SQL到底是如何开窗的

开窗函数的应用场景

请看下面的例子，姑且叫这个表为dw.fct_sales，它有三个字段如下。我们只取里面三个字段月份、门店、销量。

好多时候，当我们计算完每月每个门店的单量，还希望加一列，各个月份的汇总，如果我们能根据月份把数据分成两组，把每组的销量累计起来，放到最后一行，我们的需求不就实现了嘛！幸运的是个大 sql 平台都实现了这种功能。

开窗，开窗，先让我们搞清楚什么是窗口。窗口就是一个字段的数据范围，例如：

我们上面的例子中，因为月份字段中只有两个不同的值，所以只能分成两个窗口（感觉还挺像两个个窗户的）了，如果按照月份+门店呢？那只能是 16 个 窗口了。

有了窗口，实际上我们可以在一个细粒度上的结果集上，进行分组。让后再对分组中的值进行 sum 、avg、count、first_value、last_value、lag、lead、row_number、dense_rank、rank 等操作。所以分组不仅仅是 group by 的专属，开窗函数也可以的。

下面就让我们进入具体的语法吧！

开窗函数的语法

先看一个基本的：

select year_mon
      ,dimShopID
      ,amt
      ,sum(amt) over(partition by year_mon ) as mon_amt 
  from (
	select 
			 left(concat(dimDateID,''),6) as year_mon
	       , dimShopID
	       ,sum(AMT) as amt 
	  from  dw.fct_sales
	 where dimShopID in (33 , 34)
	   and left(concat(dimDateID,''),6) in ( '201706','201707') 
	 group by  left(concat(dimDateID,''),6)
	          ,dimShopID 
     ) as q1

q1 这个子查询是为了把上面提到的数据实例拼凑起来，关键是看sum(amt) over(partition by year_mon ) 这一句。让我们分解来看看。

sum(amt) 这个相信大家知道是聚合函数，重点是看后面的over(partition by year_mon )，当 sum 遇到 over 以后，sum 就进化了，由聚合函数进化成开窗函数。over 这个单词，从语义上有“跨越”的意思，聪明的你，一定猜到了，它是想说明要跨越的窗口大小，接下来问题来了，窗口的大小怎么定义呢？

其实，窗口的定义就是 over 里面的内容了，partition 从单词语义上解释是分区的意思，其实就是分组。partition by 就是根据哪个字段作为分组。所以把over(partition by year_mon ) ，翻译成人话就是，根据 year_mon 分组，并且把每个窗口里面的字段 amt 进行求和操作。请看下面的东西：

窗口定义

上面我们讲了分区，下面让我讲讲真正的窗口吧。请看下面的例子：

select ID_1 ,
   SUM(ID_1) over(ORDER BY ID_2) default_sum,
   SUM(ID_1) over(ORDER BY ID_2 RANGE BETWEEN unbounded preceding AND     CURRENT ROW) range_unbound_sum,
    SUM(ID_1) over(ORDER BY ID_2 ROWS BETWEEN unbounded preceding AND CURRENT ROW) rows_unbound_sum,
  SUM(ID_1) over(ORDER BY ID_2 RANGE BETWEEN 1 preceding AND 2 following) range_sum,
  SUM(ID_1) over(ORDER BY ID_2 ROWS BETWEEN 1 preceding AND 2 following) rows_sum

 from  (
 
   SELECT (CASE
   WHEN id IN (1, 2) THEN
   1
   WHEN id IN (4, 5) THEN
   6
   ELSE
   id 
   END) as ID_1,
   (CASE
   WHEN id IN (1, 2) THEN
   1
   WHEN id IN (4, 5) THEN
   6
   ELSE
   id 
   END) as ID_2
  FROM (
		    select 1 as id 
		    union all 
		    select 2 as id 
		    union all 
		    select 3 as id 
		    union all     
		    select 4 as id 
		    union all 
		    select 5 as id 
		    union all 
		    select 6 as id 
		    union all 
		    select 7 as id 
		    union all 
		    select 8 as id 
		    union all 
		    select 9 as id 
		    union all 
		      select 10 as id 
  ) as a 
  )    as b
     

哈哈，看着挺多的，但是其实比较简单。简单讲一下：

• 首先，使用 union all 的方法，早一些测试数据（1-10 的列表），也就是 a 表。
• 然后，使用 case when 将 1、2 转换成 1 ， 然后将 4、5 转成 6 。
• 然后，我写了 5 种 开窗。

我们得到下面的结果：
我们可以得到一下结论：

从上面的例子可知：
1、窗口子句必须和order by 子句同时使用，且如果指定了order by 子句未指定窗口子句，则默认为RANGE BETWEEN unbounded preceding AND CURRENT ROW，如上例结果集中的defult_sum等于range_unbound_sum；
2、如果分析函数没有指定ORDER BY子句，也就不存在ROWS/RANGE窗口的计算；
3、range是逻辑窗口，是指定当前行对应值的范围取值，列数不固定，只要行值在范围内，对应列都包含在内，如上例中range_sum（即range 1 preceing and 2 following）例的分析结果：
当id=1时，是sum为1-1<=id<=1+2 的和，即sum=1+1+3=5(取id为1,1,3);
当id=3时，是sum为3-1<=id<=3+2 的和，即sum=3（取id为3）；
当id=6时，是sum为6-1<=id<=6+2 的和，即sum=6+6+6+7+8=33（取id为6，6，6，7，8）;
以此类推下去，结果如上例中所示。
4、rows是物理窗口，即根据order by 子句排序后，取的前N行及后N行的数据计算（与当前行的值无关，只与排序后的行号相关），如上例中rows_sum例结果，是取前1行和后2行数据的求和，分析上例rows_sum的结果：
当id=1（第一个1时）时，前一行没数，后二行分别是1和3，sum=1+1+3=5；
当id=3时，前一行id=1,后二行id都为6，则sum=1+3+6+6=16；

sum 、avg、count

上面的篇幅，我使用了 sum 对分组、排序、窗口进行讲解，那么 avg、count 和 over组合使用，原理上差不多，即在窗口里面进行求平均、计数。

select year_mon
      ,dimShopID
      ,amt
      ,count(dimShopID) over(partition by year_mon order by year_mon ) as shop_cnt 
      ,avg(amt) over(partition by year_mon order by year_mon ) as avg_shop
  from (
	select 
			 left(concat(dimDateID,''),6) as year_mon
	       , dimShopID
	       ,sum(AMT) as amt 
	  from  dw.fct_sales
	 where dimShopID in (33 , 34)
	   and left(concat(dimDateID,''),6) in ( '201706','201707') 
	 group by  left(concat(dimDateID,''),6)
	          ,dimShopID 
     ) as q1

结果如下所示：

请看，在 06 月份 shop_cnt 字段对对 dimShopId 进行计数，结果为 2 ，确实我们只有两个门店编号，avg_shop 是对 06 月份的销售额取平均值，（2500766.9+2526779.1）= 5027546 ，5027546/2 = 2513773 。

first_value、last_value、lag、lead

• first_value：是在窗口里面取到第一个值
• last_value：是在窗口里面取到最后一个值
• lag 是取当前行的下 N 条数据，并且可以设置默认值
• lead 是取当前行的上 N 条数据，并且可以设置默认值

先来看看 first_value 和 last_value 吧。

select year_mon
      ,dimShopID
      ,amt
      ,first_value(amt) over(partition by dimShopID  ) as first_amt 
      ,last_value(amt) over(partition by dimShopID ) as last_amt       
  from (
	select 
			 left(concat(dimDateID,''),6) as year_mon
	       , dimShopID
	       ,sum(AMT) as amt 
	  from  dw.fct_sales
	 where dimShopID in (33 , 34,35)
	   and left(concat(dimDateID,''),6) in ( '201706','201707','201708') 
	 group by  left(concat(dimDateID,''),6)
	          ,dimShopID 
     ) as q1

结果如下所示：

以 dimShopId = 33 为例，排在第一个的 amt 是 2500766.9 ，所以 first_amt 的值都为 2500766.9。相同的道理，last_amt 的值都是 1595530.23

下面看看看 lag/lead 怎么玩的。

select year_mon
      ,dimShopID
      ,amt
      ,lag(amt,1,0) over(partition by dimShopID  ) as lag_amt 
      ,lead(amt,1,0) over(partition by dimShopID ) as lead_amt      
  from (
	select 
			 left(concat(dimDateID,''),6) as year_mon
	       , dimShopID
	       ,sum(AMT) as amt 
	  from  dw.fct_sales
	 where dimShopID in (33 , 34,35)
	   and left(concat(dimDateID,''),6) in ( '201706','201707','201708') 
	 group by  left(concat(dimDateID,''),6)
	          ,dimShopID 
     ) as q1

结果如下所示：

还是以 dimShopID=33 为例子，我们看到，lag_amt 的红色是第一行，他所对应的上一行的数据没有，我们设置了默认值为 0 。绿色是第二行，他的上一行数据是红色的数字。lead 的逻辑和 lag 的逻辑正好相反，聪明的你，肯定可以想到的。

row_number、dense_rank、rank

这是另外一个非常重要的部分——“序列”。序列一般使用在排名上，比如说，展示销售 TOP5 的商品。请看下面的例子。

select year_mon
      ,dimShopID
      ,amt
      ,row_number() over(order by  amt desc  ) as row_number_col 
      ,rank() over( order by  amt desc) as rank_col       
      ,dense_rank() over(order by  amt desc) as dense_rank_col
  from (
	select   '201706' as year_mon 
	       , '33'     as dimShopID
	       , 2500766.9 as amt
	union all 
	select   '201706' as year_mon 
	       , '33'     as dimShopID
	       , 2500766.9 as amt
	union all 	       
	select   '201706' as year_mon 
	       , '33'     as dimShopID
	       , 1500766.9 as amt
	union all 
	select   '201706' as year_mon 
	       , '33'     as dimShopID
	       , 2100766.9 as amt
	
     ) as q1

结果如下所示：

还是以 dimShopID=33 为例，我们在结果中可以看到，我们已经按照 amt
对数据进行了排序, 我们可以总结一下知识点：

• row_number 的功能是为从第一行开始为每一行设置一个递增的数字
• rank 是排名，我们从例子中看到，相同的是相同的数字，而且到了第三行，变成了 3
• dense_rank 和 rank 的区别是序号不递增，大家可以看到 1 下面是 2 。

开窗函数和聚合函数

select  a , sum(max(b)) over(partition by a )
        ,sum(b)
  from (
    select 1 as a , 1 as b 
    union all select 1 as a , 1 as b 
    union all select 1 as a , 1 as b
    union all select 2 as a , 1 as b
    union all select 2 as a , 1 as b 
    union all select 2 as a , 1 as b
    union all select 2 as a , 1 as b    
  ) as a 
  group by a

select  a , max(sum(b)) over(partition by a )
        ,sum(b)
  from (
    select 1 as a , 1 as b 
    union all select 1 as a , 1 as b 
    union all select 1 as a , 1 as b
    union all select 2 as a , 1 as b
    union all select 2 as a , 1 as b 
    union all select 2 as a , 1 as b
    union all select 2 as a , 1 as b    
  ) as a 
  group by a

上面的 sql 会先聚合后开窗。

这样给大家抛砖引玉，学无止境，希望在实践中帮助大家。