一.窗口函数有什么用?
    在日常工作中,经常会遇到需要在每组内排名,比如下面的业务需求:
    排名问题:每个部门按业绩来排名
    topN问题:找出每个部门排名前N的员工进行奖励
    面对这类需求,就需要使用sql的高级功能窗口函数了。
    二.什么是窗口函数?
    窗口函数,也叫OLAP函数(Online Anallytical Processing,联机分析处理),可以对数据库数据进行实时分析处理。
    窗口函数的基本语法如下:
    <窗口函数> over (partition by <用于分组的列名> order by <用于排序的列名>)
    那么语法中的<窗口函数>都有哪些呢?
    <窗口函数>的位置,可以放以下两种函数:
    1) 专用窗口函数,包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。
    2) 聚合函数,如sum. avg, count, max, min等
    因为窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进行操作,所以窗口函数原则上只能写在select子句中
    三.如何使用?
    接下来,就结合实例,给大家介绍几种窗口函数的用法。
    1.专用窗口函数rank
    例如下图,是班级表中的内容
    image.png
    如果我们想在每个班级内按成绩排名,得到下面的结果。
    image.png
    以班级“1”为例,这个班级的成绩“95”排在第1位,这个班级的“83”排在第4位。上面这个结果确实按我们的要求在每个班级内,按成绩排名了。
    得到上面结果的sql语句代码如下:
    select , rank() over (partition by 班级 order by 成绩 desc) as ranking from 班级表
    我们来解释下这个sql语句里的select子句。rank是排序的函数。要求是“每个班级内按成绩排名”,这句话可以分为两部分:
    1)每个班级内:按班级分组
    partition by用来对表分组。在这个例子中,所以我们指定了按“班级”分组(partition by 班级)
    2)按成绩排名
    *order by子句的功能是对分组后的结果进行排序
    ,默认是按照升序(asc)排列。在本例中(order by 成绩 desc)是按成绩这一列排序,加了desc关键词表示降序排列。
    通过下图,我们就可以理解partiition by(分组)和order by(在组内排序)的作用了。

    image.png
    窗口函数具备了我们之前学过的group by子句分组的功能和order by子句排序的功能。那么,为什么还要用窗口函数呢?
    这是因为,group by分组汇总后改变了表的行数,一行只有一个类别。而partiition by和rank函数不会减少原表中的行数。例如下面统计每个班级的人数。
    image.png

    相信通过这个例子,你已经明白了这个窗口函数的使用: select , rank() over (partition by 班级 order by 成绩 desc) as ranking from 班级表
    现在我们说回来,为什么叫“窗口”函数呢?这是因为partition by分组后的结果称为“窗口”,这里的窗口不是我们家里的门窗,而是表示“范围”的意思。
    简单来说,窗口函数有以下功能:
    1)同时具有分组和排序的功能
    2)不减少原表的行数
    3)语法如下:
    <窗口函数> over (partition by <用于分组的列名> order by <用于排序的列名>)
    2.其他专业窗口函数
    专用窗口函数rank, dense_rank, row_number有什么区别呢?
    它们的区别我举个例子,你们一下就能看懂:
    select
    , rank() over (order by 成绩 desc) as ranking, dense_rank() over (order by 成绩 desc) as dese_rank, row_number() over (order by 成绩 desc) as row_num from 班级表
    得到结果:
    image.png
    从上面的结果可以看出:
    rank函数:这个例子中是5位,5位,5位,8位,也就是如果有并列名次的行,会占用下一名次的位置。比如正常排名是1,2,3,4,但是现在前3名是并列的名次,结果是:1,1,1,4。

    dense_rank函数:这个例子中是5位,5位,5位,6位,也就是如果有并列名次的行,不占用下一名次的位置。比如正常排名是1,2,3,4,但是现在前3名是并列的名次,结果是:1,1,1,2。

    row_number函数:这个例子中是5位,6位,7位,8位,也就是不考虑并列名次的情况。比如前3名是并列的名次,排名是正常的1,2,3,4。

    这三个函数的区别如下:

    image.png
    最后,需要强调的一点是:在上述的这三个专用窗口函数中,函数后面的括号不需要任何参数,保持()空着就可以。
    现在,大家对窗口函数有一个基本了解了吗?
    3.聚合函数作为窗口函数
    聚和窗口函数和上面提到的专用窗口函数用法完全相同,只需要把聚合函数写在窗口函数的位置即可,但是函数后面括号里面不能为空,需要指定聚合的列名。
    我们来看一下窗口函数是聚合函数时,会出来什么结果:
    select *, sum(成绩) over (order by 学号) as current_sum, avg(成绩) over (order by 学号) as current_avg, count(成绩) over (order by 学号) as current_count, max(成绩) over (order by 学号) as current_max, min(成绩) over (order by 学号) as current_min from 班级表
    得到结果:
    image.png
    有发现什么吗?我单独用sum举个例子:

    如上图,聚合函数sum在窗口函数中,是对自身记录、及位于自身记录以上的数据进行求和的结果。比如0004号,在使用sum窗口函数后的结果,是对0001,0002,0003,0004号的成绩求和,若是0005号,则结果是0001号~0005号成绩的求和,以此类推。

    不仅是sum求和,平均、计数、最大最小值,也是同理,都是针对自身记录、以及自身记录之上的所有数据进行计算,现在再结合刚才得到的结果(下图),是不是理解起来容易多了?

    image.png
    比如0005号后面的聚合窗口函数结果是:学号0001~0005五人成绩的总和、平均、计数及最大最小值。
    如果想要知道所有人成绩的总和、平均等聚合结果,看最后一行即可。
    这样使用窗口函数有什么用呢?
    聚合函数作为窗口函数,可以在每一行的数据里直观的看到,截止到本行数据,统计数据是多少(最大值、最小值等)。同时可以看出每一行数据,对整体统计数据的影响。
    四.注意事项
    partition子句可是省略,省略就是不指定分组,结果如下,只是按成绩由高到低进行了排序:
    select , rank() over (order by 成绩 desc) as ranking from 班级表
    得到结果:
    image.png
    但是,这就失去了窗口函数的功能,所以一般不要这么使用。
    四.总结
    *1.窗口函数语法

    <窗口函数> over (partition by <用于分组的列名> order by <用于排序的列名>)
    <窗口函数>的位置,可以放以下两种函数:

    1) 专用窗口函数,比如rank, dense_rank, row_number等
    2) 聚合函数,如sum. avg, count, max, min等

    2.窗口函数有以下功能:
    1)同时具有分组(partition by)和排序(order by)的功能
    2)不减少原表的行数,所以经常用来在每组内排名
    3.注意事项
    窗口函数原则上只能写在select子句中
    4.窗口函数使用场景
    1)业务需求“在每组内排名”,比如:
    排名问题:每个部门按业绩来排名
    topN问题:找出每个部门排名前N的员工进行奖励