在里面 上一篇文章 ，我们讨论了窗函数——它是解决各种分析问题的一个很好的工具；它们可以让您访问高级分析和数据操作等功能，而无需编写复杂的查询。在继续阅读之前，我建议从第一部分开始，因为它将有助于掌握窗口函数在 SQL 中如何工作的基本概念。 现在，您已经熟悉了基础知识，让我们探索更高级的 SQL 概念。乍一看可能有点复杂，但我将针对所有可能的情况提供适合初学者的简单示例，因此很容易明白我的意思。 内容概述 Cumulative Sum   Ranking Window Functions   Use cases   Offset window functions   Key Takeaways 累计金额 我们已经考虑过 表达式没有参数或按参数分区的示例。现在，我们将看看 表达式的第二个可能的参数 —  over() over() order by。 让我们请求员工 ID、员工姓名、部门、工资以及所有工资的总和：     select employee_id, employee_name, department, salary, sum(salary) over() from salary 现在，我们将 参数添加到 表达式中： order by over()     select employee_id, employee_name, department, salary, sum(salary) over(order by employee_id desc) from salary 我想我们需要仔细看看这里发生的事情： 首先，  现在按降序排序。 employee_id 在应用窗口函数产生的列中，现在有一个累积和。 我相信你对累积和很熟悉。它的本质很简单——累积总和或运行总计意味着“到目前为止有多少”。累积和的定义是给定序列的总和，该序列随着添加次数的增加而增加或变大。 我们的示例如下：对于具有最高 值的员工，工资为3700，累计金额也是3700。第二个员工的工资为1500，累计金额为5200。第三个员工，工资2900，累计金额8100，以此类推。 employee_id   表达式中的 order by 参数指定顺序。在聚合窗口函数的情况下，它确定累积总数的顺序。 over() 在 表达式中，可以指定partition by 和order by 属性。 over()     select employee_id, employee_name, department, salary, sum(salary) over(partition by department order by employee_id desc) from salary 在这种情况下，累计总数将按分段计算。 注意！如果在 表达式中指定了两个属性，则分区 by 始终排在第一位，然后是  。例如：   。 over() order by over(按部门顺序按员工 ID 分区) 在我们讨论完累积和之后，我们需要说，它可能是唯一经常使用的累积总计类型。相反，累积平均和累积计数则很少使用。 尽管如此，我们还是会给出一个累积平均值计算的例子——它告诉我们直到某个点的一系列值的平均值：     select employee_id, employee_name, department, salary, avg(salary) over(order by employee_id desc) from salary 排名窗口函数 我们使用排名窗口函数来确定值在一组值中的位置。  子句中的 表达式规定了排名的基础，每个值在其指定分区内分配了一个排名。当行共享相同的排名标准值时，它们将被分配相同的排名。 OVER ORDER BY 要了解排名窗口函数的工作原理，我们请求工资表中的以下列：员工 ID、员工姓名、部门和工资：     select employee_id, employee_name, department, salary from salary 现在，我们使用窗口函数 添加一列： row_number() over()     select employee_id, employee_name, department, salary, row_number() over() from salary 窗口函数 已为行分配了编号，但不更改其顺序。到目前为止，这并没有给我们带来太大的价值，不是吗？ row_number() over() 但是如果我们想按工资降序对行进行编号怎么办？为此，我们需要指定排序顺序，换句话说，将顺序参数传递给 over() 表达式。     select employee_id, employee_name, department, salary, row_number() over(order by salary desc) from salary 我们将把剩余的排名函数添加到查询中进行比较：   select employee_id, employee_name, department, salary, row_number() over(order by salary desc), rank() over(order by salary desc), dense_rank() over(order by salary desc), percent_rank() over(order by salary desc), ntile(5) over(order by salary desc) from salary 让我们看一下每个排名窗口函数： 窗口函数   工资降序排列行并分配行号。请注意，安妮和托尼的工资相同，但分配的数字不同。 row_number() over(order by salary desc) 按 窗口函数    )按工资降序分配排名。它为相同的值分配相同的排名，但下一个值会获得新的行号。 rank() over(order by salary desc 窗口函数   工资降序分配排名。它为相同的值分配相同的排名。 dense_rank() over(order by salary desc) 按 窗口函数   是当前行的相对（百分比）排名，计算公式为：(rank - 1) / (分区中的总行数 - 1)。 percent_rank() over(order by salary desc) 窗口函数 将行数分成 5 个相等的部分，并为每个部分分配一个数字。零件的数量在 函数内指定。 ntile(5) over(order by salary desc) ntile(5) 注意！与聚合函数（例如 sum(salary)）不同，排名函数（例如 row_number()）内部不包含列。然而，在 ntile(5) 函数中，指定了部分的数量。 用例 是时候使用排名窗口函数来探索实际任务了。我们将显示员工 ID、员工姓名、部门和工资，并按工资降序分配行号。     select employee_id, employee_name, department, salary, row_number() over(order by salary desc) from salary 有时，您可能需要按部门（部分）内工资的降序对行进行编号。这可以通过将partition by属性添加到over()表达式来完成：     select employee_id, employee_name, department, salary, row_number() over(partition by department order by salary desc) from salary 让我们让任务更具挑战性。我们每个部门只需要保留一名薪水最高的员工。这可以使用子查询来实现：     select * from ( select employee_id, employee_name, department, salary, row_number() over(partition by department order by salary desc) as rn from salary ) as t2 where rn = 1 再举个例子，如果我们需要显示每个城市中薪资最高的三名员工，我们将执行以下操作：     select * from ( select employee_id, employee_name, city, salary, row_number() over(partition by city order by salary desc) as rn from salary ) as t2 where rn <= 3 此类任务非常常见，尤其是当您需要按某些属性的升序或降序显示部分（组）内的特定行数时。在实践中，我一贯使用窗口函数  ，当然也  。 row_number() over() 使用 dendense_rank() over() 偏移窗函数 这些函数允许您根据其他行与当前行的距离返回数据。为了使其更直观，让我们看一下first_value()、last_value() 和nth_value() 函数。     select t1.*, first_value(salary)over(partition by department), last_value(salary)over(partition by department), nth_value(salary,2)over(partition by department) from salary as t1 order by department 注意！在所有三个窗口函数中， 基本的 通过参数指定分区。 order by 参数不是强制性的，但通过指定它，您可以更改分区内行的顺序。例如，在下面的查询中，我们在部门（部门）内按工资排序，现在first_value是该部门中最高的工资。   select t1.*, first_value(salary)over(partition by department order by salary decs), last_value(salary)over(partition by department order by salary decs), nth_value(salary,2)over(partition by department order by salary decs) from salary as t1 order by department 函数 和 显示该部分（部门）内的第一个和最后一个工资值。 first_value(salary) over(按部门分区) last_value(salary) over(按部门分区) 反过来，函数 显示该部分（部门）内的第二个工资值。请注意，在 中，指定了一个附加参数 - 该部分内的行号。在我们的示例中，行号为 2，因此该函数显示第二个工资值。 nth_value(salary, 2) over(partition by Department) nth_value() 除了上面的函数之外，还有 和 函数。  函数用于从当前行之前的行获取值。 Lead() 函数用于从当前行之后的行获取值。 lag() lead() lag()     select t1.*, lag(salary)over(order by salary), lead(salary)over(order by salary) from salary as t1 正如您所看到的，函数   将工资向下移动一行，而函数 将工资向上移动一行。虽然这些函数非常相似，但我发现使用 更方便。 lag (salary) over (order by salary) Lead(salary) over(order by salary) lag() 注意！对于这些函数，必须在 over() 表达式中通过参数指定顺序。您还可以使用partition by指定分区，但这不是强制性的。     select t1.*, lag(salary)over(partition by department order by salary) from salary as t1 order by department 在这里，  执行与以前相同的功能，但现在专门在部分（部门）内。 lag() 要点 最后，快速概述一下我们今天所讨论的内容： 累积和表示序列的运行总计，并随着后续的每次添加而累加。 排名窗口函数用于确定值在一组值中的位置，其中 表达式指定排名的基础。 order by 偏移窗口函数包括  、  和  ，允许根据其他行与当前行的距离检索数据。不要忘记 和 函数。  函数可以方便地从当前行之前的行获取值，而 函数用于从当前行之后的行获取值。 first_value() last_value() nth_value() lag() Lead() lag() Lead() 感谢您加入我。我希望这篇文章可以帮助您更好地了解 SQL 中窗口函数的功能，并使您在日常任务中更加自信和快速。

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了解 SQL 窗口函数的初学者指南 - 第 2 部分

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