开窗函数

简介

• 开窗函数：在开窗函数出现之前存在着很多用 SQL 语句很难解决的问题，很多都要通过复杂的相关子查询或者存储过程来完成。为了解决这些问题，在 2003 年 ISO SQL 标准加入了开窗函数，开窗函数的使用使得这些经典的难题可以被轻松的解决。目前在 MSSQLServer、Oracle、DB2 等主流数据库中都提供了对开窗函数的支持，MySQL8.0支持。 5.7 --> 8.0
• 开窗函数简介:与聚合函数一样，开窗函数也是对行集组进行聚合计算，但是它不像普通聚合函数那样每组只返回一个值，开窗函数可以为每组返回多个值，因为开窗函数所执行聚合计算的行集组是窗口。在 ISO SQL 规定了这样的函数为开窗函数，在 Oracle 中则被称为分析函数。

语法

开窗函数格式： 函数名(列) OVER(选项)

OVER 关键字表示把函数当成开窗函数而不是聚合函数。SQL 标准允许将所有聚合函数用做开窗函数，使用 OVER 关键字来区分这两种用法。

如果 OVER 关键字后的括号中的选项为空，则开窗函数会对结果集中的所有行进行聚合运算。

PARTITION BY 子句：
开窗函数的 OVER 关键字后括号中的可以使用 PARTITION BY 子句来定义行的分区来供进行聚合计算。与 GROUP BY 子句不同，PARTITION BY 子句创建的分区是独立于结果集的，创建的分区只是供进行聚合计算的，而且不同的开窗函数所创建的分区也不互相影响

ORDER BY子句：
开窗函数中可以在OVER关键字后的选项中使用ORDER BY子句来指定排序规则，而且有的开窗函数还要求必须指定排序规则。使用ORDER BY子句可以对结果集按照指定的排序规则进行排序，并且在一个指定的范围内进行聚合运算

常用开窗函数

row_number() over(partition by ... order by ...)
rank() over(partition by ... order by ...)
dense_rank() over(partition by ... order by ...)
count() over(partition by ... order by ...)
max() over(partition by ... order by ...)
min() over(partition by ... order by ...)
sum() over(partition by ... order by ...)
avg() over(partition by ... order by ...)
first_value() over(partition by ... order by ...)
last_value() over(partition by ... order by ...)
lag() over(partition by ... order by ...)
lead() over(partition by ... order by ...）

HQL中（目前只知道hql中可替换）
partition by … order by …
等价于
distribute by … sort by …

建表

排序开窗函数

row_number() over() 、Rank() over() 和 DENSE_RANK () over（）

• 第一种：不写任何条件，只作排序使用

select mid,cid,date,score,
rank() over() a,
dense_rank() over() b,
row_number() over() c
from test1

运行结果：

• 第二种：分组排序（默认升序）

select mid,cid,date,score,
rank() over(partition by mid,cid order by score desc) a,
dense_rank() over(partition by mid,cid order by score desc) b,
row_number() over(partition by mid,cid order by score desc) c
from test1

运行结果：

 区别图中明显可以看出，自己总结

聚合开窗函数

sum() over()

• 不加任何条件 求和该字段所有值

select mid,cid,date,score,sum(score)over()
from test1

• 添加group by

select mid,cid,date,score,sum(score)over(partition by mid)
from test1

• 添加order by排序

select mid,cid,date,score,sum(score)over(partition by mid order by date)
from test1

每次求和分组内前几个的值 常用于求单个用户对单个商品点击量的日累计点击量等。
max()over()
count() over()
max() over(）
min() over()
avg() over()
这几个用法类似

常用的开窗函数还有
first_value() over(partition by … order by …)
last_value() over(partition by … order by …)
lag() over(partition by … order by …)

有兴趣自己去测试一下吧！

写在最后： 吴老狗是真的dog.