文章目录

前言
1. 窗口函数
- 1.1 窗口函数概念及基本的使用方法
2. 窗口函数种类
- 2.1 专用窗口函数
- 2.2 聚合函数在窗口函数上的使用
3. 窗口函数的应用 - 计算移动平均
- 3.1 窗口函数适用的范围和注意事项
4. GROUPING 运算符
- 4.1 ROLLUP -计算合计及小计
练习题
总结

前言

在日常工作中，经常会遇到需要在每组内排名，比如下面的业务需求：

排名问题：每个部门按业绩来排名；
topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励。

面对这类需求，就需要使用sql的高级功能窗口函数了。

1. 窗口函数

1.1 窗口函数概念及基本的使用方法

窗口函数也称为OLAP函数。OLAP 是OnLine AnalyticalProcessing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。

为了便于理解，称之为窗口函数。常规的SELECT语句都是对整张表进行查询，而窗口函数可以让我们有选择的去某一部分数据进行汇总、计算和排序。

窗口函数的通用形式：

<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列名>]ORDER BY <排序用列名>)

其中的*[] 中的内容可以省略。
窗口函数最关键的的是搞明白关键字PARTITION BY 和ORDER BY 的作用。

PARTITON BY是用来分组，即选择要看哪个窗口，类似于GROUP BY 子句的分组功能，但是PARTITION BY 子句并不具备GROUP BY 子句的汇总功能，并不会改变原始表中记录的行数。

ORDER BY是用来排序，即决定窗口内，是按那种规则(字段)来排序的。

举个例子：

SELECT product_name,product_type,sale_price,RANK() OVER (PARTITION BY product_typeORDER BY sale_price) AS rankingFORM product

得到的结果：

先忽略生成的新列 - [ranking]，看下原始数据在PARTITION BY 和 ORDER BY 关键字的作用下发生了什么变化。

PARTITION BY 能够设定窗口对象范围。本例中，为了按照商品种类进行排序，我们指定了product_type。即一个商品种类就是一个小的"窗口"。

ORDER BY 能够指定按照哪一列、何种顺序进行排序。为了按照销售单价的升序进行排列，我们指定了sale_price。此外，窗口函数中的ORDER BY与SELECT语句末尾的ORDER BY一样，可以通过关键字ASC/DESC来指定升序/降序。省略该关键字时会默认按照ASC，也就是升序进行排序。

2. 窗口函数种类

大致来说，窗口函数可以分为两类。

将SUM、MAX、MIN等聚合函数用在窗口函数中；
RANK、DENSE_RANK等排序用的专用窗口函数。

2.1 专用窗口函数

RANK函数
计算排序时，如果存在相同位次的记录，则会跳过之后的位次。（例）有3条记录排在第1位时：1位、1位、1位、4位…
DENSE_RANK函数
同样是计算排序，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次。（例）有3条记录排在第1位时：1位、1位、1位、2位…
ROW_NUMBER函数
同样是计算排序，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次。（例）有3条记录排在第1位时：1位、2位、3位、4位。

运行以下代码：

SELECT product_name,product_type,sale_price,RANK() OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY sale_price) AS dense_ranking,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY sale_price) AS row_numFROM product

执行结果：

2.2 聚合函数在窗口函数上的使用

聚合函数在窗口函数中的使用方法和之前的专用窗口函数一样，只是出来的结果是一个累计的聚合函数值。

运行以下代码：

SELECT product_id,product_name,sale_price,SUM(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_sum,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_avgFROM product;

执行结果：

可以看出，聚合函数结果是，按我们指定的排序，这里是product_id，当前所在行及之前所有的行的合计或均值。即累计到当前的聚合。

3. 窗口函数的应用 - 计算移动平均

在上面提到，聚合函数在窗口函数使用时，计算的是累积到当前行的所有的数据的聚合。实际上，还可以指定更加详细的汇总范围。该汇总范围称为框架(frame)。

语法：

<窗口函数> OVER (ORDER BY <排序用列名>ROWS n PRECEDING)<窗口函数> OVER (ORDER BY <排序用列名>ROWS BETWEEN n PRECEDING AND n FOLLOWING)

PRECEDING (“之前”)，将框架指定为“截止到之前n行”，加上自身行；
FOLLOWING (“之后”)，将框架指定为“截止到之后n行”，加上自身行。
BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING，将框架指定为“之前1行”+“之后1行”

执行以下代码：

SELECT product_id,product_name,sale_price,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_idROWS 2 PRECEDING) AS moving_avg,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_idROWS BETWEEN 1 PRECEDINGAND 1 FOLLOWING) AS moving_avgFROM product

执行结果：
注意观察框架的范围。

ROWS 2 PRCEDING:

ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING:

3.1 窗口函数适用的范围和注意事项

原则上，窗口函数只能在SELECT 子句中使用
窗口函数OVER 中的ORDER BY 子句并不会影响最终结果的排序。其只是用来决定窗口函数按何种顺序计算

4. GROUPING 运算符

4.1 ROLLUP -计算合计及小计

常规的GROUP BY 只能得到每个分类的小计，有时候还需要计算分类的合计，可以用ROLLUP 关键字。

SELECT product_type,regist_date,SUM(sale_price) AS sum_priceFROM product
GROUP BY product_type, regist_date WITH ROLLUP

得到的结果为：

这里ROLLUP 对product_type, regist_date两列进行合计汇总。结果实际上有三层聚合，如下图模块3是常规的 GROUP BY的结果，需要注意的是衣服有个注册日期为空的，这是本来数据就存在日期为空的，不是对衣服类别的合计；模块2和1 ROLLUP 带来的合计，模块2是对产品种类的合计，模块1是对全部数据的统计。

ROLLUP 可以对多列进行汇总小计和合计。

练习题

练习1：

说一下使用的 product（商品）表执行如下 SELECT 语句所能得到的结果。

SELECT product_id,product_name,sale_price,MAX(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS Current_max_priceFROM product

运行结果：

练习2：

继续使用product 表，计算出按照登记日期（registe_date ）升序进行排列的各日期的销售单价（sale_price）的总额。排序是需要将登记日期为NULL 的“运动T恤”记录排在第1位（也就是将其看作比其他日期都早）。

SELECT product_id,product_name,regist_date,SUM(sale_price) OVER (partition by regist_date) AS sum_price_by_dateFROM product
ORDER BY -ISNULL(regist_date), regist_date;

运行结果：

练习3 思考题：

Q：窗口函数不指定RARTITION BY 的效果是什么？

A： 1. 窗口函数具有以下功能：
1）同时具有分组（partition by）和排序（order by）的功能；
2）不减少原表的行数，所以经常用来在每组内排名。
如果不指定PARTITION BY的话，窗口函数的操作窗口就是整个表（即所有记录都算为同一个分组）。

Q：为什么窗口函数只能在SELECT 子句使用？实际上，在ORDER BY 子句使用系统并不会报错。

A：因为窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数原则上只能写在select子句中；而ORDER BY 子句则是对SELECT 子句中的结果进行操作，操作的是整个结果表，所以可以使用窗口函数，但是窗口函数的返回结果只作为ORDER BY子句的排序依据，并不能返回期望的结果。

总结

窗口函数语法:

<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>order by <用于排序的列名>)

<窗口函数>的位置，可以放以下两种函数：

专用窗口函数，比如rank, dense_rank, row_number等
聚合函数，如sum. avg, count, max, min等

窗口函数有以下功能：

同时具有分组（partition by）和排序（order by）的功能
不减少原表的行数，所以经常用来在每组内排名

窗口函数的使用场景：

业务需求 “在每组内排名”，比如：

排名问题：每个部门按业绩来排名
topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励

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