔；
--2、在 where 子句中可以使用索引，而 HAVING 子句是針對聚合后生成的視頻進行篩選的，但很多時候聚合后生成的視圖并沒有保留原表的索引結構；

2、EXISTS 代替 IN

-- 慢
select * 
from Class_A
where id IN (select id 
                    from  CLASS_B);
-- 快
select *
 from Class_A A 
 where EXISTS (select * 
                         from Class_B  B
                         where A.id = B.id);
--為啥使用 EXISTS 的 SQL 運行更快呢，有兩個原因：
--1、可以`用到索引，如果連接列 (id) 上建立了索引，那么查詢 Class_B 時不用查實際的表，只需查索引就可以了。
--2、如果使用 EXISTS，那么只要查到一行數據滿足條件就會終止查詢， 不用像使用 IN 時一樣掃描全表。在這一點上 NOT EXISTS 也一樣。
--另外如果 IN 后面如果跟著的是子查詢，由于 SQL 會先執行 IN 后面的子查詢，會將子查詢的結果保存在一張臨時的工作表里（內聯視圖），
--然后掃描整個視圖，顯然掃描整個視圖這個工作很多時候是非常耗時的，而用 EXISTS 不會生成臨時表。

3、盡量避免使用否定形式

否定形式有哪些？

<>
!=
NOT IN

為什么要避免使用否定形式

--否定形式語句會導致對全表掃描
--錯誤寫法
select *
from student
where price <>100;
--正確寫法
select *
from student
where price < 100 or price > 100;

4、通過having減少使用中間表

--復雜寫法：以下寫法會產生臨時表 a；
select *
from( select sale_date
                  ,max(price) as max_price
         from sale_table
         group by sale_date) as a
where a.max_price >= 10;
--優化寫法
select sale_date
         ,max(price) as max_prcie
from sale_table
group by sale_date
having max(price) >= 10;

5、多字段使用in謂詞，可匯總一處

--【此處有點高級，作者本人也沒有徹底吸收】
select id
            ,state
            ,city 
from Addresses1 as A1
where state IN (select state
                         from Addresses2 as A2
                         where A1.id = A2.id) 
            AND city IN (select city
                              from Addresses2 as A2 
                              where A1.id = A2.id);
--優化寫法：以上寫法產生了兩張臨時表
select *
from Addresses1 as A1
where id || state || city
           IN (select id || state|| city
                from Addresses2 A2);

七、案例題：

題目1: 查找重復數據學生名字【or 查找重復出現n次的數據】

select a.name
from student as a
group by a.name
having count(a.name) > 1;

題目2: 找出語文課中成績第二高的學生成績。如果不存在第二高成績的學生，那么查詢應返回 null

知識點：

1、limit x,y: 分句表示查詢結果跳過 x 條數據，讀取前 y 條數據;
2、ifnull (a,b): 如果a不是空，結果返回a; 如果a是空，結果返回b;

select ifnull(
     (select distinct 成績  
     from 成績表
     where 課程='語文'
     order by 課程,成績 desc
     limit 1,1),null
     ) as '第二高的學生成績';

題目3: 改變相鄰兩個學生的座位號

1、當總人數為偶數時：

case
       when mod(座位號, 2) != 0  then 座位號 + 1
       when mod(座位號, 2)  = 0  then 座位號 - 1
end  as  '交換后座位號'

2、當座位號是奇數時：

select
    (case
      # 當座位號是奇數并且不是不是最后一個座位號時        when mod(id, 2) != 0 and counts!= id then id + 1
       # 當座位號是奇數并且是最后一個座位號時，座位號不變        when mod(id, 2) != 0 and counts = id then id
       # 當座位號是偶數時        else id - 1
    end) as id2,studentfrom seat,(select count(*) as counts from seat);

題目4：如何查詢不在表里的數據

select a.姓名 as 不近視的學生名單
from 學生表 as a
     left join 近視學生表 as b on a.學號=b.學生學號
where b.序號 is null;

題目5：用戶訪問次數表，列名包括用戶編號、用戶類型、訪問量。要求在剔除訪問次數前20%的用戶后，每類用戶的平均訪問次數

【解題思路】使用邏輯樹分析方法可以把這個復雜的問題拆解為3個子問題：
1）找出訪問次數前20%的用戶
2）剔除訪問次數前20%的用戶
3）每類用戶的平均訪問次數

select 用戶類型,avg(訪問量)
from 
      (select * 
      from 
            (select *,
                     row_number() over(order by 訪問量 desc) as 排名
            from 用戶訪問次數表) as a
      where 排名 > (select max(排名) from a) * 0.2) as b
group by 用戶類型;

題目6：連續N天登陸

解題思路:
1、因為每天用戶登錄次數可能不止一次，所以需要先將用戶每天的登錄日期(to_date)去重。
2、再用row_number() over(partition by _ order by )函數將用戶id分組，按照登陸時間進行排序。
3、計算登錄日期減去排序值（date_sub 類似于日期減去天數），用戶連續登陸情況下，每次相減的日期都相同。
4、按照id和日期分組并求和，篩選大于等于N的即為連續N天登陸的用戶。

案例：
根據B表計算：10月25日起到當前時間連續7日于8-22點登陸汽車之家的用戶明細。表B：其中包含如下字段：

字段示例

select 
	  # 第四步
	  # 1、計算根據用戶id和新的日期，進行計算，如果計數結果大于等于N，則N天連續登陸
		d.user_id
	   ,d.user_name
	   ,d.cal_date
from(
	# 第三步
	# 1、日期 減去 排序結果【邏輯：日期減去天數得到新的日期，對新的日期計數，如果計數結果大于等于N，則N天連續登陸】
	select c.user_id
		   ,c.user_name
		   ,date_sub(c.log_data, c.rank) as cal_date
	from(
		# 第二步
		# 1、對每個用戶根據日期進行排序
		select b.user_id
			   ,b.user_name
			   ,b.log_data
			   ,row_number() over (PARTITION by b.user_id order by b.log_data) as rank
		from(
			# 第一步
			# 1、提取時間段在8-22點之間的數據；
			# 2、日期從 2020-10-25 開始；
			# 3、數據去重，根據用戶對日期去重
			select DISTINCT user_id, user_name, to_date(log_time) as log_data
			from B as a
			where extract(HOUR from a.log_time) between 8 and 22
				  and to_date(a.log_time) > '2020-10-24'
			) as b
		) as c 
	) as d 
group by d.user_id, d.cal_date
having count(*) >= 7;

題目7：有一場籃球賽，參賽雙方是A隊和B隊，場邊記錄員記錄下了每次得分的詳細信息：

team：隊名
number：球衣號,
name：球員姓名,
score_time：得分時間，
score：當次得分
問（用sql表達）：
1）輸出每一次的比分的反超時刻，以及對應的完成反超的球員姓名；
2）輸出連續三次或以上得分的球員姓名，以及那一撥連續得分的數值；

1）輸出每一次的比分的反超時刻，以及對應的完成反超的球員姓名

#第一步：計算每個時間點A、B兩支隊伍的得分情況，如果沒有得分，就顯示為0；【考點：coalesce函數】
#第二步：計算每個時間點A、B兩隊分別累計得分；【考點：sum() over (partition ```order by ```)】
#第三步：計算每個時刻兩隊的分差；【考點：lead函數】
#第四步：當前時刻的 累計分差 與 下一個時刻的 累積分差 相乘，相等結果小于等于0時，則為比分反超時刻；同時通過兩隊的累積比分相同時刻；【考點：篩選思路】
select z.score_time
	 ,z.name
from(
	#第三步：計算每個時刻兩隊的分差；
	select *
		 ,a_sum_score2-b_sum_score2 as score_gap
		 ,lead(a_sum_score2-b_sum_score2)over(order by score_time) as last_score_gap
	from(
		#第二步：計算每個時間點A、B兩隊分別累計得分
		select team
			 ,number
			 ,name
			 ,score_time
			 ,A_score
			 ,B_score
			 ,sum(A_score) over (order by score_time) a_sum_score2 --計算每個時點A隊的累計得分
			 ,sum(b_score) over (order by score_time) b_sum_score2 --計算每個時點B隊的累計得分
		from(
			#第一步：計算每個時間點A、B兩支隊伍的得分情況，如果沒有得分，就顯示為0；
			select team
				    ,number
				    ,name
				    ,score_time
				    ,coalesce(case when team='A' then score end,0) as A_score --如果某個得分時點B隊得分了，A隊沒有得分，那么A對在這個時點的得分置為0
				    ,coalesce(case when team='B' then score end,0) as B_score --如果某個得分時點A隊得分了，B隊沒有得分，那么B對在這個時點的得分置為0
			from test.basketball_game_score_detail
			ORDER BY score_time
			) as x
		) as y
	) as z
where z.score_gap*last_score_gap<=0
	 and a_sum_score2<>b_sum_score2； --排除得分相等的時點，這些時點肯定不考慮

2）輸出連續三次或以上得分的球員姓名，以及那一撥連續得分的數值

【以下方案個人覺得復雜了，期望有梗簡單解析思路輸出的朋友給予建議】
#第一步：根據時間進行所有人排序
#第二步：
#（1）對每個球員根據時間進行排序
#（2）所有人排序結果 減去 每個球員根據時間排序結果 得到兩者排序差，如果排序差結果相同，則說明是連續的，通過having count() >= N，計算得到連續N次得分的球員
#第三步：通過內連接篩選相關信息
select b.name
	 ,b.score
from(
	#第三步：通過內連接篩選相關信息
	select *
		 ,(rank - row_number() over(partition by a.name order by a.score_time)) as rank_diff
	from(
		#第一步：根據時間進行所有人排序
		select *
			 ,row_number() over(order by score_time) as 'rank'
		from test.basketball_game_score_detail
		) as a
	) as b inner join(
				select b.name
				         ,b.rank_diff
				from(
					#第二步：
					#（1）對每個球員根據時間進行排序
					#（2）所有人排序結果 減去 每個球員根據時間排序結果 得到兩者排序差
					select *
						  ,(rank - row_number() over(partition by a.name order by a.score_time)) as rank_diff
					from(
						#第一步：根據時間進行所有人排序
						select *
							 ,row_number() over(order by score_time) as 'rank'
						from test.basketball_game_score_detail
						) as a
					) as b 
				group by b.name, b.rank_diff
				having count(b.rank_diff) >= 3
	                       ) as c on b.name = c.name and b.rank_diff = c.rank_diff;