SQL窗口函数，又称为窗口聚集函数或窗口查询，是一种强大的工具，它能在数据记录集中对数据进行复杂的变换和计算。SQL窗口函数可进行分区数据的统计计算、排名、行间比较、累积等操作，而无需改变数据的原始结构。这些计算可以以每个行与其相关的数据子集（即“窗口”）为基础进行。在详细描述之前，值得注意的是，运用窗口函数不会改变数据表中的数据行数，每行都将保持其独立的输出结果，这是窗口函数与GROUP BY聚合操作的主要区别。
一、什么是窗口函数
窗口函数允许用户执行跨多行的计算，而这些行某种程度上与当前行相关。这使得能够在不同数据点之间执行比较，生成移动平均或累计总和，以及更多类型的计算。相比小范围的原始SQL聚合函数，窗口函数提供了更大的灵活性和功能。
二、窗口函数的种类与用法
1. OVER() 聚合窗口函数
聚合窗口函数是基本窗口函数的形式，它们使用OVER()语句配合传统的聚合函数，如SUM()、AVG()、MIN()、MAX()、COUNT()等。通过定义OVER()中的窗口，可以决定聚合的范围以及窗口内的数据要如何分区和排序。
使用语法:
SELECT <列名>, <聚合函数>(<列名>) OVER (PARTITION BY <列名> ORDER BY <列名> [ASC|DESC]) FROM <表名>;
举例说明，如果要计算每个部门的平均薪资以及个别员工相比部门平均薪资的情况，可以通过聚合窗口函数来实现：
SELECT department, salary, AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS department_average FROM employees;
在此查询中，AVG(salary) 窗口函数计算每个员工所在部门的平均薪资。
2. 排名窗口函数
当涉及到排序排名时，SQL提供了一组特定的窗口函数，如ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、NTILE()等。这些函数根据某个指定的顺序为数据集中的行分配一个唯一的排名。
ROW_NUMBER()函数赋予每一行一个唯一的连续数字，即使行之间的值相同，也会有不同的数字。而RANK()和DENSE_RANK()函数则在出现值相同的情况下会赋予相同的排名。
使用语法:
SELECT <列名>, <排名函数>() OVER (PARTITION BY <列名> ORDER BY <列名> [ASC|DESC]) FROM <表名>;
以下是ROW_NUMBER()函数的使用示例，对每个部门的员工根据薪资降序进行编号：
SELECT department, salary, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS salary_rank FROM employees;
3. 分析窗口函数
分析窗口函数用于执行更为复杂的计算，比如LEAD()、LAG()、FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()等。这些函数可以访问列中不同行的数据，帮助用户创建基于行与其他行关系的计算。
LEAD()函数能够查看当前行之后的数据，LAG()函数则查看之前的数据。而FIRST_VALUE()与LAST_VALUE()能夠分別获取窗口内的第一个值和最后一个值。
使用语法:
SELECT <列名>, <分析函数>(<列名>) OVER (PARTITION BY <列名> ORDER BY <列名> [ASC|DESC]) FROM <表名>;
例如，使用LAG()函数查看每个员工相对于前一个员工的薪资差异：
SELECT employee_id, salary, LAG(salary, 1) OVER (ORDER BY employee_id) AS previous_salary FROM employees;
三、窗口函数的高级用法
对于高级用法，SQL窗口函数可以嵌套和组合，执行更为复杂的数据处理任务。这可能涉及使用多个OVER()子句、在一个查询中组合多个窗口函数，或者在窗口内使用条件逻辑。
1. 使用帧指定子句
其中一个进阶技巧是在OVER()子句中使用窗口帧指定子句，如ROWS或RANGE。这允许用户定义一个相对于当前行的子集，对于构建运动平均或累计总和等计算非常有用。
使用语法:
SELECT <列名>, <聚合函数>(<列名>) OVER (PARTITION BY <列名> ORDER BY <列名> RANGE BETWEEN <起始点> AND <结束点>) FROM <表名>;
2. 使用嵌套窗口函数
有时，可以将一个窗口函数的结果作为另一个窗口函数的输入，这被称为嵌套窗口函数。这种方式可以灵活地构建逐层复杂的查询表达式。
四、实际案例分析
让我们通过几个实际案例来深入理解窗口函数的使用：
1. 执行时序数据分析
在处理时间序列数据时，窗口函数能够帮助用户分析趋势和周期性。比如通过计算商品的7天滑动平均销售量来衡量销售趋势。这可能涉及到使用帧指定子句的累计窗口函数。
2. 高级报告和统计
对于需要生成复杂报告的业务分析，窗口函数能够有效地计算如运行总计、百分比以及区间比对等统计数字。通过精心设计的查询，可以直接在SQL中生成报告级别的数据，减少了在数据库之外进行数据处理的需要。
五、最佳实践和注意事项
在高效使用窗口函数的同时，还需要注意以下几点：
- 全面理解窗口函数的计算开销：窗口函数可能对性能有影响，特别是在大数据集上运行时。
- 避免过度复杂的窗口函数嵌套：虽然功能强大，但过度复杂的嵌套可能会导致查询难以理解和维护。
- 作为优化的一部分，合理使用索引：为相关的列设置索引可以提高窗口函数查询的性能。
SQL窗口函数提供了一个功能丰富的平台，让数据分析师和数据库管理员能够在不牺牲性能的情况下进行复杂的数据分析和计算。无论是数据的排序、聚合还是更为先进的分析，窗口函数都能帮助灵活地解决问题，进而帮助机构做出更为数据驱动的决策。
相关问答FAQs：
1. 什么是窗口函数以及为什么要在SQL中使用它？
窗口函数是SQL中的一种特殊函数，它可以在查询结果的每一行上执行计算，而不是仅仅返回聚合结果。使用窗口函数可以处理和分析数据的更多方面，例如计算每行的行号、计算每行相对于组的排名、计算每行与其他行的聚合值等。这些功能使得我们能够更灵活地处理复杂的数据集。
2. 如何在SQL中编写窗口函数，并提供一个实际的例子？
在SQL中，可以使用窗口函数通过在SELECT子句中使用OVER子句来指定窗口的范围。OVER子句定义了计算窗口函数的行集。例如，我们可以使用窗口函数计算每个部门的平均工资，并为结果集中的每一行返回该平均值：
SELECT
department_id,
salary,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS avg_salary
FROM
employees;
以上SQL语句将计算每个部门的平均工资，并将结果显示在每一行中的avg_salary列中。
3. 窗口函数有哪些不同的排序选项和窗口帧范围？如何在SQL中使用它们？
窗口函数有多种排序选项，例如，使用ORDER BY子句根据指定的列对结果进行排序。此外，还可以使用ROW_NUMBER()函数为每一行分配一个唯一的行号。窗口帧范围是指在计算窗口函数时，窗口的行集如何确定。常见的窗口帧范围有UNBOUNDED PRECEDING（从开头到当前行）、CURRENT ROW（当前行）和UNBOUNDED FOLLOWING（从当前行到末尾）。
例如，我们可以使用窗口函数计算每个部门中工资排名前三名的员工，并为结果集中的每一行返回该排名：
SELECT
department_id,
employee_id,
salary,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS ranking
FROM
employees;
以上SQL语句将根据部门和工资对员工进行排序，并为每个部门的前三名员工返回相应的排名。
