Введение  Оконные функции — это мощная функция SQL, используемая для выполнения вычислений по набору строк, связанных с текущей строкой. В отличие от агрегатных функций, оконные функции не группируют строки в один вывод; они возвращают результат для каждой строки, сохраняя при этом контекст набора данных.  В этой статье мы рассмотрим некоторые часто используемые оконные функции SQL (   ,   ,   ,   ,   и   ) с примерами. ROW_NUMBER() RANK() DENSE_RANK() NTILE() LEAD() LAG()  Образец таблицы: данные о продажах  Для демонстрации функций окна мы будем использовать следующую таблицу продаж:  SalesID  Идентификатор клиента  Продукт  Область  Количество  Дата продажи  1  101  Ноутбук  Север  1200  2023-01-05  2  102  Планшет  Север  800  2023-02-15  3  103  Телефон  Север  800  2023-03-10  4  104  Планшет  Север  500  2023-04-01  5  105  Ноутбук  Юг  1300  2023-05-05  6  106  Планшет  Юг  700  2023-06-20  7  107  Телефон  Запад  900  2023-07-15  8  108  Ноутбук  Восток  1300  2023-08-10  1. НОМЕР_СТРОКИ()  Функция ROW_NUMBER() присваивает уникальный номер каждой строке в разделе, упорядоченной по указанному столбцу.    : Присвоить уникальный номер строки каждой продаже в регионе на основе суммы продажи (от наибольшей к наименьшей). Задача   SELECT SalesID, Region, Amount, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Region ORDER BY Amount DESC) AS RowNum FROM Sales;    : Результат  SalesID  Область  Количество  НомерСтроки  1  Север  1200  1  2  Север  800  2  3  Север  800  3  4  Север  500  4  5  Юг  1300  1  6  Юг  700  2  7  Запад  900  1  8  Восток  1300  1  2. РАНГ()  Функция RANK() присваивает ранг каждой строке в разделе. Строки с одинаковыми значениями получают одинаковый ранг, а следующий ранг пропускается.    : ранжировать продажи в каждом регионе по сумме (от наибольшей к наименьшей). Задача   SELECT SalesID, Region, Amount, RANK() OVER (PARTITION BY Region ORDER BY Amount DESC) AS Rank FROM Sales;    : Результат  SalesID  Область  Количество  Классифицировать  1  Север  1200  1  2  Север  800  2  3  Север  800  2  4  Север  500  4  5  Юг  1300  1  6  Юг  700  2  7  Запад  900  1  8  Восток  1300  1    : Ключевая особенность  Для северного региона обе строки с количеством = 800 имеют ранг 2.  Следующий ранг пропускается (т.е. ранг 3 отсутствует) и выполняется переход к 4.  3. ПЛОТНЫЙ_РАНГ()  Функция DENSE_RANK() назначает ранги так же, как RANK(), но не пропускает ранги после равенств.    : Присвоить объемным показателям продаж в каждом регионе ранжирование по объему (от наибольшего к наименьшему). Задача   SELECT SalesID, Region, Amount, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY Region ORDER BY Amount DESC) AS DenseRank FROM Sales;    : Результат  SalesID  Область  Количество  ПлотныйРанг  1  Север  1200  1  2  Север  800  2  3  Север  800  2  4  Север  500  3  5  Юг  1300  1  6  Юг  700  2  7  Запад  900  1  8  Восток  1300  1    : Ключевая особенность  Для северного региона обе строки с количеством = 800 имеют ранг 2.  Следующий ранг — 3, без пропуска рангов.  4. НТИЛЬ()  NTILE() делит строки на указанное количество приблизительно равных групп.    : Разделить все продажи на 4 группы по сумме в порядке убывания. Задача   SELECT SalesID, Amount, NTILE(4) OVER (ORDER BY Amount DESC) AS Quartile FROM Sales;    : Результат  SalesID  Количество  Квартиль  5  1300  1  8  1300  1  1  1200  2  7  900  2  2  800  3  3  800  3  4  500  4  6  700  4  5. ВЕДУЩИЙ()  LEAD() извлекает значение из следующей строки в том же разделе.    : Сравнить сумму каждой продажи со следующей суммой продажи, упорядоченной по дате продажи. Задача   SELECT SalesID, Amount, LEAD(Amount) OVER (ORDER BY SaleDate) AS NextAmount FROM Sales;    : Результат  SalesID  Количество  СледующийСумма  1  1200  800  2  800  800  3  800  500  4  500  1300  5  1300  700  6  700  900  7  900  1300  8  1300  НУЛЕВОЙ  6. ЛАГ()    извлекает значение из предыдущей строки в том же разделе. LAG()    : Сравнить сумму каждой продажи с суммой предыдущей продажи, упорядоченной по дате продажи. Задача   SELECT SalesID, Amount, LAG(Amount) OVER (ORDER BY SaleDate) AS PrevAmount FROM Sales;    : Результат  SalesID  Количество  ПредыдущаяСумма  1  1200  НУЛЕВОЙ  2  800  1200  3  800  800  4  500  800  5  1300  500  6  700  1300  7  900  700  8  1300  900  Заключение  Оконные функции SQL, такие как ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), NTILE(), LEAD() и LAG(), предоставляют эффективные способы анализа данных в разделах.   Основные выводы:    назначает уникальный идентификатор для каждой строки. ROW_NUMBER()    и   различаются по способу обработки связей (пропуск или отсутствие пропуска). RANK() DENSE_RANK()    полезна для разделения строк на статистические группы. NTILE()    и   позволяют выполнять сравнения с соседними строками. LEAD() LAG()  Освоив эти функции, вы сможете эффективно решать сложные задачи аналитики и ранжирования!  Спасибо, что уделили время изучению со мной идей, связанных с данными. Я ценю вашу вовлеченность. Если эта информация оказалась для вас полезной, приглашаю вас подписаться на меня или связаться со мной в   . Приятного изучения!👋 LinkedIn

Read My Stories

Power BI: Two ways to Union Tables - DAX and Power Query

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Оконные функции SQL: краткий обзор с примерами

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Полное руководство по успешной миграции в облако: стратегии и лучшие практики

Утечка информации о системе Claude Sonnet 3.5: судебно-медицинский анализ

Нажмите, чтобы заработать: Telegram может привлечь следующие 10 миллиардов пользователей криптовалюты до Соланы

Модель Bitcoin UTXO, обеспечивающая работу уникальной экосистемы

Полное руководство по успешной миграции в облако: стратегии и лучшие практики

Утечка информации о системе Claude Sonnet 3.5: судебно-медицинский анализ

Нажмите, чтобы заработать: Telegram может привлечь следующие 10 миллиардов пользователей криптовалюты до Соланы

Модель Bitcoin UTXO, обеспечивающая работу уникальной экосистемы

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps