SQL基础教程（第2版）第8章 SQL高级处理：8-1 窗口函数

8-1　窗口函数

● 窗口函数可以进行排序、生成序列号等一般的聚合函数无法实现的高级操作。
● 理解PARTITION BY和ORDER BY这两个关键字的含义十分重要。

■什么是窗口函数

在Oracle和 SQL Server中称为分析函数。但是 MySQL 的5.7版本还是不支持窗口函数。
OLAP 是 OnLine Analytical Processing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。例如，市场分析、创建财务报表、创建计划等日常性商务工作。
窗口函数就是为了实现 OLAP 而添加的标准 SQL 功能。

■窗口函数的语法

窗口函数大体可以分为以下两种。

① 能够作为窗口函数的聚合函数（ SUM、 AVG、 COUNT、 MAX、 MIN）
② RANK、 DENSE_RANK、 ROW_NUMBER 等专用窗口函数

■语法的基本使用方法——使用RANK函数

正如其名称所示， RANK 是用来计算记录排序的函数。

例如，对于之前使用过的 Product 表中的 8 件商品，让我们根据不同的商品种类（product_type），按照销售单价（sale_price）从低到高的顺序排序，结果如下所示。

PARTITION BY 能够设定排序的对象范围。

ORDER BY 能够指定按照哪一列、何种顺序进行排序。可以通过关键字
ASC/DESC 来指定升序和降序。省略该关键字时会默认按照 ASC，也就是
升序进行排序。

■无需指定PARTITION BY

使用窗口函数时起到关键作用的是 PARTITION BY 和 GROUP BY。
其中， PARTITION BY 并不是必需的，也就是将整个表作为一个大的窗口来使用。

■专用窗口函数的种类

● RANK函数
计算排序时，如果存在相同位次的记录，则会跳过之后的位次。
例）有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、1 位、1 位、4 位……
● DENSE_RANK函数
同样是计算排序，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次。
例）有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、1 位、1 位、2 位……
● ROW_NUMBER函数
赋予唯一的连续位次。
例）有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、2 位、3 位、4 位……

除此之外，各 DBMS 还提供了各自特有的窗口函数。上述 3 个函数（对于支持窗口函数的 DBMS 来说）在所有的 DBMS 中都能够使用。

■窗口函数的适用范围

窗口函数只能书写在一个特定的位置，这个位置就是 SELECT 子句之中。

反过来说，就是这类函数不能在WHERE 子句或者 GROUP BY 子句中使用。

之所以在ORDER BY子句中能够使用窗口函数，是因为ORDER BY子句会在SELECT子句之后执行，并且记录保证不会减少。

■作为窗口函数使用的聚合函数

所有的聚合函数都能用作窗口函数，其语法和专用窗口函数完全相同。

在按照时间序列的顺序，计算各个时间的销售额总额等的时候，通常都会使用这种称为累计的统计方法。
使用其他聚合函数时的操作逻辑也和本例相同。例如，使用 AVG 来代替 SELECT 语句中的 SUM（代码清单 8-5）。

像这样以“自身记录（当前记录）”作为基准进行统计，就是将聚合函数当作窗口函数使用时的最大特征。

■计算移动平均

窗口函数就是将表以窗口为单位进行分割，并在其中进行排序的函数。

其实其中还包含在窗口中指定更加详细的汇总范围的备选功能，该备选功能中的汇总范围称为框架。
其语法如代码清单 8-6 所示，需要在 ORDER BY 子句之后使用指定范围的关键字。

●指定框架（汇总范围）

这里我们使用了 ROWS（“行”）和 PRECEDING（“之前”）两个关键
字，将框架指定为“截止到之前 ~ 行”，因此“ROWS 2 PRECEDING”

就是将框架指定为“截止到之前 2 行”，也就是将作为汇总对象的记录限
定为如下的“最靠近的 3 行”。
● 自身（当前记录）
● 之前1行的记录
● 之前2行的记录
也就是说，由于框架是根据当前记录来确定的，因此和固定的窗口不同，其范围会随着当前记录的变化而变化。
这样的统计方法称为移动平均（moving average）。由于这种方法在希望实时把握“最近状态”时非常方便，因此常常会应用在对股市趋势的实时跟踪当中。
使用关键字 FOLLOWING（“之后”）替换 PRECEDING，就可以指定“截止到之后 ~ 行”作为框架了。