SQL中的開窗函數(視窗函數)

2022-08-25 14:04:08

視窗函數

簡單理解，就是對查詢的結果多出一列，這一列可以是聚合值，也可以是排序值。
開窗函數一般就是說的是over（）函數，其視窗是由一個 OVER 子句定義的多行記錄
開窗函數一般分為兩類,聚合開窗函數和排序開窗函數。

簡單來說，視窗函數有以下功能：

1）同時具有分組和排序的功能

2）不減少原表的行數

3）語法如下：

<視窗函數> over (partition by <用於分組的列名>
                order by <用於排序的列名> [rows between ?? and ???])

<視窗函數>的位置，可以放以下兩種函數：

1）專用視窗函數，包括後面要講到的rank, dense_rank, row_number等專用視窗函數。

2）聚合函數，如sum(). avg(), count(), max(), min()等,rows between…and…

因為視窗函數是對where或者group by子句處理後的結果進行操作，所以視窗函數原則上只能寫在select子句中。

3）業務需求“在每組內排名”，比如：

排名問題：每個部門按業績來排名
topN問題：找出每個部門排名前N的員工進行獎勵

1.1 排序視窗函數rank

-- 如果我們想在每個班級內按成績排名，得到下面的結果。
select *,
   rank() over (partition by 班級
                 order by 成績 desc) as ranking
from 班級表;

我們來解釋下這個sql語句裡的select子句。rank是排序的函數。要求是“每個班級內按成績排名”，這句話可以分為兩部分：

1）每個班級內：按班級分組

partition by用來對錶分組。在這個例子中，所以我們指定了按“班級”分組（partition by 班級）

2）按成績排名

order by子句的功能是對分組後的結果進行排序，預設是按照升序（asc）排列。在本例中（order by 成績 desc）是按成績這一列排序，加了desc關鍵詞表示降序排列。

通過下圖，我們就可以理解partiition by（分組）和order by（在組內排序)的作用了。

group by分組彙總後改變了表的行數，一行只有一個類別。而partiition by和rank函數不會減少原表中的行數。

注意事項：

partition子句可是省略，省略就是不指定分組，只是按成績由高到低進行了排序。但是，這就失去了視窗函數的功能，所以一般不要這麼使用。
視窗函數原則上只能寫在select子句中

1.2 rank(), dense_rank(), row_number()區別

select *,
   rank() over (order by 成績 desc) as ranking,
   dense_rank() over (order by 成績 desc) as dese_rank,
   row_number() over (order by 成績 desc) as row_num
from 班級表

得到結果：

從上面的結果可以看出：

rank函數：這個例子中是5位，5位，5位，8位元，也就是如果有並列名次的行，會佔用下一名次的位置。比如正常排名是1，2，3，4，但是現在前3名是並列的名次，結果是：1，1，1，4。
dense_rank函數：這個例子中是5位，5位，5位，6位，也就是如果有並列名次的行，不佔用下一名次的位置。比如正常排名是1，2，3，4，但是現在前3名是並列的名次，結果是：1，1，1，2。
row_number函數：這個例子中是5位，6位，7位，8位元，也就是不考慮並列名次的情況。比如前3名是並列的名次，排名是正常的1，2，3，4。

1.3 排序擷取資料lag(),lead(),ntile(),cume_dist()

LAG(col,n,default_val)：獲取往前第n行資料，col是列名，n是往上的行數，當第n行為null的時候取default_val
LEAD(col,n, default_val)：往後第n行資料，col是列名，n是往下的行數，當第n行為null的時候取default_val
NTILE(n)：把有序分割區中的行分發到指定資料的組中，各個組有編號，編號從1開始，對於每一行，NTILE返回此行所屬的組的編號。
cume_dist（），計算某個視窗或分割區中某個值的累積分佈。假定升序排序，則使用以下公式確定累積分佈：

小於等於當前值x的行數 / 視窗或partition分割區內的總行數。其中，x 等於 order by 子句中指定的列的當前行中的值。

1.4 聚合函數作為視窗函數

聚和視窗函數和上面提到的專用視窗函數用法完全相同，只需要把聚合函數寫在視窗函數的位置即可，但是函數後面括號裡面不能為空，需要指定聚合的列名。

我們來看一下視窗函數是聚合函數時，會出來什麼結果：

select *,
   sum(成績) over (order by 學號) as current_sum,
   avg(成績) over (order by 學號) as current_avg,
   count(成績) over (order by 學號) as current_count,
   max(成績) over (order by 學號) as current_max,
   min(成績) over (order by 學號) as current_min
from 班級表

如上圖，聚合函數sum在視窗函數中，是對自身記錄、及位於自身記錄以上的資料進行求和的結果。比如0004號，在使用sum視窗函數後的結果，是對0001，0002，0003，0004號的成績求和，若是0005號，則結果是0001號~0005號成績的求和，以此類推。

不僅是sum求和，平均、計數、最大最小值，也是同理，都是針對自身記錄、以及自身記錄之上的所有資料進行計算，

這樣使用視窗函數有什麼用呢？

聚合函數作為視窗函數，可以在每一行的資料裡直觀的看到，截止到本行資料，統計資料是多少（最大值、最小值等）。同時可以看出每一行資料，對整體統計資料的影響。

1.5 over(- - rows between and )

sum()/... over ([partition by 列名] [order by 列名] [rows between ... and ...] )
-- 從起點到當前行資料聚合
between unbounded preceding and current row 
-- 往前2行到往後1行的資料聚合
between 2 preceding and 1 following

rows必須跟在Order by 子句之後，對排序的結果進行限制，使用固定的行數來限制分割區中的資料行數量。

OVER()：指定分析函數工作的資料視窗大小，這個資料視窗大小可能會隨著行的變而變化。
CURRENT ROW：當前行
n PRECEDING：往前n行資料
n FOLLOWING：往後n行資料
UNBOUNDED：起點，unbounded preceding 表示從表資料的起點， unbounded following表示到後面的終點

select name,subject,score,
sum(score) over() as sum1,
sum(score) over(partition by subject) as sum2,
sum(score) over(partition by subject order by score) as sum3, 
-- 由起點到當前行的視窗聚合，和sum3一樣
sum(score) over(partition by subject order by score rows between unbounded preceding and current row) as sum4, 
-- 當前行和前面一行的視窗聚合
sum(score) over(partition by subject order by score rows between 1 preceding and current row) as sum5,
-- 當前行的前面一行和後面一行的視窗聚合
sum(score) over(partition by subject order by score rows between 1 preceding AND 1 following) as sum6,
-- 當前和後面所有的行
sum(score) over(partition by subject order by score rows between current row and unbounded following) as sum7
from t_fraction;
+-------+----------+--------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
| name  | subject  | score  | sum1  | sum2  | sum3  | sum4  | sum5  | sum6  | sum7  |
+-------+----------+--------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
| 孫悟空   | 數學       | 12     | 359   | 185   | 12    | 12    | 12    | 31    | 185   |
| 沙悟淨   | 數學       | 19     | 359   | 185   | 31    | 31    | 31    | 104   | 173   |
| 豬八戒   | 數學       | 73     | 359   | 185   | 104   | 104   | 92    | 173   | 154   |
| 唐玄奘   | 數學       | 81     | 359   | 185   | 185   | 185   | 154   | 154   | 81    |
| 豬八戒   | 英語       | 11     | 359   | 80    | 11    | 11    | 11    | 26    | 80    |
| 孫悟空   | 英語       | 15     | 359   | 80    | 26    | 26    | 26    | 49    | 69    |
| 唐玄奘   | 英語       | 23     | 359   | 80    | 49    | 49    | 38    | 69    | 54    |
| 沙悟淨   | 英語       | 31     | 359   | 80    | 80    | 80    | 54    | 54    | 31    |
| 孫悟空   | 語文       | 10     | 359   | 94    | 10    | 10    | 10    | 31    | 94    |
| 唐玄奘   | 語文       | 21     | 359   | 94    | 31    | 31    | 31    | 53    | 84    |
| 沙悟淨   | 語文       | 22     | 359   | 94    | 53    | 53    | 43    | 84    | 63    |
| 豬八戒   | 語文       | 41     | 359   | 94    | 94    | 94    | 63    | 63    | 41    |
+-------+----------+--------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援it145.com。