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sql窗口函數(shù)

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SQL 窗口函數(shù)(Window Function)是一種在數(shù)據(jù)庫查詢中執(zhí)行跨行計算的高級功能。它不會合并多行結(jié)果(如 GROUP BY),而是為每一行返回一個基于指定窗口范圍的計算結(jié)果,同時保留原始行的所有細節(jié)。

核心概念(中文術語)

  1. 窗口(Window)
    定義函數(shù)計算的數(shù)據(jù)范圍,由 OVER() 子句指定。
  2. 分區(qū)(PARTITION BY)
    將數(shù)據(jù)按列分組,函數(shù)在每個分區(qū)內(nèi)獨立計算(類似分組)。
  3. 排序(ORDER BY)
    定義分區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)的排序方式,影響計算順序。
  4. 窗口框架(Window Frame)
    指定當前行相關的計算范圍(如 "前3行到后1行")。

常用窗口函數(shù)分類

1. 排名函數(shù)

函數(shù) 作用 示例(按分數(shù)排名)
ROW_NUMBER() 生成唯一序號(相同值也按順序編號) 1, 2, 3, 4
RANK() 并列時跳過后續(xù)名次 1, 1, 3, 4
DENSE_RANK() 并列時不跳名次 1, 1, 2, 3
NTILE(n) 將數(shù)據(jù)分為 n 組并編號 分4組:1,1,2,2,3,3,4,4

2. 聚合函數(shù)(支持窗口計算)

函數(shù) 作用
SUM(列) OVER() 窗口內(nèi)求和
AVG(列) OVER() 窗口內(nèi)平均值
COUNT(列) OVER() 窗口內(nèi)計數(shù)
MAX(列) OVER() 窗口內(nèi)最大值
MIN(列) OVER() 窗口內(nèi)最小值

3. 偏移函數(shù)

函數(shù) 作用
LAG(列, 偏移量) 獲取當前行之前的第 N 行數(shù)據(jù)
LEAD(列, 偏移量) 獲取當前行之后的第 N 行數(shù)據(jù)
FIRST_VALUE(列) 獲取窗口內(nèi)第一行的值
LAST_VALUE(列) 獲取窗口內(nèi)最后一行的值

語法結(jié)構(gòu)

SELECT 
  列1, 列2,
  窗口函數(shù)(列) OVER (
    [PARTITION BY 分組列] 
    [ORDER BY 排序列 [ASC|DESC]]
    [ROWS|RANGE 范圍子句]
  ) AS 結(jié)果列名
FROM 表名;

實際案例

數(shù)據(jù)表 sales

date product amount
2023-01-01 A 100
2023-01-02 A 200
2023-01-03 A 150
2023-01-01 B 50

示例 1:計算每個產(chǎn)品的累計銷售額

SELECT 
  date, product, amount,
  SUM(amount) OVER (
    PARTITION BY product
    ORDER BY date
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS running_total
FROM sales;
結(jié)果 date product amount running_total
2023-01-01 A 100 100
2023-01-02 A 200 300
2023-01-03 A 150 450
2023-01-01 B 50 50

示例 2:計算每個產(chǎn)品銷售額的排名

SELECT 
  product, amount,
  RANK() OVER (
    PARTITION BY product
    ORDER BY amount DESC
  ) AS rank
FROM sales;
結(jié)果(產(chǎn)品A內(nèi)部排名): product amount rank
A 200 1
A 150 2
A 100 3
B 50 1

關鍵技巧

  1. 動態(tài)范圍
    • ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW → 當前行+前2行
    • RANGE BETWEEN INTERVAL '1' DAY PRECEDING AND CURRENT ROW → 時間范圍
  2. 省略范圍
    若僅用 ORDER BY 未指定范圍,默認 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW(從分區(qū)首行到當前行)。
  3. 性能
    合理使用 PARTITION BY 和索引可提升效率。

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