SQL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",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

示例表和脚本

--员工信息表
CREATE TABLE employee
    ( emp_id    NUMBER,emp_name  VARCHAR2(50) NOT NULL,sex       VARCHAR2(10) NOT NULL,dept_id   INTEGER NOT NULL,manager   INTEGER,hire_date DATE NOT NULL,job_id    INTEGER NOT NULL,salary    NUMERIC(8,2) NOT NULL,bonus     NUMERIC(8,2),email     VARCHAR2(100) NOT NULL,comments  VARCHAR2(500),create_by VARCHAR2(50) NOT NULL,create_ts TIMESTAMP NOT NULL,update_by VARCHAR2(50),update_ts TIMESTAMP
    ) ;
COMMENT ON TABLE employee IS '员工信息表';
COMMENT ON COLUMN employee.emp_id IS '员工编号,自增主键';
COMMENT ON COLUMN employee.emp_name IS '员工姓名';
COMMENT ON COLUMN employee.sex IS '性别';
COMMENT ON COLUMN employee.dept_id IS '部门编号';
COMMENT ON COLUMN employee.manager IS '上级经理';
COMMENT ON COLUMN employee.hire_date IS '入职日期';
COMMENT ON COLUMN employee.job_id IS '职位编号';
COMMENT ON COLUMN employee.salary IS '月薪';
COMMENT ON COLUMN employee.bonus IS '年终奖金';
COMMENT ON COLUMN employee.email IS '电子邮箱';
COMMENT ON COLUMN employee.comments IS '备注信息';
COMMENT ON COLUMN employee.create_by IS '创建者';
COMMENT ON COLUMN employee.create_ts IS '创建时间';
COMMENT ON COLUMN employee.update_by IS '修改者';
COMMENT ON COLUMN employee.update_ts IS '修改时间';
 
 
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name,sex,dept_id,manager,hire_date,job_id,salary,bonus,email,comments,create_by,create_ts,update_by,update_ts) VALUES (1,'刘备','男',1,NULL,DATE '2000-01-01',30000,10000,'liubei@shuguo.com','Admin',TIMESTAMP '2000-01-01 10:00:00',NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,update_ts) VALUES (2,'关羽',2,26000,'guanyu@shuguo.com',update_ts) VALUES (3,'张飞',24000,'zhangfei@shuguo.com',update_ts) VALUES (4,'诸葛亮',DATE '2006-03-15',3,8000,'zhugeliang@shuguo.com',TIMESTAMP '2006-03-15 10:00:00',update_ts) VALUES (5,'黄忠',4,DATE '2008-10-25','huangzhong@shuguo.com',TIMESTAMP '2008-10-25 10:00:00',update_ts) VALUES (6,'魏延',DATE '2007-04-01',7500,'weiyan@shuguo.com',TIMESTAMP '2007-04-01 10:00:00',update_ts) VALUES (7,'孙尚香','女',DATE '2002-08-08',5,12000,5000,'sunshangxiang@shuguo.com',TIMESTAMP '2002-08-08 10:00:00',update_ts) VALUES (8,'孙丫鬟',7,6,6000,'sunyahuan@shuguo.com',update_ts) VALUES (9,'赵云',DATE '2005-12-19',15000,'zhaoyun@shuguo.com',TIMESTAMP '2005-12-19 10:00:00',TIMESTAMP '2006-12-31 10:00:00');
INSERT INTO employee(EMP_ID,update_ts) VALUES (10,'廖化',9,DATE '2009-02-17',8,6500,'liaohua@shuguo.com',TIMESTAMP '2009-02-17 10:00:00',update_ts) VALUES (11,'关平',DATE '2011-07-24',6800,'guanping@shuguo.com',TIMESTAMP '2011-07-24 10:00:00',update_ts) VALUES (12,'赵氏',DATE '2011-11-10',6600,'zhaoshi@shuguo.com',TIMESTAMP '2011-11-10 10:00:00',update_ts) VALUES (13,'关兴',DATE '2011-07-30',7000,'guanxing@shuguo.com',TIMESTAMP '2011-07-30 10:00:00',update_ts) VALUES (14,'张苞',DATE '2012-05-31','zhangbao@shuguo.com',TIMESTAMP '2012-05-31 10:00:00',update_ts) VALUES (15,'赵统',DATE '2012-05-03','zhaotong@shuguo.com',TIMESTAMP '2012-05-03 10:00:00',update_ts) VALUES (16,'周仓',DATE '2010-02-20','zhoucang@shuguo.com',TIMESTAMP '2010-02-20 10:00:00',update_ts) VALUES (17,'马岱',DATE '2014-09-16',5800,'madai@shuguo.com',TIMESTAMP '2014-09-16 10:00:00',update_ts) VALUES (18,'法正',DATE '2017-04-09','fazheng@shuguo.com',TIMESTAMP '2017-04-09 10:00:00',update_ts) VALUES (19,'庞统',18,DATE '2017-06-06',10,4100,2000,'pangtong@shuguo.com',TIMESTAMP '2017-06-06 10:00:00',update_ts) VALUES (20,'蒋琬',DATE '2018-01-28',4000,1500,'jiangwan@shuguo.com',TIMESTAMP '2018-01-28 10:00:00',update_ts) VALUES (21,'黄权',DATE '2018-03-14',4200,'huangquan@shuguo.com',TIMESTAMP '2018-03-14 10:00:00',update_ts) VALUES (22,'糜竺',DATE '2018-03-27',4300,'mizhu@shuguo.com',TIMESTAMP '2018-03-27 10:00:00',update_ts) VALUES (23,'邓芝',DATE '2018-11-11','dengzhi@shuguo.com',TIMESTAMP '2018-11-11 10:00:00',update_ts) VALUES (24,'简雍',DATE '2019-05-11',4800,'jianyong@shuguo.com',TIMESTAMP '2019-05-11 10:00:00',update_ts) VALUES (25,'孙乾',DATE '2018-10-09',4700,'sunqian@shuguo.com',TIMESTAMP '2018-10-09 10:00:00',NULL);

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