SQL窗口函数, since 2022-04-11

(2022.04.11 Mon)

窗口函数

窗口函数是作用于数据关系中的一系列记录的SQL函数，这些记录称为窗口(window/window frame)。窗口是被查询的行(row)，比如当前行之前的所有行，当前行到后面的三行，之类。

窗口函数功能上类似于聚合函数(aggregate function)，都是用于计算一组记录的统计结果。不同于聚合函数，窗口函数不会聚合行数据(collapse row)，而保留每行数据的完整信息。

窗口函数原则上只能使用在SELECT字句中。

基本的调用格式

<window_function> OVER 
([PARTITION BY <group_column>] 
 ORDER BY <order_column> 
 [ROWS BETWEEN <m> PRECEDING AND <n> FOLLOWING])

• window_function：指定的窗口函数
• OVER：用于定义/指定窗口内的数据记录/行，如果不指定后面跟着的字句，如PARTITION/ORDER/ROWS，即OVER()，则窗口函数作用于整个窗口
• PARTITION BY部分：可选，定义窗口内的组(partition)，根据指定的字段<group_column>对数据进行分组，不指定PARTITION就不分组
• group_column：用于分组的列
• order_column：用于排序的列
• ROWS/RANGE BETWEEN部分：用于指定窗口范围，可选
• m：用户指定的当前行前面的行数，可写为UNBOUNDED
• n：用户指定的当前行后面的行数，也可写为UNBOUNDED。

典型问题

窗口函数经常用于解决的问题包括“既分组又排序”，top N问题(找出一个组织内部的top n员工)，最值问题等。

分类

窗口函数分为四类

• 聚合函数aggregate function
• 排序函数ranking function
• 分析函数analytic function
• 分布函数distribution function

聚合函数

包括AVG, COUNT, MAX, MIN和SUM。需要传递变量名作为参数。

计算某个公司的若干员工的总工资，关系表示为salary(eid, ename, department, gender, salary)。

select *,
sum(salary) over(order by salary) ss
from test_data.salary;

返回结果为

eid	ename	gender	department	salary	ss
1003	'lucy'	'f'	'operation'	600	600
1002	'josh'	'm'	'design'	800	1400
1005	'alex'	'm'	'product'	900	2300
1001	'john'	'm'	'sales'	1000	3300
1004	'kate'	'f'	'sales'	1200	4500

SUM配order by用于计算累加和。

计算各部门的最高工资，注意这里就不需要加order by部分。一旦加入则各自计算每个人的而非每个部门。

select *,
max(salary) over(partition by department) ss
from test_data.salary;

eid	ename	gender	department	salary	ss
1002	'josh'	'm'	'design'	800	800
1003	'lucy'	'f'	'operation'	600	600
1005	'alex'	'm'	'product'	900	900
1001	'john'	'm'	'sales'	1000	1200
1004	'kate'	'f'	'sales'	1200	1200

计算平均工资，按性别分类。注意这里将使用order by指令，会返回前n个员工的平均工资，而非某个性别全部员工的平均工资。

select *,
avg(salary) over(partition by gender order by salary) ss
from test_data.salary;

eid	ename	gender	department	salary	ss
1003	'lucy'	'f'	'operation'	600	600
1004	'kate'	'f'	'sales'	1200	900
1002	'josh'	'm'	'design'	800	800
1005	'alex'	'm'	'product'	900	850
1001	'john'	'm'	'sales'	1000	900

(2022.04.12 Tues)
计算所有学生的各科滑动平均成绩，也就是先做科目排名，再计算前后各1个人累计三个人的平均成绩，保留两位小数。该方法也可用于计算公司员工业绩排名和平均业绩。关系score_board(stu_id, stu_name, subjects, stu_score)。

SELECT *,
ROUND(AVG(score) OVER(PARTITION BY subjects 
ORDER BY score DESC ROWS 
BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING), 2) AS avg_score
FROM score_board;

stu_id	stu_name	subjects	scores	avg_score
1001	'zhangsan'	'chinese'	81	81
1003	'wangwu'	'chinese'	81	79.33
1002	'lisi'	'chinese'	76	78.5
1003	'wangwu'	'english'	90	89
1002	'lisi'	'english'	88	81
1001	'zhangsan'	'english'	65	76.5
1003	'wangwu'	'math'	100	95
1002	'lisi'	'math'	90	88.33
1001	'zhangsan'	'math'	75	82.5

如果不需要分partition，则删掉PARTITION BY语句。如果只需要向前或向后计算滑动平均，则删掉BETWEEN和AND部分。如果计算某一个科目所有人的平均成绩，可将PRECEDING和FOLLOWING前面的数字参数改成UNBOUNDED，或者直接删掉ROWS开始的部分，得到的就是科目的平均成绩。

SELECT *,
ROUND(AVG(score) OVER(PARTITION BY subjects 
ORDER BY score DESC ROWS 
BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING), 2) AS avg_score
FROM score_board;

SELECT *,
ROUND(AVG(score) OVER(PARTITION BY subjects 
ORDER BY score DESC), 2) AS avg_score
FROM score_board;

有关系score_board(stu_id, stu_name, subjects, stu_score)，找出成绩低于该科目平均成绩的同学信息，之后开除。
找出：

select distinct(stu_id)
from 
(select *,
avg(score) OVER(Partition by subjects) as avg_score
from score_board) a
where score < a.avg_score;

开除：

DELETE FROM score_board where stu_id IN
(
select distinct(stu_id)
from 
(select *,
avg(score) OVER(Partition by subjects) as avg_score
from score_board) a
where score < a.avg_score;
);

也可通过子查询方式找出符合条件的结果

select *
from score_board a
where score < (select avg(score) from score_board b 
where a.subjects = b.subjects);

排序函数

包括rank, row_number, dense_rank。这三个函数都用于排序，但在出现并列的情况下，排序结果不同。排序函数在使用时不需要传递参数，即rank()/row_number()/dense_rank()。

• rank: 如果排序中有并列情况，如三个并列第一，则下一位将是第四，即1,1,1,4
• row_number: 即便出现并列的情况，返回的仍然是所在行的数字，按自然数顺序排列，1,2,3,4之类
• dense_rank: 出现并列的情况，如三个并列第一，则下一位是第二，即1,1,1,2。

有关系score_board(stu_id, stu_name, subjects, stu_score)，找出每科成绩最高的信息。

SELECT * FROM
(SELECT *,
RANK() OVER(PARTITION BY subjects ORDER BY stu_score DESC) AS ranking
FROM score_board) a
WHERE a.ranking = 1;

分析函数

包括lead, lag, first_value，用于获取当前窗口数据中的其他行。lead用于返回当前行后面的值，lag返回当前行前面的值。调用方式是lead/lag(col, n, default_value)，其中的n是指定的行数，比如n=1，则返回当前行前面/后面1行的值，default_value指如果返回是Null则赋予default_value。first_value仅需要提供字段名，即first_value(col)。返回最大/最小/最低/最高的值问题都可以考虑用FIRST_VALUE来解决，注意配合ORDER BY的DESC/ASC。
下面是lead的调用方式和结果。

SELECT *, 
LEAD(score,1) OVER(PARTITION BY stu_name ORDER BY score desc) AS sr
FROM test_data.stu_score;

返回结果如下

stu_id	stu_name	subjects	score	sr
1002	'lisi'	'math'	90	88
1002	'lisi'	'english'	88	76
1002	'lisi'	'chinese'	76	NULL
1003	'wangwu'	'math'	100	90
1003	'wangwu'	'english'	90	81
1003	'wangwu'	'chinese'	81	NULL

lag的调用结果，返回的是当前subject的score值的前一个值，如果前一个值为Null(即当前值即第一个值)，则返回default_value，本例中为-1

SELECT *,
lag(score, 1, -1) over(partition by subjects order by score desc) as lag_score
from score_board;

stu_id	stu_name	subjects	score	lag_score
1001	'zhangsan'	'chinese'	81	-1
1003	'wangwu'	'chinese'	81	81
1002	'lisi'	'chinese'	76	81
1003	'wangwu'	'english'	90	-1
1002	'lisi'	'english'	88	90
1001	'zhangsan'	'english'	65	88
1003	'wangwu'	'math'	100	-1
1002	'lisi'	'math'	90	100
1001	'zhangsan'	'math'	75	90

分布函数

包括PERCENT_RANK和CUME_DIST，分别用于获得分位点排序(percentile ranking)和累计分布(cumulative distribution)。

窗口函数在SQL执行序列中的位置

1. FROM / JOINS
2. WHERE
3. GROUP BY
4. Aggregate Functions
5. HAVING
6. Window Functions
7. SELECT
8. DISTINCT
9. UNION / INTERSECT / EXCEPT
10. ORDER BY
11. OFFSET
12. LIMIT / FETCH / TOP
    一般来说窗口函数不会出现在WHERE语句中。

Reference

1 https冒号//learnsql点com/blog/sql-window-functions-interview-questions/
2 https冒号//www点educba点com/sql-window-functions/
3 https冒号//zhuanlan点zhihu点com/p/390381181
4 https冒号//zhuanlan点zhihu点com/p/92654574