SQL 窗口函数（Window Function）是一种在数据库查询中执行跨行计算的高级功能。它不会合并多行结果（如 GROUP BY），而是为每一行返回一个基于指定窗口范围的计算结果，同时保留原始行的所有细节。
核心概念（中文术语）
- 窗口（Window）
定义函数计算的数据范围，由OVER()子句指定。 - 分区（PARTITION BY）
将数据按列分组，函数在每个分区内独立计算（类似分组）。 - 排序（ORDER BY）
定义分区内数据的排序方式，影响计算顺序。 - 窗口框架（Window Frame）
指定当前行相关的计算范围（如 "前3行到后1行"）。
常用窗口函数分类
1. 排名函数
| 函数 | 作用 | 示例（按分数排名） | |
|---|---|---|---|
ROW_NUMBER() |
生成唯一序号（相同值也按顺序编号） | → | 1, 2, 3, 4 |
RANK() |
并列时跳过后续名次 | → | 1, 1, 3, 4 |
DENSE_RANK() |
并列时不跳名次 | → | 1, 1, 2, 3 |
NTILE(n) |
将数据分为 n 组并编号 |
→ | 分4组：1,1,2,2,3,3,4,4 |
2. 聚合函数（支持窗口计算）
| 函数 | 作用 |
|---|---|
SUM(列) OVER() |
窗口内求和 |
AVG(列) OVER() |
窗口内平均值 |
COUNT(列) OVER() |
窗口内计数 |
MAX(列) OVER() |
窗口内最大值 |
MIN(列) OVER() |
窗口内最小值 |
3. 偏移函数
| 函数 | 作用 |
|---|---|
LAG(列, 偏移量) |
获取当前行之前的第 N 行数据 |
LEAD(列, 偏移量) |
获取当前行之后的第 N 行数据 |
FIRST_VALUE(列) |
获取窗口内第一行的值 |
LAST_VALUE(列) |
获取窗口内最后一行的值 |
语法结构
SELECT
列1, 列2,
窗口函数(列) OVER (
[PARTITION BY 分组列]
[ORDER BY 排序列 [ASC|DESC]]
[ROWS|RANGE 范围子句]
) AS 结果列名
FROM 表名;实际案例
数据表 sales
| date | product | amount |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | A | 100 |
| 2023-01-02 | A | 200 |
| 2023-01-03 | A | 150 |
| 2023-01-01 | B | 50 |
示例 1：计算每个产品的累计销售额
SELECT
date, product, amount,
SUM(amount) OVER (
PARTITION BY product
ORDER BY date
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS running_total
FROM sales;| 结果： | date | product | amount | running_total |
|---|---|---|---|---|
| 2023-01-01 | A | 100 | 100 | |
| 2023-01-02 | A | 200 | 300 | |
| 2023-01-03 | A | 150 | 450 | |
| 2023-01-01 | B | 50 | 50 |
示例 2：计算每个产品销售额的排名
SELECT
product, amount,
RANK() OVER (
PARTITION BY product
ORDER BY amount DESC
) AS rank
FROM sales;| 结果（产品A内部排名）： | product | amount | rank |
|---|---|---|---|
| A | 200 | 1 | |
| A | 150 | 2 | |
| A | 100 | 3 | |
| B | 50 | 1 |
关键技巧
- 动态范围：
ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW→ 当前行+前2行RANGE BETWEEN INTERVAL '1' DAY PRECEDING AND CURRENT ROW→ 时间范围
- 省略范围：
若仅用ORDER BY未指定范围，默认RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW（从分区首行到当前行）。 - 性能：
合理使用PARTITION BY和索引可提升效率。
? 窗口函数在数据分析中广泛应用，如计算移动平均、累计占比、数据排名等场景，能大幅简化复杂查询逻辑。
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