【初入DW之SQL高级处理】

一、窗口函数

窗口函数也称为OLAP函数。OLAP 是 OnLine AnalyticalProcessing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。

为了便于理解，称之为 窗口函数。常规的SELECT语句都是对整张表进行查询，而窗口函数可以让我们有选择的去某一部分数据进行汇总、计算和排序。

窗口函数的通用形式：

<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列名>]
                     ORDER BY <排序用列名>)  

窗口函数最关键的是搞明白关键字 PARTITON BY 和 ORDER BY 的作用。

PARTITON BY 是用来分组，即选择要看哪个窗口，类似于 GROUP BY 子句的分组功能，但是 PARTITION BY 子句并不具备 GROUP BY 子句的汇总功能，并不会改变原始表中记录的行数。

ORDER BY 是用来排序，即决定窗口内，是按那种规则(字段)来排序的。

举个例子：

SELECT product_name
       ,product_type
       ,sale_price
       ,RANK() OVER (PARTITION BY product_type  --指明了分类依据（设定窗口对象范围，在本例中即一个商品种类就是一个小小的窗口）
                         ORDER BY sale_price) AS ranking --窗口函数中的order by 与SELECT语句中的ORDER BY一样，默认升序排列，DESC降序。
  FROM product;

运行结果（可以看到在每一个小小的窗口下按照销售价格升序排列）：

二、窗口函数种类

大致来说，窗口函数可以分为两类。

一是 将SUM、MAX、MIN等聚合函数用在窗口函数中

二是 RANK、DENSE_RANK等排序用的专用窗口函数

1.专用窗口函数

RANKING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
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

通过代码看区别：

SELECT  product_name
       ,product_type
       ,sale_price
       ,RANK() OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking
       ,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY sale_price) AS dense_ranking
       ,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY sale_price) AS row_num
  FROM product;  

运行结果：

2.聚合函数在窗口函数上的使用

聚合函数在窗口函数中的使用方法和之前的专用窗口函数一样，只是出来的结果是一个累计的聚合函数值。

举个例子说明：

SELECT  product_id
       ,product_name
       ,sale_price
       ,SUM(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_sum
       ,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_avg  
  FROM