SQL 窗口函数

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《SQL 窗口函数》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

窗口函数形如：

表达式 OVER (PARTITION BY 分组字段 ORDER BY 排序字段)

有两个能力：

1. 当表达式为

   SELECT *, rank() over (PARTITION BY city ORDER BY people) FROM test

   该 SQL 表示在 city 组内按照 people 进行排序。

   其实 PARTITION BY 也是可选的，如果我们忽略它：

   SELECT *, rank() over (ORDER BY people) FROM test

   也是生效的，但该语句与普通 ORDER BY 等价，因此利用窗口函数进行分组排序时，一般都会使用 PARTITION BY。

   各分组排序函数的差异

   我们将

   SELECT *, 
   rank() over (PARTITION BY city ORDER BY people),
   dense_rank() over (PARTITION BY city ORDER BY people),
   row_number() over (PARTITION BY city ORDER BY people)
   FROM test

   

   其实从结果就可以猜到，这三个函数在处理排序遇到相同值时，对排名统计逻辑有如下差异：

   1. SELECT *, 
      rank() over wd, dense_rank() over wd, row_number() over wd
      FROM test
      WINDOW wd as (PARTITION BY city ORDER BY people)

      累计聚合

      我们之前说过，凡事使用了聚合函数，都会让查询变成聚合模式。如果不用 GROUP BY，聚合后返回行数会压缩为一行，即使用了 GROUP BY，返回的行数一般也会大大减少，因为分组聚合了。

      然而使用窗口函数的聚合却不会导致返回行数减少，那么这种聚合是怎么计算的呢？我们不如直接看下面的例子：

      SELECT *, 
      sum(people) over (PARTITION BY city ORDER BY people)
      FROM test

      

      可以看到，在每个 city 分组内，按照 people 排序后进行了 累加（相同的值会合并在一起），这就是 BI 工具一般说的 RUNNGIN_SUM 的实现思路，当然一般我们排序规则使用绝对不会重复的日期，所以不会遇到第一个红框中合并计算的问题。

      累计函数还有

      avg()

      min()

      等等，这些都一样可以作用于窗口函数，其逻辑可以按照下图理解：
      

      你可能有疑问，直接

      sum(上一行结果，下一行)

      不是更方便吗？为了验证猜想，我们试试

      avg()

      的结果：
      

      可见，如果直接利用上一行结果的缓存，那么 avg 结果必然是不准确的，所以窗口累计聚合是每行重新计算的。当然也不排除对于 sum、max、min 做额外性能优化的可能性，但 avg 只能每行重头计算。

      与 GROUP BY 组合使用

      窗口函数是可以与 GROUP BY 组合使用的，遵循的规则是，窗口范围对后面的查询结果生效，所以其实并不关心是否进行了 GROUP BY。我们看下面的例子：

      

      按照地区分组后进行累加聚合，是对 GROUP BY 后的数据行粒度进行的，而不是之前的明细行。

      总结

      窗口函数在计算组内排序或累计 GVM 等场景非常有用，我们只要牢记两个知识点就行了：

      1. 分组排序要结合 PARTITION BY 才有意义。
      2. 累计聚合作用于查询结果行粒度，支持所有聚合函数。

      讨论地址是：精读《SQL 窗口函数》· Issue #405 · ascoders/weekly

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