SQL 开窗函数

本文介绍了SQL中的开窗函数RANK(),DENSE_RANK(),ROW_NUMBER(),它们在不进行GROUPBY时提供分组效果。RANK()不连续计数,DENSE_RANK()连续计数且有唯一第二名,ROW_NUMBER()行号无区分。通过实例展示功能差异。

         sql中不仅仅有聚合函数,还有开窗函数。然而在使用聚合函数的时候必须要对数据进行group by分组,否则聚合函数无法执行,但是有时候当不希望对整体数据进行分组而又想达到一些分组才能够实现的效果时候,开窗函数就提供了这样的操作。

        在常用的开窗函数中,有RANK()、DENSE_RANK()、ROW_NUMBER()这三个,尤其是在对连续日期计算的时候效果最佳,但是这三者是有些许的区别的。

RANK()

占位排序相等的值排名相同,但若有相等的值,则序号从1到n不连续。如果有两个人都排在第3名,则没有第4名。

DENSE_RANK()

不占位排序对相等的值排名相同,但序号从1到n连续。如果有两个人都排在第一名,则排在第2名(假设仅有1个第二名)的人是第3个人

ROW_NUMBER()

不占位排序对相等的值不进行区分,其实就是行号,相等的值对应的排名不同,序号从1到n连续

为了更好的理解这三者的区别,我在数据中同时使用这三个函数帮助理解。

### 使用 SQL 开窗函数进行数据分析 #### 定义与基本语法 开窗函数允许在查询中执行聚合计算而不减少行数。其调用格式如下: ```sql 函数名(列名) OVER(PARTITION BY 列名 ORDER BY 列名) ``` 此结构使得可以在同一查询结果集中应用复杂的分析操作,而无需依赖子查询或连接[^1]。 #### 实际应用场景中的使用方法 为了更好地理解如何利用这些强大的工具来增强数据探索能力,在实际编写SQL语句时通常会采用这样的模式: ```sql SELECT 要获取的数据, <窗口函数> OVER (PARTITION BY 用于分的列名 AS `别名` ORDER BY 用于排序的列名) FROM 表; ``` 这里的关键在于正确指定`OVER()`子句内的参数——即哪些字段应该被用来分区以及按什么顺序列记录[^2]。 #### 常见例子说明 考虑一个销售数据库表`sales`,其中包含销售人员的名字(`name`)、销售额度(`amount`)和日期(`date`)三个主要属性。如果想要知道每个月每位员工相对于团队平均业绩的表现情况,则可以这样写: ```sql WITH monthly_sales AS ( SELECT name, DATE_FORMAT(date,'%Y-%m') as month, SUM(amount) as total_amount FROM sales GROUP BY name,month ), avg_monthly_performance AS( SELECT AVG(total_amount) OVER() avg_total ,total_amount,name,month FROM monthly_sales ) SELECT *, CASE WHEN total_amount > avg_total THEN 'Above Average' ELSE 'Below Average' END performance_status FROM avg_monthly_performance ; ``` 上述脚本首先创建了一个临时视图monthly_sales,它汇总了每个人每月总的销售收入;接着定义另一个CTE(avg_monthly_performance),在这里运用了AVG作为窗口函数并跨越整个结果集求得整体均值;最后一步则是基于这个新构建的结果集合判断个人表现是否优于平均水平[^3]. #### 高级特性介绍 除了标准的`PARTITION BY` 和 `ORDER BY`, 还有其他一些高级选项可用于更精细地控制窗口行为,比如可以通过设置框架边界来自定义要处理的具体范围。然而对于初学者来说掌握基础形式已经足够应对大多数日常需求了[^4].
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