一.窗口函數有什么用？

在日常工作中，經常會遇到需要在每組內排名，比如下面的業務需求：

排名問題：每個部門按業績來排名
topN問題：找出每個部門排名前N的員工進行獎勵

面對這類需求，就需要使用sql的高級功能窗口函數了。

二.什么是窗口函數？

窗口函數，也叫OLAP函數（Online Anallytical Processing，聯機分析處理），可以對數據庫數據進行實時分析處理。

窗口函數的基本語法如下：

?窗口函數?

語法中?窗口函數?的位置，可以放以下兩種函數：

1） 專用窗口函數，包括后面要講到的rank, dense_rank, row_number等專用窗口函數。

2） 聚合函數，如sum. avg, count, max, min等

因為窗口函數是對where或者group by子句處理后的結果進行操作，所以窗口函數原則上只能寫在select子句中。

接下來，就結合實例，給大家介紹幾種窗口函數的用法。

【經典排名問題】專用窗口函數rank

例如下圖，是班級表中的內容

如果我們想在每個班級內按成績排名，得到下面的結果。

得到上面結果的sql語句代碼如下：

select

我們來解釋下這個sql語句里的select子句。

要求是“每個班級內按成績排名”，這句話可以分為兩部分：

1）每個班級內：按班級分組

partition by用來對表分組。在這個例子中，所以我們指定了按“班級”分組（partition by 班級）

2）按成績排名

order by子句的功能是對分組后的結果進行排序，默認是按照升序（asc）排列。在本例中（order by 成績 desc）是按成績這一列排序，加了desc關鍵詞表示降序排列。

通過下圖，我們就可以理解partiition by（分組）和order by（在組內排序）的作用了。

窗口函數具備了我們之前學過的group by子句分組的功能和order by子句排序的功能。那么，為什么還要用窗口函數呢？

這是因為，group by分組匯總后改變了表的行數，一行只有一個類別。而partiition by和rank函數不會減少原表中的行數。例如下面統計每個班級的人數。

那么為什么叫“窗口”函數呢？這是因為partition by分組后的結果稱為“窗口”，這里的窗口不是我們家里的門窗，而是表示“范圍”的意思。

簡單來說，窗口函數有以下功能：

1）同時具有分組和排序的功能

2）不減少原表的行數

3）語法如下：

?窗口函數?

三.其他窗口函數

專用窗口函數rank, dense_rank, row_number有什么區別呢？

舉個例子，就能清楚了

select

從上面的結果可以看出：

• rank函數：這個例子中是5位，5位，5位，8位，也就是如果有并列名次的行，會占用下一名次的位置。
• dense_rank函數：這個例子中是5位，5位，5位，6位，也就是如果有并列名次的行，不占用下一名次的位置。
• row_number函數：這個例子中是5位，6位，7位，8位，也就是不考慮并列名次的情況。

最后，需要強調的一點是：在上述的這三個專用窗口函數中，函數后面的括號不需要任何參數，保持()空著就可以。

【topN問題】

每組最大的N條記錄

現有“成績表”，記錄了每個學生各科的成績。表內容如下。問題：查找每個學生成績最高的2個科目

【解題思路】

看到“每個”了，肯定是要進行分組，因為是每個學生，所以這里按姓名分組

按姓名分組后，把成績降序排列，取最前面兩個

因為不能減少原行數，所以用窗口函數進行分組，并且為了不受并列成績影響，使用row_number專用窗口函數

【解體步驟】

步驟一：按姓名分組(partiotion by 姓名)、并按成績降序排列(order by 成績 desc)，套入窗口函數的語法

select

運行結果如下

步驟二：如上表黃色框內的數據，每個同學成績最好的2個科目，就是要求的解。

那么一下就會想到只要提取出“ranking”值小于等于2的數據就可以了。因此，只需要在上一步的slq語句里加入條件字句where就可以了，注意這樣是錯誤的！！！

一定要注意命令的運行順序，運行到”where ranking ? 2”的時候，因為select字句還沒有被執行，因此select中的“ranking”列還沒有出現，從而導致報錯。

因此，在這里用子查詢，也就是把第一步得到查詢結果作為一個新的表，sql語句如下：

select

得到結果：

【如何在每個組里比較？】

還用上個例子中的表，查找單科成績高于該科目平均成績的學生名單？

【解題思路】

看到“每個”，就要分組。

使用聚合窗口函數(求平均值avg)，將每門課的平均成績求出以后，然后找出大于比平均成績的數據。

因為要用原值和平均值比較，因此要求分組后不能減少表的行數，所以用partition by分組。

【解題步驟】

第1步，聚合函數avg()作為窗口函數，將每一科目成績的平均值求出。sql語句如下：

select

結果如下

第2步，如上表，按科目分組后各科目的平均分已經計算出，那么，是不是只需要在上一步的slq語句里加入條件字句where就可以了？這里再次注意命令的執行順序！

和上個例子一樣用子查詢，也就是把第一步得到查詢結果作為一個新的表，sql語句如下：

select

運行結果如下：

四.聚合函數

聚和窗口函數和上面提到的專用窗口函數用法完全相同，只需要把聚合函數寫在窗口函數的位置即可，但是函數后面括號里面不能為空，需要指定聚合的列名。

以下面的命令為例

select

我單獨用sum運算過程進行說明：

如上圖，聚合函數sum在窗口函數中，是對自身記錄、及位于自身記錄以上的數據進行求和的結果。比如0004號，在使用sum窗口函數后的結果，是對0001，0002，0003，0004號的成績求和，若是0005號，則結果是0001號~0005號成績的求和，以此類推。

不僅是sum求和，平均、計數、最大最小值，也是同理，都是針對自身記錄、以及自身記錄之上的所有數據進行計算。

如果想要知道所有人成績的總和、平均等聚合結果，看最后一行即可。

這樣使用窗口函數有什么用呢？

聚合函數作為窗口函數，可以在每一行的數據里直觀的看到，截止到本行數據，統計數據是多少（最大值、最小值等）。同時可以看出每一行數據，對整體統計數據的影響。

五.窗口函數的移動平均

這里我們直接用聚合函數avg的窗口函數舉例說明：

select

rows和preceding這兩個關鍵字，是“之前~行”的意思。上面的句子中，是之前2行。也就是得到的結果是自身記錄及前2行的平均。

例如：學號0004學生的current_avg，是自己和前2位同學的平均，即0002，0003，0004三位同學成績的平均，其他數據的情況也一樣，下圖非常直觀的可以看到計算過程：

每一行得到的結果，都是當前行和前面2行的平均（共3行）。想要計算當前行與前n行（共n+1行）的平均時，只要調整rows…preceding中間的數字即可。

這里需要注意：在移動平均中，被選出的數據構成一個“框架”，例如，剛才例子中的0002、0003、0004行數據，就是一個“框架”。

這樣使用窗口函數有什么用呢？

由于這里可以通過preceding關鍵字調整作用范圍，在以下場景中非常適用：

在公司業績名單排名中，可以通過移動平均，直觀地查看到與相鄰名次業績的平均、求和等統計數據。

六.總結

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sql server累计求和函数_SQL基础--SQL高级功能的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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