sql sum排序_最全SQL窗口函数指南—数据分析面试必备

在笔者比较早期的面试经历中，面试官经常会出一些 SQL 题，而其中最常见的就是那些需要用 窗口函数 来解题的。

后来在笔者作为面试官面试候选人时，也是常常把窗口函数作为考察点。所以掌握好 SQL 窗口函数还是很必要的。

接下来我们按照顺序来介绍各种窗口函数。

一、组内排序函数：Rank/Dense_Rank/Row_Number

组内排序，我们常常用于取分组内排序前N/后N的记录，或先分组排序然后根据序号关联组内前一条或后一条记录。

Row_Number() over(partition by col1 order by col2)：数字相同序号不重复，序号最大值等于总记录数；

Rank() over(partition by col1 order by col2)：数字相同序号会重复，重复值后会跳过某些序号，序号最大值仍等于总记录数；

Dense_Rank() over(partition by col1 order by col2)：数字相同序号会重复，重复值后不跳过某些序号，序号最大值会小于记录数。

示例，假定有如下一张表 test，执行下述 SQL 输出结果：

ID	Name	Sal
1	a	10
2	a	12
3	b	13
4	b	12
5	a	14
6	a	15
7	a	13
8	b	11
9	a	16
10	b	17
11	a	14

Select 
   name, sal, 
   row_number() over(partition by name orderby sal desc) rnk1,
   rank() over(partition by name order by sal desc) rnk2,
   dense_rank() over(partition by name order by sal desc) rnk3
From  test

Name	Sal	rnk1	rnk2	rnk3
b	17	1	1	1
b	13	2	2	2
b	12	3	3	3
b	11	4	4	4
a	16	1	1	1
a	15	2	2	2
a	14	3	3	3
a	14	4	3	3
a	13	5	5	4
a	12	6	6	5
a	10	7	7	6

二、累计计数、求和函数：SUM/AVG/MIN/MAX

这类函数应用非常广泛。包括不使用 group by 即可分组聚合、分组内滚动聚合从第一行到当前行或分组内滚动聚合前N行到后N行。

以 sum 为例，它的函数公式为：sum() over(partition by col1 order by col2 rows between xxx and yyy)。

下面我们来看看这个例子，假设有如下日志表 log：

cookie1 2015-04-10 1
cookie1 2015-04-11 5
cookie1 2015-04-12 7
cookie1 2015-04-13 3
cookie1 2015-04-14 2
cookie1 2015-04-15 4
cookie1 2015-04-16 4

以下述代码来介绍各种使用场景：

select 
 cookieid, pv,
 -- 从起点到当前行
 sum(pv) over(partition by cookieid order by created) as pv1, 
 -- 从起点到当前行，结果同pv1
 sum(pv) over(partition by cookieid order by created rows between unbounded preceding and current row) as pv2,
 -- 分组内所有行
 sum(pv) over(partition by cookieid) pv3,
-- 当前行往前3行 -> 当前行
 sum(pv) over(partition by cookieid order by created rows between 3 preceding and current row) pv4,
-- 当前行往前3行 -> 当前行往后1行
 sum(pv) over(partition by cookieid order by created rows between 3 preceding and 1 following) pv5,
-- 当前行往后所有行
 sum(pv) over(partition by cookieid order by created rows between current row and unbounded following) as pv6
from log

运行结果如下：

使用说明：

1. 如果不指定rows between，默认为从起点到当前行；
2. 如果不指定order by，那么将分组内所有值累加；
3. row between 子句，也叫window子句：

preceding 往前；
following 往后；
current row 当前行；
unbounded 起点/终点：UNBOUNDED PRECEDING：表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING：表示到后面的终点。

4. Avg、Count、Max、Min 等函数与 Sum 用法一样。

三、分桶函数：Ntile

分桶可用于便捷选择前/后N分之几的数据。

将有序的数据集平均分配到指定数量的桶内，并将桶号分配给每一条记录。如果不能平均分配，则优先分配给较小编号的桶，并且各个桶中能放的行数最多差1。

如，取上述示例 test 表 Sal 排名前50%的订单记录：

Select *
From(
 Select Id, Name, sal, 
    Ntile(2) over(partition by name order by sal desc) nt
 From test
)t where t.nt=1

四、前后平移函数：Lag/Lead

前后平移可快捷计算同比、环比值；

Lag(col, n, DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值；

Lead(col, n, DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值, 与LAG相反。

小 tips： default省略，则默认为NULL； 不需显式进行手动分组排序，在使用函数 LAG/LEAD 时最终呈现记录为自动排序。

示例：

如某张有 doctorid, patientid, add_time 3个字段的表，下列 2段 SQL 运行结果分别如下：

select 
 doctorid, patientid, add_time, 
 Lag(patientid, 1) over(partition by doctorid order by add_time) patient_bf
from stats.bi.nestle_patient 

select 
 doctorid, patientid, add_time, 
 Lead(patientid, 1, 5188786) over(partition by doctorid order by add_time) patient_af
from stats.bi.nestle_patient 

五、分组取最早、最迟函数：First_Value/Last_Value

分组取最早、最迟函数可用于取用户的首次行为时间、最后一次行为时间，计算生命周期。

First_Value()：分组内排序后，获得组内当前行往前的首个值；

Last_Value()：分组内排序后，获得组内当前行往前的最后一个值。

如某张有 doctorid, patientid, add_time 3个字段的表，下列 2段 SQL 运行结果分别如下：

select 
 doctorid, patientid, add_time, 
 First_Value(patientId) over(partition by doctorId order by add_time) first_patient,
 Last_Value(patientId) over(partition by doctorId order by add_time) last_patient,
 First_Value(patientId) over(partition by doctorId order by add_time desc) first_patient_desc
from stats.bi.nestle_patient

六、序列分析函数：CUME_DIST/ PERCENT_RANK

Cume_Dist:小于等于当前值的行数/分组内总行数。应用场景统计，用于收入订单前多少的排名，或者订单数 pk 百分比。注意：没有 partition ,所有数据分到同一组。

Percent_Rank：分组内当前行的RANK值-1／分组内总行数-1。暂时没有想到应用场景。

SELECT 
 year, 
 doctorId,
 orders,
 CUME_DIST() OVER(ORDER BY orders) AS rn1,
 CUME_DIST() OVER(PARTITION BY year ORDER BY orders desc) AS rn2 
FROM(
   select date_trunc('year', payTime) year, doctorId, count(distinct id) orders
   from subscriptionorder
   where paystatus=2
   group by doctorId, date_trunc('year', payTime)
)

参考链接：http://www.cnblogs.com/wujin/p/6051768.html

参考资料：https://www.cnblogs.com/skyEva/p/5730531.html

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以上为，SQL窗口函数。下一篇：SQL 索引及索引引发的查询优化。敬请期待。

希望对各位分析师老铁有帮助，欢迎评论区讨论。最后还请各位看官收藏不忘点赞。