窗口函数要点总结（个人记录使用）

1.定义:

• 窗口函数（OLAP函数：Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。

2.功能：

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

3.使用位置与场景：

• 原则上只能写在select子句中。
• 可应用于在每组内排名的场景。

4.语法：

• []中的内容可以省略
•      <窗口函数> over ([partition by <列清单>]
•      order by <排序用列清单>)

• partition by：设定排序的对象范围，类似group by语句。
•  order by：指定列进行排序，也可以通过asc，desc来指定升序降序

5、窗口函数类型

• 专用窗口函数，包括rank, dense_rank, row_number等

1.     ①rank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。

    ②dense_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。

    ③row_number函数：赋予唯一的连续位次。

• 聚合函数，sum. avg, count, max, min等

    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。

    注意：当为聚合函数时，order by还起到窗口内从当前行到之前所有行的聚合，不加order by          的话，就是针对一整个分区进行聚合。加上order by后，就是根据当前行到之前所有行聚合。

6、举例具体说明：

• 专用窗口函数

学号	班级	成绩
0001	1	86
0002	1	95
0003	2	89
0004	1	83
0005	2	86
0006	3	92
0007	3	86
0008	1	88

#按班级分组，对成绩排序
select *,
   rank() over (partition by 班级
                 order by 成绩 desc) as ranking
from 班级表;

学号	班级	成绩	ranking
0002	1	95	1
0008	1	88	2
0001	1	86	3
0004	1	83	4
0003	2	89	1
0005	2	86	2
0006	3	92	1
0007	3	86	2

• 聚合窗口函数

select *,
   sum(成绩) over (partition by 班级order by 学号) as current_sum1，
   #按照班级分组，学号排序，对成绩到当前行求和
   sum(成绩) over (partition by 班级) as current_sum2
   #按照班级分组，对成绩求和
from 班级表;

学号	班级	成绩	current_sum1	current_sum2
001	1	86	86	181
002	1	95	181	181
003	2	89	89	172
004	2	83	172	172
005	3	86	86	178
006	3	92	178	178