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select * from ( select o.order_id, o.user_id, o.amount_money, o.order_date， o.update_date row_number() over(partition by o.order_id, o.user_id order by o.update_date desc) RANK from order o ) tmp where tmp.RANK = 1
示例(业务库每日向数据仓库处理时， 未进行去重处理)：
| order_id | user_id | amount_money | order_date | update_date |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-23 |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-24 |
| 3 | 2 | 40 | 2020-09-22 | 2020-09-23 |
| 4 | 2 | 50 | 2020-09-22 | 2020-09-23 |
未过滤查询结果：
| order_id | user_id | amount_money | order_date | update_date | rank |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 2 |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-24 | 1 |
| 3 | 2 | 40 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 1 |
| 4 | 2 | 50 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 1 |
过滤后查询结果（where tmp.RANK = 1）：
| order_id | user_id | amount_money | order_date | update_date | rank |
| 1 | 1 | 20 | 2020-09-22 | 2020-09-24 | 1 |
| 3 | 2 | 40 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 1 |
| 4 | 2 | 50 | 2020-09-22 | 2020-09-23 | 1 |
备注：此分组聚合并不是很消耗时间， 几乎跟不加此开窗函数一样。
感谢各位的阅读，以上就是“partition怎么实现分组聚合”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对partition怎么实现分组聚合这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！