为了让你的问题有意义，你需要一个列来指定顺序。我假设第一列是 id 包含此信息的列。
一般来说，这在sql中是一个挑战。在配置单元中应该使用的一种方法是交叉连接和聚合。

select t.id, t.colA,
       sum(case when t2.id < t.id and t2.colA < t.colA then 1 else 0 end)
from t cross join
     t t2
group by t.id, t.colA;

注意：即使在中等尺寸的table上也不会有好的性能。

当数据值的顺序影响计算时，作为tableau客户端，您有两个选择。
使用自定义sql编写依赖于行顺序的查询，例如使用over和partition关键字编写支持窗口查询的更高版本的sql。这种方法在数据库服务器上执行特定于订单的计算。
使用tableau table calcs编写一个计算，遍历（聚合）查询结果来计算所需的值。TableCalc是tableau中唯一（至少4种）可以比较不同行之间值的计算类型。其他类型的tableau查询（记录级计算、聚合计算和lod计算）非常有用，但不能根据不同行的顺序执行任何操作。
这两种方法都很有用。两者都有自己的怪癖和复杂性。在所有条件相同的情况下，表格计算更灵活，所以我会先尝试这些。要认识到，除了公式之外，表calc还由有关如何遍历查询结果集的信息（称为分区和寻址）指定。有关表格计算，请参阅联机帮助。
但是，由于表计算是在客户端实现的，因此当您有非常大的数据集时，它们不是最佳选择，否则就不需要提取到客户端。当驱动计算的信息已经从客户端（比如聚合查询结果）获取时，它们是一个很好的选择。

试试这个：
哪里 gs_test 你的输入表 cola 柱

select 
    cola, 
    row_num, 
    sum(if(cola>next_el_, 1, 0)) as countOfTrueBefore 
from 
    (
    select 
        cola, 
        row_num, 
        collect_set(cola) over (order by row_num asc rows between 1 following and unbounded following) as next_el 
    from 
        (
        select 
            cola, 
            sum(1) over (rows between unbounded preceding and current row) as row_num 
        from 
            gs_test
        ) main_inner
    ) main 
lateral view outer explode(next_el) ne as next_el_ group by cola, row_num;

结果：
cola-原始列
row_num—倒数行号（第一行是最后一行）
countoftruebefore-按照你的逻辑

MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: Map: 1  Reduce: 1   Cumulative CPU: 6.91 sec   HDFS Read: 7690 HDFS Write: 278 SUCCESS
Stage-Stage-2: Map: 1  Reduce: 1   Cumulative CPU: 7.2 sec   HDFS Read: 8314 HDFS Write: 285 SUCCESS
Stage-Stage-3: Map: 1  Reduce: 1   Cumulative CPU: 5.34 sec   HDFS Read: 5586 HDFS Write: 63 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 19 seconds 450 msec
OK
0.01    5       0
0.33    1       1
0.47    6       0
0.48    2       2
0.75    4       2
0.85    7       0
0.88    3       4