数据库中的窗体是什么 数据库窗体命令按钮
Window函数是sql中用于对一组相关行进行计算的工具，与group by不同，它保留原始行并为每行返回计算结果。1. 聚合窗口函数（如sum()，avg()）用于累计计算、移动平均和分组统计；2. 排名窗口函数（如row_number()，rank()）用于top n问题、竞赛排名和数据分桶；3. 值窗口函数（如lag()，lead()）用于环比分析、数据填充和区间比较。通过定义分区逻辑进行分区，按确定行顺序排序，行/范围控制帧范围，实现灵活的数据分析。
数据库窗口函数，简单，它是一个在SQL查询中对“一组”相关行进行的增强工具，但与传统的GROUP通过聚合不同，它不会将这些行合并成一行，而是为每一行都返回一个计算结果。这就像你站在一扇“窗口”之前，透过看到它的一部分数据，并根据这部分数据进行计算，而你本身（当前行）仍然在结果集中解决方案。
窗口函数的核心魅力在于，它让我们能够在保留原始行粒度的同时，执行复杂的聚合、排名或值比较操作。想象一下，你有一张员工工资表，你不仅想知道每个员工的工资，还想知道他在部门内的排名，或者他比部门平均工资高多少，甚至他比它上一个入职的同事工资很多。传统SQL可能需要多步子查询或自连接才能勉强实现，而且效率低下，逻辑复杂。窗口函数则提供了一种优雅且高效的解决方案。
通过OVER()子句定义了一个“窗口”，这个窗口可以是你整个结果集，也可以是根据某些列（比如部门ID）划分的逻辑分区，甚至可以是这个分区内根据某个顺序（比如入职日期）限定的更小的“帧”。所有计算都在这个定义的窗口内进行，结果附加到每一行上，而不是像GROUP这样就将多行压缩成一行。这大大扩展了SQL的表达能力，让数据分析更加灵活和解读。Wise函数与传统聚合函数有何本质区别？
这个问题，其实是Wow函数的关键所在。我个人在刚接触Wow函数时，也曾纠结于它和GROUP BY聚合函数之间的。最值得关注的问题在于：传统关系聚合函数（如SUM()、AVG()、COUNT()等）配合GROUP通过子句使用时，把满足分组条件的行“折叠”成一行，你得到的是每个组的汇总结果，原始的行细节就丢失了。比如，你想知道每个部门的总工资，SELECT部门，SUM(salary) FROM员工GROUP BY部门；结果只有部门和总工资，看不到具体员工。
而窗口函数，虽然也执行聚合操作，但它是在一个“窗口”内进行计算，把计算结果作为新的一列附加到每一行上。不会减少你的结果集行数。举个例子，你仍然想知道每个部门的总工资，但同时又想看到每个员工自己的工资。使用窗口函数，你可以在 SELECT name，department，salary，SUM(salary) OVER (PARTITION BY Department) AS Department_total_salary FROM员工；这样，你就得到了每个员工的详细信息，并且每行都附带了其所在部门的总工资。
“保留行，同时进行分组计算”这种能力，是传统聚合函数无法比拟的，也是它在复杂报表和分析中心血管的原因。它是一种“行级增强”而不是“行级汇总”。数据库窗口函数有哪些常见类型及应用场景？
窗口函数的类型多样，接头都有其独特的应用场景，这就是它们重要细节的体现。我通常将它们分成几大类来细节：
聚合窗口函数（聚合窗口） Functions)：这是最常用的一类，它们和我们熟悉的聚合函数同名，如 SUM()， AVG()， COUNT()， MAX()， MIN()。但它们后面跟着 OVER() 子。应用场景：累计计算句：计算运行总和（Running）总计），比如某月份的每日累计，或者用户注册数的月累计。移动平均：计算某个时段内的干，常用于趋势分析，如股票价格的5日移动平均。分组内的统计：比如计算每个学生在积分内的平均分，同时显示每个学生的具体分数。-- 译文：计算每个部门员工的工资总计（按入职日期排序）SELECT employee_name，department，salary，SUM(salary) OVER (PARTITION BY部门ORDER BY雇佣日期) AScumulative_department_salaryFROM员工；登录后复制
排名窗口函数(Ranking Window Functions)：排序函数用于为分区内的行分配一个排名。ROW_NUMBER()：为分区内的每一行分配一个唯一的连续整数，没有并列。RANK()：为分区内的每一行分配一个排名，如果有相同的值，它们会得到相同的排名，但下一个不同的值会跳过相应数量的排名。DENSE_RANK()：相似RANK()，但如果有相同的值，它们会得到相同的排名，下一个不同的值会得到相邻的下一个排名，不会跳过。NTILE(n)：将分区内的行串联n个组，并为每行分配其所属组的编号。应用场景：Top N 问题：查找每个部门工资排名最高的3名员工。竞赛排名：根据分数对考生进行排名，处理并列情况。数据分桶：将数据按某种指标捆绑若干等份，如将客户按消费额进行高、中、低三档。--结果：查找每个部门工资排名前三名的员工SELECT * FROM ( SELECT employee_name，department，salary，DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY Department ORDER BY salaries DESC) AS rnk FROM employees) AS returned_employeesWHERE rnk lt；= 3；登录后复制
值窗口函数（Value Window Functions）：此类函数用于获取当前行在分区内的其他行的值。LAG(expression， offset， default)：获取当前行指定偏移量（offset）的行的表达式值。
LEAD(表达式，offset，default)：获取当前行之后指定偏移量（offset）的行的表达式值。FIRST_VALUE(表达式)：获取分区内第一行的表达式值。LAST_VALUE(表达式)：获取分区内最后一行的表达式值。应用：环比/同期分析：比较当前月份与上个月份的微软差异。数据填充：用前一个有效值刷新空值。区间比较：比较当前记录与分区首尾记录的差异。--示例：计算每个月销售额与上个月的环比增长 SELECT sale_month，monthly_sales， LAG(monthly_sales， 1， 0) OVER (ORDER BY sale_month) AS previous_month_sales， (monthly_sales - LAG(monthly_sales， 1， 0) OVER (ORDER BY sale_month)) AS sales_growthFROM sales_data；登录后复制
这些只是冰山一角，实际应用中，它们可以组合使用，解决更复杂的业务问题。如何理解并使用窗口函数的PARTITION BY、ORDER BY和ROWS/RANGE子句？
理解OVER()子句内部的这几个组件，是掌握窗口函数精髓的关键。它们共同定义了“窗口”的范围和顺序，决定了计算如何进行。
PARTITION BY子句：这是定义“窗口”的第一步。下面你的数据集逻辑上分割成几个独立的、不重叠的子集（即“分区”）。每个分区内的计算都是独立的，互不影响。你把它想象成可以在GROUP BY中进行分区，但区分一下，PARTITION BY并不会减少行数。作用：确定计算的“边界”。例如，PARTITION BY部门意味着所有后续的窗口函数计算都仅在同一个部门内部进行。缺陷情况：如果省略PARTITION BY，那么整个结果集将被视为一个单一的“窗口”，所有计算都针对整个结果集进行。
ORDER BY子句：在PARTITION BY划分好每个分区内部，ORDER BY子句规定了行的处理顺序。对于这依赖顺序的窗口函数（如排名函数、累计函数、LAG/LEAD）至关重要。作用：确定计算的“顺序”。例如，在计算累计计数时，你需要按日期进行排序；在排名时，你需要按分数进行排序。情况：如果卸载ORDER BY，并且没有指定帧（ROWS/RANGE），那么窗口函数的行为可能会彻底不确定，因为数据库可能会以某种顺序分区处理内的行。对于某些聚合函数，这可能不是问题（如COUNT()），但对于排名或依赖顺序的函数，这会导致错误或不期望的结果。
ROWS或RANGE子句（帧规范）：这是窗口函数中最灵活也最容易让人闲置的部分。它在PARTITION BY和ORDER中通过确定的内部，进一步定义了一个更小的“帧”（Frame），然后当前行计算所涉及的行集。这个帧是动态的，它会随着当前行的移动而移动。ROWS：基于物理行数来定义帧。
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW： 从分区开始到当前行（这是 ORDER BY 存在时的默认帧，用于累计和）。ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING：包含当前行、前一行和后一行（用于移动平均）。ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING：整个（如果 ORDER） BY 存在，通常用于计算分区总和，与 PARTITION BY 单独使用类似）。RANGE：基于逻辑值范围来定义帧。它通常用于数值或日期类型，帧内的行是那些在 ORDER BY 列上与当前行值外面在指定范围内的效果的行。如果存在重复值，RANGE 保留所有相同值的行都包含在帧内。RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW：类似ROWS，但会包含所有与当前行ORDER BY值相同的行。RANGE BETWEEN INTERVAL '7' DAY PRECEDING AND CURRENT ROW：包含当前行以及其前7个工作日的所有行。作用：精确控制计算的“范围”。它让你可以实现复杂的滑动窗口计算，比如计算7天的偶，或者某个特定值范围内的统计。注意事项：RANGE通常要求ORDER BY子句中只有一个说明。如果ORDER BY说明，且没有指定过去的帧，那么默认帧是ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED下面，这意味着整个分区。
理解三者的良好作用，是编写这高效、准确窗口函数的关键。它们共同构建了窗口的“边界”、“顺序”和“计算范围”，让SQL查询能够达到极高的处理复杂度的数据分析需求。
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