SQL窗口函数

窗口的意思是将数据进行分组，每个分组即是一个窗口，这和使用聚合函数时的group by分组类似，但与聚合函数不同的地方是： 聚合函数（例如：sum/avg/min/max）会针对每个分组（窗口）聚合出一个结果（每一组返回一个结果）。 窗口函数会对每一条数据进行计算，并不会使返回的数据变少（每一行返回一个结果）。

窗口函数可以分为两类：

一类既可以做为聚合函数，也可以作为窗口函数，当函数单独使用时是聚合函数，当与over关键字同时使用时作为窗口函数。

另一类是专用窗口函数，他们必须与 over 关键字同时使用。

专用窗口函数

序号函数：

• row_number() 顺序排序：对数据中的序号进行顺序显示,不管其排序结果是否出现重复值，排序结果为1,2,3,4,5…

• rank() 并列排序：相同字段数值并列排序，且跳过重复序号，如, 1,1,3,4,5 。rank函数没有参数，但需要指定按照那个字段进行排名，所以使用rank函数必须用order by参数，order by的排序字段就是排名字段

• dense_rank() 并列排序：相同字段数值并列排序，且不跳过重复序号，如：1,1,2,3,4

分布函数：

• percent_rank() 累计百分比。函数计算结果为：小于该条记录值的所有记录的行数/该分组的总行数-1，所以该记录的返回值为[0,1]。和之前的RANK()函数相关，每行按照如下公式进行计算： (rank - 1) / (rows - 1) 其中，rank为RANK()函数产生的序号，rows为当前窗口的记录总行数。

• cume_dist() 累计分布值。分组值小于等于当前值的行数与分组总行数的比值 ，（0,1]。 分组内大于等于当前rank值的行数/分组内总行数。（常用）

前后函数：

• lag(expr,n) 返回当前行的前n行的expr的值

• lead(expr,n) 返回当前行的后n行的expr的值

头尾函数：

• first_value(expr) 返回第一个expr的值

• last_value(expr) 返回最后一个expr的值

其他函数：

• nth_value(expr,n) 返回第n个expr的值

• ntile(n) 将分区中的有序数据分为n个桶，记录桶的编号

基本语法