窗函数 (SQL)

在SQL中，窗函数(window function)或分析函数(analytic function)是一个函数，它使用来自一行或多行的值来为每一行返回一个值。 与之形成对比，聚合函数为多行返回单个值。窗口函数有一个OVER子句；任何没有OVER子句的函数都不是窗口函数，而是聚合函数或单行（标量）函数。

**例子1**
例如，这里有一个查询，它使用一个窗口函数来比较每个员工的工资与其部门的平均工资（来自PostgreSQL文档的示例）:
SELECT depname, empno, salary, avg(salary) OVER (PARTITION BY depname) FROM empsalary;
输出:
depname  
avg          
----------+-------+--------+----------------------
develop   
5020.0000000000000000
develop   
5020.0000000000000000
develop   
5020.0000000000000000
develop   
5020.0000000000000000
develop   
5020.0000000000000000
personnel |     5 |   3500 | 3700.0000000000000000
personnel |     2 |   3900 | 3700.0000000000000000
sales     
4866.6666666666666667
sales     
4866.6666666666666667
sales     
4866.6666666666666667
(10 rows)
PARTITION BY子句将行分组，并且该函数分别应用于每个分组。 如果PARTITION BY子句被省略（例如如果我们有一个空的OVER()子句），那幺整个结果集被视为单个分组。对于此查询，报告的平均工资将是所有行的平均值。
窗口函数在聚合之后进行评估（例如，在 GROUP BY子句和非窗口聚合函数之后）。   

**语法**
根据PostgreSQL文档，窗函数具有下列之一的语法:
function_name (expression , expression ... ) OVER window_name
function_name (expression , expression ... ) OVER ( window_definition )
function_name ( * ) OVER window_name
function_name ( * ) OVER ( window_definition )
其中function_name包括：
*开窗函数
**序号函数
***ROW_NUMBER：顺序排序——1、2、3
***RANK：并列排序，跳过重复序号——1、1、3
***DENSE_RANK：并列排序，不跳过重复序号——1、1、2
**分布函数
***PERCENT_RANK
***CUME_DIST
**前驱后继函数
***LAG(expr,n)：返回当前行的前n行的expr的值
***LEAD(expr,n)：返回当前行的后n行的expr的值
**头尾函数
***FIRST_VALUE(expr)
***LAST_VALUE(expr)
**其他函数
***NTH_VALUE(expr,n)：返回第n行的expr值
***NTILE(n)：将有序数据分为n个桶，记录等级数
*所有聚合函数
其中 window_definition具有语法:
existing_window_name 
PARTITION BY expression , ... 
ORDER BY expression  USING operator   LAST }  , ... 
frame_clause 
frame_clause具有下列之一的语法:
{ RANGE | ROWS | GROUPS } frame_start  frame_exclusion 
{ RANGE | ROWS | GROUPS } BETWEEN frame_start AND frame_end  frame_exclusion 
frame_start与frame_end可以是UNBOUNDED PRECEDING, offset PRECEDING, CURRENT ROW, offset FOLLOWING,  UNBOUNDED FOLLOWING. frame_exclusion可以是EXCLUDE CURRENT ROW, EXCLUDE GROUP, EXCLUDE TIES, EXCLUDE NO OTHERS.
expression指不包含窗函数调用的任何表达式。
注:- 方括号指可选子句- 圆括号{}指多种选项的集合，选项之间以竖杠|分割

**例子2**
窗函数允许访问恰在当前记录之前和之后的记录的数据。 一个窗函数定义当前行周围具有给定行数的帧或窗，并跨窗对数据集执行计算。
NAME |
------------
Aaron| 
SELECT
LAG(name, 1) 
OVER(ORDER BY name) "prev",
name, 
LEAD(name, 1) 
OVER(ORDER BY name) "next"
FROM people
ORDER BY name
查询结果为:













**例子3**
# 首先创建虚拟的业务员销售数据 
CREATE TABLE Sales
( 
idate date, 
iname char(2), 
sales int
); 
# 向表中插入数据 
INSERT INTO Sales VALUES 
('2021/1/1', '丁一', 200), 
('2021/2/1', '丁一', 180), 
('2021/2/1', '李四', 100), 
('2021/3/1', '李四', 150), 
('2021/2/1', '刘猛', 180), 
('2021/3/1', '刘猛', 150), 
('2021/1/1', '王二', 200), 
('2021/2/1', '王二', 180), 
('2021/3/1', '王二', 300), 
('2021/1/1', '张三', 300), 
('2021/2/1', '张三', 280), 
('2021/3/1', '张三', 280); 
# 查询各月中销售业绩最差的业务员
SELECT * FROM 
(SELECT month(idate),iname,sales, 
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY month(idate) ORDER BY sales) as sales_order 
FROM Sales) as t
WHERE sales_order=1;

**例子4**
求用户连续登录天数

# 首先创建虚拟的用户登录表，并插入数据 
create table user_login
( 
user_id varchar(100), 
login_time datetime
); 
insert into user_login values 
(1,'2020-11-25 13:21:12'), 
(1,'2020-11-24 13:15:22'), 
(1,'2020-11-24 10:30:15'), 
(1,'2020-11-24 09:18:27'), 
(1,'2020-11-23 07:43:54'), 
(1,'2020-11-10 09:48:36'), 
(1,'2020-11-09 03:30:22'), 
(1,'2020-11-01 15:28:29'), 
(1,'2020-10-31 09:37:45'), 
(2,'2020-11-25 13:54:40'), 
(2,'2020-11-24 13:22:32'), 
(2,'2020-11-23 10:55:52'), 
(2,'2020-11-22 06:30:09'), 
(2,'2020-11-21 08:33:15'), 
(2,'2020-11-20 05:38:18'), 
(2,'2020-11-19 09:21:42'), 
(2,'2020-11-02 00:19:38'), 
(2,'2020-11-01 09:03:11'), 
(2,'2020-10-31 07:44:55'), 
(2,'2020-10-30 08:56:33'), 
(2,'2020-10-29 09:30:28');  

# 第一种情况：查看每位用户连续登陆的情况。包括每位用户连续登录的情况、查看每位用户最大连续登录的天数、查看在某个时间段里连续登录天数超过N天的用户
select user_id, 
min(login_date) start_date, 
max(login_date) end_date, 
count(login_date) days # 计算每位用户连续登录天数 
from (select *,date_sub(login_date, interval irank day) idate # 增加辅助列，以判断用户是否连续登录 
from (select *,rank() over(partition by user_id order by login_date) irank # 对每个用户的登录日期排序 
from (select distinct user_id, date(login_time) login_date from user_login 
# 数据预处理：由于统计的窗口期是天数，对登录时间字段格式转换为日期然后去重（去掉用户一天内多次登录的情况）
) as a
) as b
) as c 
group by user_id,idate;
# 第二种情况：计算每个用户最大连续登录天数 

# 第三种情况：查看给定时间段内连续登录天数≥5天的用户  
# 找出相差天数为5的记录 
select distinct user_id 
from (select *,datediff(idate5,login_date)+1 as days # 计算当前登录日期与之后第4次登陆的日期的差值 
from (select *,lead(login_date,4) over(partition by user_id order by login_date) idate5 # 获取当前登录日期之后第4次登陆的日期
from user_logrin_date) 
as a)
as b 
where days = 5;

**历史**
引入了窗函数，其后的标准扩展了其功能。
MySQL从8.0开始引入了窗函数。目前支持的语法为：
# 开窗函数语法 
func_name() OVER(PARTITION BY  DESC)