在处理大数据量数据集时，我们经常需要进行分组统计。而在 PostgreSQL 中，我们可以使用 row_number() 函数结合 over (partition by) 子句来实现这个功能。同时，通过设置 row_num <= 100 的条件，我们可以限定每组最多数量为 100。本文将详细介绍如何使用这种方法进行分组统计。

一、row_number() 函数简介

row_number() 函数是 PostgreSQL 中的一个窗口函数，它的作用是为每一行分配一个唯一的序号。当涉及到分组统计时，我们可以使用 row_number() 函数结合 over (partition by) 子句来实现。

row_number() 函数的语法如下：

ROW_NUMBER() OVER (
    [PARTITION BY partition_expression, ... ]
    ORDER BY sort_expression [ASC | DESC], ...
)

其中，PARTITION BY 子句用于指定分组条件，ORDER BY 子句用于指定排序条件。

二、使用 row_number() over (partition by) 进行分组统计

假设我们有一个名为 sales 的表，包含以下字段：product_id（产品 ID）、sale_date（销售日期）和 quantity（销售数量）。我们想要统计每个产品的销售数量，但是每组最多只显示前 100 条记录。可以使用以下 SQL 语句实现：

SELECT product_id, sale_date, quantity,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date DESC) AS row_num
FROM sales;

在这个例子中，我们首先使用 PARTITION BY product_id 对数据进行分组，然后使用 ORDER BY sale_date DESC 对每个分组内的数据按照销售日期降序排序。接着，我们使用 ROW_NUMBER() 函数为每一行分配一个唯一的序号。最后，我们将结果输出到一个新的表中。

三、使用 row_num <= 100 限定每组最多数量

在上面的例子中，我们已经实现了对每个产品的销售数量进行分组统计，并且每组最多只显示前 100 条记录。接下来，我们需要进一步优化 SQL 语句，以便在查询时就限制每组的数量。可以使用以下 SQL 语句实现：

WITH ranked_sales AS (
    SELECT product_id, sale_date, quantity,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date DESC) AS row_num
    FROM sales
)
SELECT product_id, sale_date, quantity
FROM ranked_sales
WHERE row_num <= 100;

在这个例子中，我们首先使用 WITH 子句创建一个名为 ranked_sales 的临时表，该表包含了原始数据以及每个产品销售数量的排名信息。然后，我们在查询时直接从临时表中筛选出 row_num <= 100 的记录。这样，我们就可以在查询时就限制每组的数量，提高查询效率。

四、总结

通过使用 row_number() 函数结合 over (partition by) 子句，我们可以在 PostgreSQL 中实现分组统计的功能。同时，通过设置 row_num <= 100 的条件，我们可以限定每组最多数量为 100。这种方法不仅可以提高查询效率，还可以方便地对数据进行分组统计。