SQL学习(基础) ——窗口函数
function(args) over( partition by xx order by yy desc/asc )
1. 排序函数
| row_number () | 排序可以不重复，序号连续 |
| rank () | 排序可以重复，序号不连续 |
| dense_rank () | 排序可以重复，序号连续 |
案例1：如何写排序代码（不分组排序）
178. 分数排名 - 力扣（LeetCode）
select
scores,
dense_rank() over(order by score desc) as 'rank'
from Scores;案例2：如何写排序代码（分组排序）
184. 部门工资最高的员工 - 力扣（LeetCode）
select
department
,employee
,salary
from (
select
b.name as department
,a.name as employee
,salary
,rank() over(partition by departmentid order by salary) as salary_rank
from enployees a
join department b on a.departmentid=b.id )
where salary_rank=1; #查找每个部门中薪资最高的人的薪水利用窗口函数可以取每个部门最高，也可以取前二高，前三高，也可以只取第一第三。
2. 聚合函数配合聚合函数实现滑动窗口
三个月内的滑动平均
function(args) over( 【 partition by xx】【order by yy asc\desc 】【rows\range frame_start 】 )
function为聚合函数：
count(col) -返回所有非空值的个数
count(*)
count(字段) -空值不计入
avg(col) -返回平均值
sum(col) -返回平均值
max(col) -返回最大的值
min(col) -返回最小的值
first(col) -返回第一个记录的值
last(col) -返回最后一个记录的值
| rows模式 | 按物理行来进行划分 |
| range模式 | 按数值逻辑进行划分 |
{RANGE|ROWS} frame_start
{RANGE|ROWS} BETWEEN frame_start AND frame_end
UNBOUNDED PRECEDING --从头开始
expression PRECEDING --当前行往前推expression行到当前行
CURRENT ROW --当前行
expression FOLLOWING --往下推两行
UNBOUNDED FOLLOWING --到结束行
默认：BETWEEN unbounded preceding AND CURRENT ROW
滚动求近三个月产品的平均GMV?
select product
, year_month
,gmv
, AVG(gmv) OVER(partition by product order by year_month rows BETWEEN unbounded preceding AND CURRENT ROW) as avg_gmv
from product;
# 滑动函数默认从开始行到当前行
select product
, year_month
, gmv
, AVG(gmv) OVER(partition by product order by year_month ) AS avg_gmv
from product滚动求从上架开始到本月的平均GMV？
select product
, year_month
, gmv
, AVG(gmv) OVER(partition by product order by year_month asc ROWS 2 PRECEDING ) AS avg_gmv
from product3、窗口函数：lag、lead函数求环比
function(args) OVER([partition by ] [order by ][asc\desc] [frame])
| lag(expression，n) | 返回当前行的前n行 |
| lead(expression，n) | 返回当前行的后n行 |
例：求每个产品的GMV的环比涨幅 =(当期gmv / 上一期gmv)-1 其中lag(gmv,1)取上一期的gmv
select product
, year_moth
, gmv
, lag(gmv,1) OVER(partition by department,product order by year_month) as lag_gmv
, cast(gmv as double)/lag(gmv,1) OVER(partition by department,product order by year_month) -1 as growth_rate
FROM product;
Q&A：如果日期不连续怎么办：可以通过join万年历表来解决
如果是求同比怎么办？ 这里是以月为单位，只需要将lag(gmv,1)改为lag(gmv,12)即可
例：如何求销量top10%的商品信息
求销量前10：窗口函数、自连接
1、窗口函数解法用到的函数：
| precent_rank() | (分组内当前行的RANK值-1) / (分组内总行数-1) |
| cume_dist() | 小于等于当前值的行数 、 分组内总行数 |
| row_number() 略 | 卡排名范围 |
function(args) OVER(
[partition by ]
[order by ][asc\desc]
[frame]
)
SELECT *
FROM (
SELECT product
,percent_rank() over(order by sales desc) as 'percent_rank'
,cume_dist() over(order by sales desc) as 'cume_dist'
FROM sku_sales
)
WHERE 'percent_rank'<0.1;
2、NTILE( n ) 函数
功能：将排序分区中的行 划分为特定数量的组。
对于每一行，NTILE() 函数返回一个桶号，表示行所属的组。
NTILE(n) over( [partition by yy] [order by xx] [frame] )
销量前百分之10的商品信息，可以先将商品分为10个组，然后从中拿出编号为1的组
SELECT *
FROM (
SELECT product,
NTILE(10) OVER(order by sales desc) as ntile_rank
FROM sku_sales
)
WHERE ntile_rank=1;