一文搞懂SQL中的开窗函数在SQL中，开窗函数（Window Function）是一种强大的工具，它允许我们在查询结局中对数据进行分组、排序，并基于这些分组执行计算。与普通的聚合函数不同，开窗函数不会将多行数据合并为一行，而是保留每一行的数据，并在每行上应用计算。
为了更好地领会开窗函数，我们从其基本概念、常用函数、使用场景和语法结构等方面进行划重点，并通过表格形式清晰展示。
一、什么是开窗函数？
开窗函数是在一个“窗口”或“分区”内对数据进行计算的函数。它通常与 `OVER()` 子句一起使用，用于定义窗口的范围。
二、常见开窗函数及其用途
| 函数名称 | 功能描述 | 示例用法 |
| `ROW_NUMBER()` | 为每一行分配唯一的序号 | `ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary)` |
| `RANK()` | 根据排序值分配排名，相同值有相同排名 | `RANK() OVER (ORDER BY score DESC)` |
| `DENSE_RANK()` | 类似于 RANK，但排名连续 | `DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score)` |
| `NTILE(n)` | 将数据分成 n 个组 | `NTILE(4) OVER (ORDER BY price)` |
| `LEAD()` | 访问当前行之后的某一行的数据 | `LEAD(sales, 1) OVER (ORDER BY date)` |
| `LAG()` | 访问当前行之前的某一行的数据 | `LAG(revenue, 2) OVER (ORDER BY date)` |
| `SUM()` | 对窗口内的数据求和 | `SUM(sales) OVER (PARTITION BY region)` |
| `AVG()` | 对窗口内的数据求平均值 | `AVG(price) OVER (PARTITION BY category)` |
| `MIN()` | 获取窗口内的最小值 | `MIN(stock) OVER (ORDER BY date)` |
| `MAX()` | 获取窗口内的最大值 | `MAX(quantity) OVER (PARTITION BY product)` |
三、开窗函数的语法结构
基本语法如下：
“`sql
FUNCTION_NAME(column_name) OVER (
| PARTITION BY column_name |
| ORDER BY column_name |
| ROWS BETWEEN start AND end |
)
“`
– PARTITION BY：用于将数据划分为不同的组，类似于 `GROUP BY`。
– ORDER BY：指定窗口内数据的排序方式。
– ROWS BETWEEN … AND …：定义窗口的具体范围（如前几行、后几行等）。
四、开窗函数的使用场景
| 使用场景 | 示例说明 |
| 排名统计 | 按销售额对员工排名 |
| 前N名分析 | 查找每个地区销售最好的前3名产品 |
| 累计计算 | 计算每月累计销售额 |
| 数据对比 | 比较当前行与前一行或后一行的数据 |
| 分组汇总 | 在不丢失行信息的情况下对分组数据进行汇总 |
五、与普通聚合函数的区别
| 特性 | 开窗函数 | 普通聚合函数 |
| 是否保留原始行 | 是 | 否（会聚合为一行） |
| 是否支持排序 | 支持 | 不支持 |
| 是否支持分组 | 支持（通过 PARTITION BY 实现） | 支持（通过 GROUP BY 实现） |
| 是否可以结合其他列 | 可以（每行都显示计算结局） | 不可以（结局只有一行） |
六、拓展资料
开窗函数是SQL中非常实用的功能，尤其在需要对数据进行分组、排序和计算的同时又希望保留原始数据时，它的影响不可替代。通过合理使用开窗函数，我们可以实现更复杂、灵活的数据分析需求。
如果你还在为怎样高效地处理数据而烦恼，那么掌握开窗函数，就是你迈出的重要一步。
附：推荐进修路径
1. 熟悉基本的SQL语法和聚合函数；
2. 进修 `OVER()` 子句的使用；
3. 操作各种开窗函数的组合使用；
4. 结合实际业务场景进行练习。
通过不断练习和应用，你将能够轻松驾驭SQL中的开窗函数，提升数据分析效率。
