參考 1：Microsoft 中的 SQL Server 文檔（分析函數、排名行數、聚合函數、OVER窗口函數）

參考 2：SQL Server 分析函數和排名函數 博主：悅光陰

分析函數基于分組，計算分組內數據的聚合值，經常會和窗口函數OVER()一起使用，使用分析函數可以很方便地計算同比和環比，獲得中位數，獲得分組的最大值和最小值。
分析函數和聚合函數不同，不需要GROUP BY子句，對SELECT子句的結果集，通過OVER()子句分組；

一，分析函數

分析函數通常和 OVER() 函數搭配使用，SQL Server 中共有4類分析函數。
注意：distinct 子句的執行順序是在分析函數之后。

1，分布函數：CUME_DIST、PERCENT_RANK

功能：計算某個值在某個值組內的累積分布；換言之，CUME_DIST計算某指定值在一組值中的相對位置。

CUME_DIST 計算的邏輯是：小于等于當前值的行數 / 分組內總行數；

PERCENT_RANK 計算的邏輯是：（分組內當前行的 RANK 值-1）/ （分組內總行數-1），排名值是 RANK() 函數排序的結果值；

示例：

select Department
    ,LastName
    ,Rate
    ,cume_dist() over(partition by Department order by Rate) as CumeDist
    ,percent_rank() over(partition by Department order by Rate) as PtcRank
    ,rank() over(partition by Department order by Rate asc) as rank_number
    ,count(0) over(partition by Department) as count_in_group
from #data
order by DepartMent
    ,Rate desc

2，分布函數：PERCENTILE_CONT、PERCENTILE_DISC

功能：

都是為了計算百分位的數值，比如計算在某個百分位時某個欄位的數值是多少；
如，20% —— 一組數據中，分布位置在 20% 處的數值、50% —— 分布位置在 50% 處的數值，也就是中位數；

語法：

PERCENTILE_CONT ( numeric_literal )  WITHIN GROUP ( ORDER BY order_by_expression [ ASC | DESC ] ) OVER ( [ <partition_by_clause> ] )
PERCENTILE_DISC ( numeric_literal )  WITHIN GROUP ( ORDER BY order_by_expression [ ASC | DESC ] ) OVER ( [ <partition_by_clause> ] )

區別：

這兩個函數的區別是前者是連續型，后者是離散型。
CONT代表continuous，連續值，DISC代表discrete，離散值。
PERCENTILE_CONT是連續型，意味它考慮的是區間，所以值是絕對的中間值；
PERCENTILE_DISC是離散型，所以它更多考慮向上或者向下取舍，而不會考慮區間；

示例：

select Department
    ,LastName
    ,Rate
    ,PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY Rate) OVER (PARTITION BY Department) AS MedianCont
    ,PERCENTILE_DISC(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY Rate) OVER (PARTITION BY Department) AS MedianDisc
    ,row_number() over(partition by Department order by Rate) as rn
from #data
order by DepartMent
    ,Rate asc

3，偏移函數：LAG、LEAD

功能：

對某列數據進行偏移；

區別：

LAG：向下偏移 —— 如果偏移 n 行數據（即 offset=n），舊列中的第一行數據，在新列中為第 n+1 行數據；
LEAD：向上偏移 —— 如果偏移 n 行數據（即 offset=n），舊列中的第一行數據，在新列中為第 n+1 行數據，

語法：

LAG (scalar_expression [,offset] [,default])
    OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )
LEAD ( scalar_expression [ ,offset ] , [ default ] ) 
    OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )

sclar_expression

偏移的對象，即 舊列；

offset

偏移量；

如，offset=n，表示偏移了 n 行數據；
默認值是1，必須是正整數；

default

偏移后的偏移區的取值；

如， LAG 偏移了 n 行，則新列中的前 n 行的數據即為 default；

如果未指定默認值，則返回NULL；
default 可以是列，子查詢或其他表達式，但數據類型必須跟 sclar_expression 類型兼容；

示例：

結果日期，這兩個函數特別適合用于計算同比和環比；

select DepartMent
    ,LastName
    ,Rate
    ,lag(Rate,1,0) over(partition by Department order by LastName) as LastRate
    ,lead(Rate,1,0) over(partition by Department order by LastName) as NextRate
from #data
order by Department
    ,LastName

理解：

scalar_expression = Rate：對 Rate 列的數據進行偏移；
offset=1：偏移量設置為 1；（即偏移一行數據）
default=0：偏移區的數據設置為 0；

如新列 LastRate 的第一個分組的第 1 行數據；（向下偏移 1 行數據）
如新列 NextRate 的第一個分組的第 5 行數據；（向上偏移 1 行數據）

4，偏移函數：FIRST_VALUE、LAST_VALUE、NTH_VALUE

功能：

FIRST_VALUE：返回 scalar_expression 列中，分組中的第一行的數據；
LAST_VALUE：返回 scalar_expression 列中，分組中的最后一行的數據；
NTH_VALUE：返回 scalar_expression 列中，每個分組的偏移量；（即 offset 值）

語法：

LAST_VALUE ( [scalar_expression ) OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause rows_range_clause )
FIRST_VALUE ( [scalar_expression ] ) OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause [ rows_range_clause ] )

scalar_expression —— 目標列：如果對該列進行了分組和排序，則返回該列中的每個分組中的第一行 / 最后一行的數據；

示例：

USE AdventureWorks2012;  
GO  
SELECT Name, ListPrice,   
       FIRST_VALUE(Name) OVER (ORDER BY ListPrice ASC) AS LeastExpensive   
FROM Production.Product  
WHERE ProductSubcategoryID = 37; 

理解：返回結果集中 Name 列中的第一行數據；

二，排名函數

TSQL共有4個排名函數：RANK、NTILE、DENSE_RANK、ROW_NUMBER，和 OVER() 函數搭配使用，按照特定的順序排名。

1，ROW_NUMBER

這個函數賦予唯一的連續位次；

如，有 3 條排在第1位時，排序為：1，2，3，4······

ROW_NUMBER ( ) OVER ( [ PARTITION_BY_clause ] order_by_clause )

分組內序列的最大值就是該分組內的行的數目；

2，RANK

功能：在計算排序時，若存在相同位次，會跳過之后的位次；

如，有3條排在第1位時，排序為：1，1，1，4······

RANK ( ) OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )

3，DENSE_RANK

功能： 在計算排序時，若存在相同位次，不會跳過之后的位次。

如，有3條排在第1位時，排序為：1，1，1，2······

DENSE_RANK ( ) OVER ( [ <partition_by_clause> ] < order_by_clause > )

4，NTILE

功能：對每個分組的所有數據進行分塊標記，每個標記就是該行數據所在第幾個數據塊；

如，integer_expression=3：把一個分組的數據分成 3 分；（則每個數據塊的行數 = 分組數據總行數 / 3，如果不能整除，最后一個數據塊的數據記錄最少）

語法：

NTILE (integer_expression) OVER ( [ <partition_by_clause> ] < order_by_clause > )

示例

select Department,
       LastName,
       Rate,
       row_number() over(order by Rate) as [row number],
       rank() over(order by rate) as rate_rank,
       dense_rank() over(order by rate) as rate_dense_rank,
       ntile(4) over(order by rate) as quartile_by_rate
from   test_data

三、聚合函數 配合 OVER 函數

一般配合 OVER 函數使用的聚合函數：SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN；

功能：

SUM、AVG：返回累積計算結果；

如，第 n 行的數據，是從前 n 行數據中計算得到；

COUNT、MAX、MIN：返回分組中的行數、最大值、最小值，一個分組返回一行數；

語法：

對一列的分組進行計算

<窗口函數> OVER([pattition by col_a] ORDER BY col_b)

不分組，直接對某列進行計算

<窗口函數(col_a)> OVER(ORDER BY col_b)

示例：

SUM：累積求和

第 n 行數據為前 n 行數據的總和；

select product_id, product_name, sale_price,
       sum(sale_price) over (order by product_id) as current_sum
from Product;

AVG：累積求平均

第 n 行的數據為前 n 行數據的平均數；

select product_id, product_name, sale_price,
       avg(sale_price) over (order by product_id) as current_sum
from Product;

AVG：移動平均（一）

計算前 n 行 + 改行數據的平均值；

如，n=2：計算相鄰 3 行數據，即 (前 2 行 + 本身行數據) / 3；

如，當 n=2 時，第 10 行的數據 = (第8行 + 第9行 + 第10行) / 3

語法：

<聚合函數> OVER([PARTITION BY col_a] ORDER BY col_b ROWS n PRECEDING)

示例：

SELECT product_id, product_name, sale_price,
       AVG (sale_price) OVER (ORDER BY product_id ROWS 2 PRECEDING) AS moving_avg
FROM Product;

n = 2：計算前兩行+本行數據的平均值；

第 3 行：1833 = (1000+500+4000) / 3
第 4 行：2500 = (500+4000+3000) / 3
第 5 行：4600 = (4000+3000+6800) / 3

AVG：移動平均（二）

功能：(計算上一行 + 下一行 + 該行) / 3；

語法及示例：

SELECT product_id, product_name, sale_price,
       AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_id
                              ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS moving_avg
--使用between規劃范圍，語句意思為rows 1 preceding 到 rows 1 following
FROM Product;

4600 = (4000+3000+6800) / 3

總結

以上是生活随笔為你收集整理的SQL：分析函数、排名函数、聚合函数配合窗口函数 OVER 的用法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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