可以对窗口函数之后再加条件_数据分析｜SQL窗口函数最全使用指南

一、why？为什么要使用窗口函数

在日常工作中经常会遇到类似这样的需求：

怎么样得到各部门工资排名前N名的员工列表?
查找各部门每人工资占部门总工资的百分比?

对于这样的需求，使用传统的SQL实现起来比较困难，这类需求都有一个共同的特点，需要在单表中满足某些条件的记录集内部做一些函数操作。不使用窗口函数的话可能要进行多次的表连接操作，可读性差的同时还会影响性能。

二、what？什么是窗口函数

窗口函数也称为OLAP（Online Anallytical Processing）函数，意思是对数据库数据进行实时分析处理。窗口函数就是为了实现OLAP而添加的标准SQL功能。

什么叫窗口?

窗口的概念非常重要，它可以理解为记录集合，窗口函数也就是在满足某种条件的记录集合上执行的特殊函数，对于每条记录都要在此窗口内执行函数，有的函数，随着记录不同，窗口大小都是固定的，这种属于静态窗口；有的函数则相反，不同的记录对应着不同的窗口，这种动态变化的窗口叫滑动窗口。

窗口函数和普通聚合函数也很容易混淆，二者区别如下：

• 聚合函数是将多条记录聚合为一条；而窗口函数是每条记录都会执行，查询结果并不会改变记录条数，有几条记录执行完还是几条。
• 普通聚合函数也可以用于窗口函数中，赋予它窗口函数的功能。

原因就在于窗口函数的执行顺序（逻辑上的）是在FROM，JOIN，WHERE，GROUP BY，HAVING之后，在ORDER　BY，LIMIT，SELECT　DISTINCT之前。它执行时GROUP BY的聚合过程已经完成了，所以不会再产生数据聚合。

窗口函数的简单语法如下：

<

举个例子，比如现在有一张学生成绩表student，分别有学生姓名s_name，课程名称c_name和课程成绩score三个字段，有个需求是“给出所有学生每门课的成绩排名”，这个需求可以用序号窗口函数轻松解决，伪代码如下：

<

那么<窗口函数>还有哪些呢？

1. 一些专用的窗口函数，随后会举例介绍其用法功能

• 序号函数：row_number() / rank() / dense_rank()
• 分布函数：percent_rank() / cume_dist()
• 前后函数：lag() / lead()
• 头尾函数：first_val() / last_val()
• 其他函数：nth_value() / 用途：将分区中的有序数据分为n个桶，记录桶号。

2. 原有的聚合函数也可用作窗口函数，如下

• sum()，avg()，count()，max()，min()

三、how？窗口函数如何使用

这里使用经典的学生-课程-成绩结构，表架构如下：

student(sid, sname, sclass) ——学生表（学生ID，学生姓名，学生班级）
course(cid, cname) ——课程表（课程ID，课程名称）
score(sid, cid, score) ——成绩表 （学生ID，课程ID，成绩）

之后的例子主要是为了介绍函数功能，有些例子可能不太合适哈哈哈哈

1. 序号函数

• row_number() 、 rank() 、 dense_rank()都是序号函数，可以通过如下例子了解它们的区别

SELECT 

结果如下：

可以发现，ROW_NUMBER()函数可以理解为排序号，不考虑并列；RANK()函数也为排号，考虑并列，并列之后的按照实际序号来；ROW_NUMBER()同样是排号，考虑并列，并列之后按下一个名次来。

2.分布函数

percent_rank()

• 用途：和之前的RANK()函数相关，每行按照如下公式进行计算：

(rank - 1) / (rows - 1)

其中，rank为RANK()函数产生的序号，rows为当前窗口的记录总行数。

SELECT 

cume_dist()

• 用途：分组内大于等于当前rank值的行数/分组内总行数，这个函数比percen_rank使用场景更多。
• 应用场景：班级中比当前同学成绩高的学生比例是多少

SELECT 

其中关羽的北冥神功课考了100分，在这门课程中大于等于100分的比例为10%，也就是说关羽这门课的成绩在班级前10%。

3.前后函数

lead(n) / lag(n)

• 用途：分组中位于当前行后n行（lead）/ 前n行(lag)的记录值。
• 应用场景：求每个用户相邻两次浏览的时间差，可以参考我的这篇文章：

狗哥：数据分析｜SQL面试题—相邻间隔问题​zhuanlan.zhihu.com

SELECT 

4.头尾函数——first_val(expr) / last_val(expr)。

• 用途：得到分区中的第一个/最后一个指定参数的值。

SELECT 

按姓名分组，截至到‘九阴真经’时，第一个记录为95分，最后一个记录为54分

5.其他函数

nth_value(expr, n)

• 用途：返回窗口中第N个expr的值，expr可以是表达式，也可以是列名

SELECT 

nfile()

• 用途：将分区中的有序数据分为n个桶，记录桶号。
• 此函数在数据分析中应用较多，比如由于数据量大，需要将数据平均分配到N个并行的进程分别计算，此时就可以用NFILE(N)对数据进行分组，由于记录数不一定被N整除，所以数据不一定完全平均，多出来的部分则依次加给第一组、第二组···直到分配完。

6.聚合函数

• 用途：在窗口中每条记录动态应用聚合函数(sum/avg/max/min/count)，可以动态计算在指定的窗口内的各种聚合函数值。
• 应用场景：截至到当前课程，每个学生的总成绩/平均成绩/最高成绩/最低成绩/课程数是多少?

由于每个窗口函数的条件相同，所以这里将其起个别名w，每个窗口函数只要调用其别名w就好，如下：

SELECT