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SQL窗口函数(Window Function)是一种强大的工具,允许在查询结果集中执行复杂的计算,而不会改变原始数据的行数。窗口函数通常用于计算累积值、排名、移动平均值等。本文将详细介绍窗口函数的基本概念、语法以及常见的使用场景。
窗口函数与普通的聚合函数(如SUM
、AVG
等)不同,它不会将多行数据合并为一行,而是在每一行上执行计算,同时保留原始数据的行数。窗口函数通过定义一个“窗口”(Window)来确定计算的范围,这个窗口可以是整个表、分组后的数据,或者是基于当前行的某个范围。
窗口函数的基本语法如下:
function_name (expression) OVER (
[PARTITION BY partition_expression]
[ORDER BY sort_expression]
[frame_clause]
)
ROW_NUMBER()
、RANK()
、SUM()
等。GROUP BY
,但不会合并行。RANK()
,但不会跳过后续的序号。SELECT
name,
score,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS row_num,
RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS dense_rank
FROM students;
SELECT
name,
score,
SUM(score) OVER (PARTITION BY class) AS total_score,
AVG(score) OVER (PARTITION BY class) AS avg_score
FROM students;
SELECT
name,
score,
LAG(score, 1) OVER (ORDER BY score) AS prev_score,
LEAD(score, 1) OVER (ORDER BY score) AS next_score
FROM students;
窗口函数可以用于计算累积值,例如累积销售额、累积利润等。
SELECT
date,
sales,
SUM(sales) OVER (ORDER BY date) AS cumulative_sales
FROM sales_data;
窗口函数可以用于计算移动平均值,例如过去7天的平均销售额。
SELECT
date,
sales,
AVG(sales) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg
FROM sales_data;
窗口函数可以用于对数据进行排名和分组,例如按班级分组后对学生的成绩进行排名。
SELECT
name,
class,
score,
RANK() OVER (PARTITION BY class ORDER BY score DESC) AS class_rank
FROM students;
SQL窗口函数是一种非常强大的工具,能够在不改变原始数据行数的情况下执行复杂的计算。通过合理使用窗口函数,可以轻松实现累积值、排名、移动平均值等计算。掌握窗口函数的使用,能够大大提高SQL查询的灵活性和效率。
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