窗口函数
语法:
<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>
order by <用于排序的列名>)
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partition by:用来对表分组( partition 子句可以省略,省略就是不指定分组)
-
order by:是对分组后的结果进行排序
<窗口函数>的位置,可以放以下两种函数:
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专用窗口函数。如:rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。
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聚合函数。如sum,avg, count,max, min等
因为窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进行操作,所以窗口函数原则上只能写在select子句中。
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分组汇总后改变了表的行数,一行只有一个类别,而partiition by和rank函数不会减少原表中的行数
窗口函数的功能:
- 同时具有分组和排序的功能
- 不减少原表的行数(经常用来在每组内排名)
使用场景
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排名问题。比如:每个部门按业绩来排名
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topN问题。比如:找出每个部门排名前N的员工进行奖励
面对这类需求,就需要使用sql的高级功能窗口函数
具体使用方法
一、使用专用窗口函数
rank函数:
如果有并列名次的行,会占用下一名次的位置。 比如正常排名是1,2,3,4,但是现在前3名是并列的名次,结果是:1,1,1,4。
dense_rank函数:
如果有并列名次的行,不占用下一名次的位置。 比如正常排名是1,2,3,4,但是现在前3名是并列的名次,结果是:1,1,1,2。
row_number函数:
不考虑并列名次的情况。 比如前3名是并列的名次,排名是正常的1,2,3,4。
强调一点:
在上述的这三个专用窗口函数中,函数后面的括号不需要任何参数,保持()空着就可以。
二、使用聚合函数作为窗口函数
聚和窗口函数和上面提到的专用窗口函数用法完全相同,只需要把聚合函数写在窗口函数的位置即可,但是函数后面括号里面不能为空,需要指定聚合的列名。
注意!!!
sum求和,avg平均、count计数、max最大值、min最小值都是针对自身记录、以及自身记录之上的所有数据进行计算。
怎么理解上面这句话呢? 看下面这个例子:
如上图,比如sum(grade)的结果中:
001号,在使用sum窗口函数后的结果,是对001号的成绩求和;
002号,在使用sum窗口函数后的结果,是对001,002号的成绩求和;
003号,在使用sum窗口函数后的结果,是对001,002,003号的成绩求和;
004号,在使用sum窗口函数后的结果,是对001,002,003,004号的成绩求和。
如果想要知道所有人成绩的总和、平均等聚合结果,看最后一行即可。
其他函数同理。
为什么要这么设计呢?
聚合函数作为窗口函数,可以在每一行的数据里直观的看到,截止到本行数据,统计数据是多少(最大值、最小值等)。
同时可以看出每一行数据,对整体统计数据的影响。
文章参考:
通俗易懂的学会:SQL窗口函数