窗口函数概述

一、什么是窗口函数

窗口函数，也叫OLAP(Online Anallytical Processing,联机分析处理）,可以对数据库数据进行实时分析处理

二、窗口函数类别

1、专用窗口函数:

rank、dense_rank、row_number

2、聚合函数：

sum、avg、count、max、min

3、简单使用rank窗口函数：每个班级内按成绩排名

select *,
rank() over(PARTITION by scourse order by sresult) as ranking 
from score;

这样操作后都是按班级分组，按成绩排序，并且多了一个ranking列。窗口函数具备了我们之前学过的group by子句分组的功能和order by 子句排序的功能，那么，为什么还要用窗口函数呢，这是因为，group by分组后改变了表的行数，一行只有一个类别，二partition by 和rank函数不会减少表中的行数。

例如下面统计每个班级的人数。

select scourse,count(sid) 
from score 
GROUP BY scourse
order by scourse;-- group by
select scourse,
count(scourse) over(partition by scourse order by scourse) AS CURRENT_count 
from score;-- 窗口函数

三、经典面试题

成绩表（学号、班级号、成绩）

• 排名问题：

1、每个班级按成绩排名

SELECT *, 
rank() over (PARTITION BY scourse ORDER BY sresult DESC) AS ranking,
dense_rank() over (PARTITION BY scourse ORDER BY sresult DESC) AS des_rank,
row_number() over (PARTITION BY scourse ORDER BY sresult DESC) AS row_num
FROM score 
-- rank:存在并列排名，且占用原来名次
   dense_rank:存在并列排名，不占用原来名次
   row_number:不存在并列排名

2、编写一个SQL查询来实现分数排名

SELECT sresult, 
dense_rank() over (PARTITION BY scourse ORDER BY sresult DESC) AS des_rank
FROM score 

3、按课程号分组取成绩最大值所在行的数据

SELECT * 
FROM score as a 
WHERE sresult = (SELECT max(sresult) FROM score as b WHERE b.scourse = a.scourse);-- 关联子查询

4、按课程号分组取成绩最小值所在行的数据

SELECT * 
FROM score as a 
WHERE sresult = (SELECT min(sresult) FROM score as b WHERE b.scourse = a.scourse);-- 关联子查询
把子查询结果当成一个表，注意这个表要给他命名

• Top N问题：

5、查找每个学生成绩最高的两个科目

SELECT *, row_number() over (partition by sid order by scresult DESC) as ranking 
FROM score 
WHERE ranking <=2;-- 这个运行是错误的，因为select语句在where后面执行的
SELECT *
FROM (SELECT *, row_number() over (partition by sid order by sresult DESC) as ranking FROM score)as a 
WHERE ranking <=2;

总结：Top N问题的常见解法

SELECT *
FROM (SELECT *, row_number() over (partition by sid order by sresult DESC) as ranking FROM score)as a 
WHERE ranking <=N;

6、聚合函数作为窗口函数

分组后可直观看到，每组中截取到本行数据，统计数据是多少

SELECT *, 
sum(sresult) over (partition by sid order by sresult) as current_sum,
avg(sresult) over (partition by sid order by sresult) as current_avg,
count(sresult) over (partition by sid order by sresult) as current_count,
max(sresult) over (partition by sid order by sresult) as current_max,
min(sresult) over (partition by sid order by sresult) as current_min
FROM score; 

• 组内比较的问题：

7、查找单科成绩高于该科目平均成绩的学生名单

思路：先按照学科分组，然后使用聚合函数avg求每科平均值，然后把它作为一张新表，再用select函数在这张表里找大于单科平均成绩的行数

select *
from (
     SELECT *, avg(sresult) over (partition by scourse) as avg_score FROM score
     ) as a 
where sresult > avg_score ;

总结：查找每个组里大于平均值的数据

方法一、使用窗口函数实现

方法二、使用标量子查询

select *
from score a
where sresult > (
select avg(sresult) from score b where a.scourse=b.scourse group by scourse)

• 移动平均问题：

8、业务场景：在公司业绩名单排名中，直观的看到与相邻名次业绩的平均，求和等统计数据

SELECT *,
avg(sresult) over (order by scourse rows 2 preceding) as current_avg
FROM score;
比如第四行的current_avg，是等于自己的sresult（90）+它前两行的sresult（60+80）的平均值

四、总结

• 窗口函数有以下功能：

1）同时具有分组（partiton by）和排序（order by） 的功能

2）不减少原表的行数，所有经常用来在每组内排名

• 注意事项：窗口函数原则上只能写在select 子句中
• 窗口函数使用场景：

1）经典top N问题，比如找出每个部门排名前N的员工进行奖励

2）经典排名问题，比如每个部门按业绩来排名

3）在每个组里比较的问题，比如查找每个组里大于平均值得数据，可以有2种方法：

方法1，使用前面窗口函数案例来实现

方法2，使用关联子查询