窗口函數

作用

以當前行R爲基準，關聯出若干行mR（窗口），對mR進行聚合，計算出聚合值x，將x附加到R上。

窗口由關鍵字over指定

聚合操作支持所有內置和自定義的聚合函數，還支持幾個特有的函數，如：row_number，rank，lag，lead

本質

替代關聯和子查詢的簡寫語法

窗口範圍指定

全表數據

over()：窗口爲全表數據

over( order by B)：全表根據B排序，窗口爲全表數據自第0行起，到當前行的全部行

當前行所在分組

over( partition by A)：根據列A分組，窗口爲當前行所在分組的全部行

over( partition by A order by B)：根據列A分組，然後在組內根據B排序，窗口爲組內第0行至當前行的全部行

 當前行的前後若干行

over( rows between current row and X following)：從當前行起，到向後X行

聚合函數

常規的聚合函數，如max，avg，min等等

專用函數：row_number，rank，lag，lead

自定義統計函數

舉例

1、現在有張學生成績表，統計每個學生分數與平均分差距

select *,total_score  -  avg( total_score ) over() as from_avg  from stu_info

2、在上一個基礎上，統計每個學生分數與省內平均分的差距

select *,total_score  -  avg( total_score ) over( partition by bir_place ) as from_avg  from stu_info

3、統計每個學生省內排名

select *, row_number() over( w_place order by total_score desc)  as range_place, total_score  -  avg( total_score ) over( w_place ) as from_avg  from stu_info
window w_place as ( partition by bir_place )

這個例子值得注意的地方是row_number函數的使用，在這種情況下可以用count(*)代替。上面的語句等效於：

select *, count(* )over( w_place order by total_score desc)  as range_place, total_score  -  avg( total_score ) over( w_place ) as from_avg  from stu_info
window w_place as ( partition by bir_place )

因爲：

over( order by B)：全表根據B排序，窗口爲全表數據自第0行起，到當前行的全部行

排序後的窗口大小實際上就是排名。

4、統計每個學生與下一名考生的差距

select *,row_number() over( order by total_score desc)  as sRange,  total_score - lead(total_score)over( order by total_score desc )   as from_next from stu_info

這裏需要注意的是，在統計from_next時，由於是按照total_score降序排序的，窗口over( order by total_score desc)其實並不包含下一名考生的成績，但是使用lead（leg同理）可以拓寬窗口。

5、現有銷售表如下，統計累計銷售額

select *,sum(total) over(order by good_name) as gAll from
	(select *,good_price*good_num as total from good_saled_info order by good_num) as tab_1
order by good_name

注意看，gall這一行數據的累加的