SQL窗口函数的使用方法

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目录

• 什么是窗口函数
• 窗口函数组成部分
• 1.创建数据分区
• 2.分区内的排序
• 3.指定窗口大小
• 窗口函数分类
• 1.聚合窗口函数
• 2.排名窗口函数
• 3.取值窗口函数

什么是窗口函数

SQL窗口函数为在线分析处理（OLAP）和商业智能（BI）提供了复杂分析和报表统计的功能，例如产品的累计销售额统计、分类排名、同比/环比分析等。这些功能通常很难通过聚合函数和分组操作来实现。

窗口函数（Window Function）可以像聚合函数一样对一组数据进行分析并返回结果，二者的不同之处在于，窗口函数不是将一组数据汇总成单个结果，而是为每一行数据都返回一个结果。聚合函数和窗口函数的区别如下图所示。

以SUM函数为例演示这两种函数的差异，以下语句中的SUM()是一个聚合函数：

ｓｅｌｅｃｔ SUM(salary) AS "所有员工月薪总和"FROM employee

以上SUM函数可作为聚合函数使用，表示将所有员工的数据汇总成一个结果。因此，查询返回了所有员工的月薪总和： 

以下语句中的SUM()是一个窗口函数：

ｓｅｌｅｃｔ emp_name AS "员工姓名",       SUM(salary) OVER () AS "所有员工月薪总和"FROM employee;

其中，关键字OVER表明SUM()是一个窗口函数。括号内为空，表示将所有数据作为一个分组进行汇总。该查询返回的结果如下：

以上查询结果返回了所有的员工姓名，并且通过聚合函数SUM()为每个员工都返回了相同的汇总结果。

从以上示例中可以看出，窗口函数的语法与聚合函数的不同之处在于，它包含了一个OVER子句。OVER子句用于指定一个数据分析的窗口，完整的窗口函数定义如下：

其中window_function是窗口函数的名称，expression是可选的分析对象（字段名或者表达式），OVER子句包含分区（PARTITION BY）、排序（ORDER BY）以及窗口大小（frame_clause）3个选项。

提示：聚合函数将同一个分组内的多行数据汇总成单个结果，窗口函数则保留了所有的原始数据。在某些数据库中，窗口函数也被称为在线分析处理（OLAP）函数，或者分析函数（Analytic Function）。

窗口函数组成部分

1.创建数据分区

窗口函数OVER子句中的PARTITION BY选项用于定义分区，其作用类似于查询语句中的GROUP BY子句。如果我们指定了分区选项，窗口函数将会分别针对每个分区单独进行分析。

例如，以下语句按照不同部门分别统计员工的月薪合计：

ｓｅｌｅｃｔ emp_name AS "员工姓名", salary "月薪", dept_id AS "部门编号",       SUM(salary) OVER (         PARTITION BY dept_id       ) AS "部门合计"FROM employee;

其中，PARTITION BY选项表示按照部门进行分区。查询返回的结果如下：

查询结果中的前3行数据属于同一个部门，因此它们对应的部门合计字段都等于80000（30000+26000+24000）。其他部门的员工采用同样的方式进行统计。

提示：在窗口函数OVER子句中指定了PARTITION BY选项之后，我们无须使用GROUP BY子句也能获得分组统计结果。

如果不指定PARTITION BY选项，表示将全部数据作为一个整体进行分析。

2.分区内的排序

窗口函数OVER子句中的ORDER BY选项用于指定分区内数据的排序方式，作用类似于查询语句中的ORDER BY子句。

排序选项通常用于数据的分类排名。例如，以下语句用于分析员工在部门内的月薪排名：

ｓｅｌｅｃｔ emp_name AS "员工姓名", salary "月薪", dept_id AS "部门编号",       RANK() OVER (         PARTITION BY dept_id         ORDER BY salary DESC       ) AS "部门内排名"FROM employee;

其中，RANK函数用于计算数据的名次，PARTITION BY选项表示按照部门进行分区，ORDER BY选项表示在部门内按照月薪从高到低进行排序。查询返回的结果如下：

查询结果中的前3行数据属于同一个部门：“刘备”的月薪最高，在部门内排名第1；“关羽”排名第2；“张飞”排名第3。其他部门的员工采用同样的方式进行排名。

提示：窗口函数OVER子句中的ORDER BY选项和查询语句中的ORDER BY子句的使用方法相同。因此，也可以使用NULLS FIRST或者NULLS LAST选项指定空值的排序位置。

3.指定窗口大小

窗口函数OVER子句中的frame_clause选项用于指定一个移动的分析窗口，窗口总是位于分区的范围之内，是分区的一个子集。在指定了分析窗口之后，窗口函数不再基于分区进行分析，而是基于窗口内的数据进行分析。

窗口选项可以用于实现各种复杂的分析功能，例如计算累计到当前日期为止的销售额总和，每个月及其前后各N个月的平均销售额等。

指定窗口大小的具体选项如下：

其中，ROWS表示以数据行为单位计算窗口的偏移量，RANGE表示以数值（例如10天、5km等）为单位计算窗口的偏移量。

frame_start选项用于定义窗口的起始位置，可以指定以下内容之一：

• UNBOUNDED PRECEDING——表示窗口从分区的第一行开始。
• N PRECEDING——表示窗口从当前行之前的第N行开始。
• CURRENT ROW——表示窗口从当前行开始。

frame_end选项用于定义窗口的结束位置，可以指定以下内容之一：

• CURRENT ROW——表示窗口到当前行结束。
• M FOLLOWING——表示窗口到当前行之后的第M行结束。
• UNBOUNDED FOLLOWING——表示窗口到分区的最后一行结束。

下图说明了这些窗口大小选项的含义

下面语句表示分析窗口从当前分区的第一行开始，直到当前行结束，即对应到图中前面5行记录。

ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

窗口函数分类

1.聚合窗口函数

许多常见的聚合函数也可以作为窗口函数使用，包括AVG()、SUM()、COUNT()、MAX()以及MIN()等函数。

SQL窗口函数-聚合窗口函数

2.排名窗口函数

排名窗口函数用于对数据进行分组排名，包括ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、PERCENT_RANK()、CUME_DIST()以及NTILE()等函数。

SQL窗口函数-排名窗口函数

3.取值窗口函数

取值窗口函数用于返回指定位置上的数据行，包括FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()、LAG()、LEAD()、NTH_VALUE()等函数。

SQL窗口函数-取值窗口函数

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