SQL 窗口计算

可以把“窗口”（windows）这个理解一个集合，一个窗口就是一个集合，在统计分析中有需要不同的「窗口」，比如一个部门分成不同组，在统计时会按组进行平均、排名等操作。再比如，在一些像时间这种有顺序的数据，我们可能5天分一组、一月分一组再进行排序、求中位数等计算。

与聚合的不同

窗口函数会按当前所在的分组进行聚合计算，并将聚合计算结果追加在当前行对应的新列，它表达的是当前行与这所在分组的关系。

窗口函数和 Group By 聚合函数区别在于：窗口函数仅仅只会将结果附加到当前的结果上，它不会对已有的行或列做任何修改。而 Group By 的做法完全不同：对于各个 Group 它仅仅会保留一行聚合结果。

窗口计算语法

窗口函数（Windowing functions）基本语法：

xxx() over(PARTITION by yyy ORDER by zzz)

其中：

• xxx 为函数名
• OVER() 括号中的内容这窗口内容
• PARTITION by 后的为分组的字段，划分的范围被称为窗口
• ORDER by 后决定着窗口范围内数据的排序方式

本文例子中使用的数据是筛选指定字段中的数据内容。

基础用法

如果 over 不提供分组方法，则将所有数据分为一组，如下取所有数据的计数：

SELECT
    id,
    avg(chinese) over()
FROM
    students
'''
id|avg(chinese) over()|
--|-------------------|
 1|  79.33333333333333|
 2|  79.33333333333333|
 3|  79.33333333333333|
 4|  79.33333333333333|
 5|  79.33333333333333|
 6|  79.33333333333333|
 7|  79.33333333333333|
 8|  79.33333333333333|
 9|  79.33333333333333|
'''

以上将所有学生的语文成绩进行了平均计算，然后显示在每行数据后边。

partition by 子句

如果我们按班级对语文求平均数呢？这就要使用 partition by 语句，partition by 的作用和 group by 是类似，用于分组，在 over() 中使用。

SELECT
    id,
    avg(chinese) over(PARTITION by class) as avg_class
FROM
    students
'''
id|avg_class|
--|---------|
 1|     82.5|
 3|     82.5|
 6|     82.5|
 8|     82.5|
 2|     84.0|
 4|     84.0|
 7|     84.0|
 5|     66.0|
 9|     66.0|
'''

就是按班级分组，计算出每班的平均语文成绩，最后显示在对应同学的后边。avg_class 列的意义为当前行同学 ID 所在班的语文平均成绩。

order by 子句

在每个窗口（分组）内，如果我们想按每个人的语文成绩排序，可以使用 order by 子句，这里我们用 RANK() 指定序号，同样的分数是相同的序号：

SELECT
    id,
    class,
    chinese,
    RANK() over(PARTITION by class ORDER by chinese DESC) as odr
FROM
    students
'''
id|class|chinese|odr|
--|-----|-------|---|
 6|    1|     99|  1|
 8|    1|     99|  1|
 1|    1|     77|  3|
 3|    1|     55|  4|
 2|    2|     99|  1|
 4|    2|     87|  2|
 7|    2|     66|  3|
 5|    3|     66|  1|
 9|    3|     66|  1|
'''

当 order by 与聚合函数一起使用时，会形成顺序聚合，如 sum 聚合与 order by 结合使用时，就实现类似于累计和的效果：

SELECT
    id,
    class,
    sum(id) over(PARTITION by class ORDER by id DESC) as sums
FROM
    students
'''
id|class|sums|
--|-----|----|
 8|    1|   8|
 6|    1|  14|
 3|    1|  17|
 1|    1|  18|
 7|    2|   7|
 4|    2|  11|
 2|    2|  13|
 9|    3|   9|
 5|    3|  14|
'''

以上例子，按每组 id 倒序后，sums 的值是上行的 id 与本行的 sums 相加而成，这种计算方法以窗口为单位，在下一个窗口时重新开始。

另外，在上边的例子中，我们发现最终结果的 ID 顺序是比较乱的，我们希望依然按 id 升序显示的话就要将 Order by id 放在 SQL 整体最后，即 over() 之外。

与 group by 的区别

• 结果数据形式
  • 窗口函数可以在保留原表中的全部数据
  • group by 只能保留与分组字段聚合的结果
• 排序范围不同
  • 窗口函数中的 order by 只是决定着窗口里的数据的排序方式
  • 普通的 order by 决定查询出的数据以什么样的方式整体排序
• SQL 顺序
  • group by 先进行计算
  • 窗口函数在 group by 后进行计算

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