SQL之窗口函数

一、窗口函数介绍

1 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>）

• 专用窗口函数，比如rank，dense_rank，row_number等
• 聚合函数，如sum，avg，count，max，min等

2 窗口函数功能

• 不减少原表的行数，所以经常用来在每组内排名
• 同时具有分组（partition by)和排序（order by)的功能

3 窗口函数使用场景

业务需求“在每组内排名”，比如：

• 排名问题：每个部门按业绩来排名
• topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励

4 注意事项

• 窗口函数原则上只能写在select子句中
• partition by 子句可以省略，省略就是不指定分组，但是这就失去了窗口函数的功能，所以一般不要这么使用

5 group by、order by 子句与窗口函数的区别

group by 分组汇总后改变了表的行数，一行只有一个类别，而partition by和rank函数不会减少原表中的行数

 

 

二、标准聚合函数

标准的聚合函数有avg、count、sum、max和min，接下来分别介绍这些聚合函数的窗口函数形式。

 

1 移动平均窗口函数

移动平均值的定义：若依次得到测定值（x1,x2,x3,...,xn）时，按顺序取一定个数所做的全部算数平均值。例如（x1+x2+x3）/3，（x2+x3+x4）/3，（x3+x4+x5）/3，...就是移动平均值。其中，x可以是日或者月，以上的可以成为3日移动平均，或3月移动平均，常用于股票分析中

#语法结构

avg(字段名) over(
        partition by 用于分组的列名
        order by 用于排序的列名 asc/desc
        rows between A and B)

#A和B是计算的行数范围

rows between 2 preceding and current row #取当前行和前面两行

rows between unbounded preceding and current row #包括本行和之前所有的行

rows between current row and unbounded following #包括本行和之前所有的行

rows between 3 preceding and current row #包括本行和前面三行

rows between 3 preceing and 1 following #从前面三行和下面一行，总共五行

当order by 后面缺少窗口从句条件，窗口规范默认是 rows between unbounded prceding and current row.

当order by 和窗口从句都缺少，窗口规范默认是 rows between unbounded preceing and unbounded following

 

例子

select *,avg(grade) over(
        order by stu_no
        rows between 2 preceding and current row
) as '三移动平均'
from v_info

 

 

 

2 计数（count）窗口函数

窗口函数count(*) over()对于查询返回的每一行，它返回了表中所有行的计数

语法结构：
count(字段名1) over(
        partition by 字段名2
        order by 字段名3 asc/desc)

 

例子1

查询出成绩在90分以上的人数

select *, 
         count(*) over() as 'ct'
from v_info
where grade>=90 

 

例子2

按照课程号进行分组，找出成绩大于等于80分的学生人数

select *,
        count(*) over(partition by c_no) as 'ct'
from v_info
where grade>=80

 

 

 

 

 吐槽：这两个例子举得不是很好，如果只是为了看学生人数，用group by 能更明了地看，应该说找出大于等于80分的学生人数及其相关信息。

 

3 累计求和（sum）窗口函数

语法结构：

sum(字段名1) over (
        partition by 字段名2
        order by 字段名3 asc/desc)

#按照字段1进行累计求和，按照字段2进行分组，在组内按照字段3进行排序

 

例子 1

根据学号排序，对学生的成绩进行累计求和

select *,
        sum(grade) over(order by stu_no) as '累计求和'
from v_info

 

 

 例子 2

按照课程号分组，然后根据学号对成绩进行累计求和

select *,sum(grade) over(
        partition by c_no
        order by stu_no
) as '累计求和'
from v_info

 

 

 

 注：一定要选择根据学号排序，要不然的出来的是最终的累计求和结果，如下图：

select *,
        sum(grade) over( partition by c_no) as '累计求和'
from v_info    

 

 

 

4 最大（max）、最小值（min）窗口函数

语法结构
max(字段名1) over(patition by 字段名2 order by 字段名3 asc/desc)

min(字段名1) over(patition by 字段名2 order by 字段名3 asc/desc)

例子 1

求成绩的累计最大值和累计最小值

 

 

 例子2

按照课程号进行分组，再求最大、最小值

select *,
        max(grade) over(partition by c_no order by stu_no) as '累积最大值',
        min(grade) over(partition by c_no order by stu_no) as '累积最小值'
from v_info

 

 

 

 例子3 

根据学生号和课程号求成绩的累积最小值

select stu_no,c_no,stu_name,sex,birth,grade,
        min(grade) over(partition by stu_no,c_no) as '累积最小值'
from v_info

 

 

 

 例子 4

统计2019年10月1日-10月10日每天做新题的人的数量，重点在每天。

• 这个题的重点是在每天，所以需要求出count(时间) = 10的用户ID；
• 这个题可以使用min() over()窗口函数，先根据每个做题者和试卷号，找出每个做题者的最小日期，这里和前面（3）的解题思路是一样的
• 如果每天都做题，那么得到的日期是不一样的，所以count（时间）会等于10
• 再对这部分的用户ID进行求和，就可以找出每天都做新题的人了。

select count(a.sno) as '每天做题的人数'
from
        (select sno,s_id,time,
                    min(time) over(partition by sno,s_id) as 'first_time'
         from paper
         where date_format(time,'%Y-%m-%d' ) between '2019-10-01' and '2019-10-10') as a
where a.time = a.first_time
group by sno
having count(distinct a.first_time)=10

 

 

三、排序窗口函数

row_number()、rank()、dense_rank()，这三个函数的作用都是返回相应规则的排序序号。

 1 row_number()

为查询出来的每一行记录都会生成一个序号，依次排序且不会重复。1，2，3，4

语法：
row_number() over(partition by 字段1 order by 字段2) #字段1是分组的字段名称

2  rank()

使用rank函数来生成序号，over子句中排序字段值相同的序号是一样的，后面字段值不相同的序号将跳过相同的排名排下一个，rank函数生成的序号有可能是不连续的，即排名可能为1，1，3，是跳跃式排名，有两个第一名时接下来就是第三名。1，1，1，4

语法：
rank() over(partition by 字段1 order by 字段2)

3 dense_rank()

dense_rank函数在生成序号时是连续的，当出现相同排名时，将不跳过相同排名号，有两个第一名时仍跟着第二名，即排名为1，1，2这种。1，1，1，2.

语法：
dense_rank() over(partition by 字段1 order by 字段2)

 

注：在上述的三个排序专用窗口函数中，函数后面的括号不需要任何参数，保持（）空着就可以。

 

四、分组排序窗口函数

可以按照销售额的高低、点击次数的高低，以及成绩的高低为对用户和学生进行分组，这里的考点是：取销售额最高的25%的用户（将用户分成4组，取出第一组）、取成绩高的前10%的学生（将学生分成10组，取出第一组）等等。

 

语法结构：
ntile(n) over(partition by 字段名2 order by 字段名3 asc/desc)

#n表示要切片的分数，如需要取前25%的用户，则需要分4组，取前10%的用户，则需要分10组

• ntile(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值
• ntile不支持rows between 的用法
• 切片如果不均匀，默认增加第一个切片的分布

例子 1

取出成绩前25%的学生信息

• 第一步：按照成绩的高低，将学生按照成绩进行切片

select *,
            ntile(4) over(order by grade desc) as 'rank'
from v_info

 

•  第二步：按照rank筛选出第一组，则得到最终的结果如下：

select a.*
from (select *,
                    ntile(4) over(order by grade desc ) as 'rank'
                    from v_info) as a
where a.rank=1

 

 

五、偏移分析窗口函数

• lag() over()和lead() over()窗口函数，lag和lead分析函数可以在同一次查询中取出同一个字段的前N行数据（lag）和后N行（lead）作为独立的列。
• 在实际应用当中，若要用到取今天和昨天的某字段的差值时，lag和lead函数的应用就显得尤为重要了
• 适用场景：获取用户在某个页面停留的起始与结束时间
• 注意：LEAD()和LAG()函数始终与OVER()一起使用。缺少over子句将引发错误。

 

#语法结构

lag(exp_str,offset,defval) over(partition by ... order by ..)
lead(exp_str,offset,defval) over(partition by ... order by..)

#exp_str 表示字段名称
#offset偏移量，假设当前行在表中排在第5行，offset为3，则表示我们所要找的数据行就是表中的第2行（即5-3=2）
#offset默认为1

 

 例子 1

向前推1个日期

select *,
            LAG(birth,1,0) over(partition by sex) as 'lag_1'
from v_info

 

 例子 2

向后推1个日期

select *,
        lead(birth,1,'无') over(partition by sex) as 'lead_1'
from v_info

 

 例子 3

统计每天符合以下条件的用户数：A操作之后是B操作，AB操作必须相邻。

用户行为表racking_log(user_id,operate_id,log_time)

• 先根据用户ID和日期，用LEAD()窗口函数向后获取下一步的步骤
• AB必须相邻，则表明当前的步骤为A，而下一个步骤为B，即A向下移的步骤是B；
• “每天”，根据日期进行分组

select a.log_date,count(distinct a.user_id)
from (select user_id,operate_id,
                    date_format(log_time,'%Y-%m-%d') as log_date,
                    lead(operate_id,1,null) over(partition by user_id,date_format(log_time,'%Y-%m-%d') order by log_time) as 'next_operate'
        from tracking_log) as a
where a.operate_id = A and a.next_operate = B
group by a.log_date