如何在SQL中使用窗口函數進行高級數據分析？

本文解釋了SQL窗口功能，有力的高級數據分析工具。它詳細介紹了他們的語法，包括按子句按和順序進行分區，並展示了它們在運行總數，排名，滯後/領先和移動平均值中的使用。

如何在SQL中使用窗口函數進行高級數據分析

窗口函數（也稱為分析功能）是SQL中強大的工具，可讓您在與當前行相關的一組表行上執行計算。與匯總函數（如sum，avg，count）不同，將每個組排行並返回一個值的單個值，窗口函數在一組行（“窗口”）上操作而無需分組它們。這意味著您將所有原始行保留在結果集中，但根據窗口添加了計算的列。

基本語法涉及指定函數之後的OVER子句。此子句定義了窗口。 OVER子句中的關鍵組成部分是：

• 分區作者：此子句將結果設置為分區。窗口函數分別應用於每個分區。將其視為在您的數據中創建子組。如果省略，整個結果集將形成一個分區。
• 順序：此條款指定每個分區中的行順序。這對於對行順序敏感的RANK ， ROW_NUMBER和LAG/LEAD功能至關重要。
• 行/範圍：這些子句通過指定應在計算中相對於當前行的計算中進一步完善窗口。例如， ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING包括當前行，前行和以下行。從分區的開頭到當前行之間的所有行RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW包括所有行。

例如，計算運行的銷售總額：

 <code class="sql">SELECT order_date, sales, SUM(sales) OVER (ORDER BY order_date) as running_total FROM sales_table;</code>

此查詢計算到每個訂單日期的累計銷售總和。 ORDER BY在這里至關重要。沒有它，運行總數將是不可預測的。

SQL中窗口功能的常見用例

窗口函數的用途非常廣泛，並且在數據分析中具有許多應用。一些常見用例包括：

• 運行總計/平均值：按照上一個示例所示，計算一系列行序列的累積總和，平均值或其他聚合物。這對於趨勢分析很有用。
• 排名和排序：將等級或行號分配給分區內的行。這有助於識別高性能者，離群值或優先級數據。此處使用諸如RANK() ， ROW_NUMBER() ， DENSE_RANK()和NTILE()之類的函數。
• 滯後和領導：從同一分區內的以前或後續行訪問值。這對於比較隨著時間的變化或識別趨勢很有用。 LAG()和LEAD()函數被採用。
• 計算移動平均值：在行的滑動窗口上計算平均值。這使數據的波動變得平穩，並突出了潛在的趨勢。
• 數據分配和聚合：將分區與匯總功能相結合可以進行複雜的分析。例如，找到每個區域的最高銷售額。

與傳統的SQL查詢相比，窗口功能如何改善性能

窗口功能通常優於傳統的SQL查詢，這些查詢使用自加入或子征服獲得相似的結果。這是因為：

• 減少數據處理：窗口功能通常僅處理一次數據，而自加入或子征服可能涉及多次通過數據，從而增加I/O操作和處理時間。
• 優化的執行計劃：數據庫優化器通常更好地使用窗口函數優化查詢，從而產生更有效的執行計劃。
• 簡化的查詢邏輯：窗口函數通常會導致更簡潔和可讀的SQL代碼，從而降低查詢的複雜性並使其更易於理解和維護。

但是，重要的是要注意，性能增長取決於幾個因素，包括數據集的大小，查詢的複雜性以及所使用的特定數據庫系統。在某些情況下，經過優化的傳統查詢可能仍然勝過窗口函數查詢。

使用窗口函數受益的複雜SQL查詢的示例

考慮這些場景，其中窗口功能顯著簡化了複雜的查詢：

方案1：根據銷售找到每個類別的前三種產品。

沒有窗口功能，這將需要每個類別的自加入或子函數。使用窗口功能：

 <code class="sql">WITH RankedSales AS ( SELECT product_name, category, sales, RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY sales DESC) as sales_rank FROM products ) SELECT product_name, category, sales FROM RankedSales WHERE sales_rank </code>

方案2：與上個月相比，計算銷售額的百分比變化。

使用LAG()顯著簡化了以下簡化：

 <code class="sql">SELECT order_date, sales, (sales - LAG(sales, 1, 0) OVER (ORDER BY order_date)) * 100.0 / LAG(sales, 1, 1) OVER (ORDER BY order_date) as percentage_change FROM sales_table;</code>

這些示例說明了窗口功能如何大大降低複雜性並改善複雜SQL查詢的可讀性和性能。它們是進行高級數據分析的強大工具，應該是任何SQL開發人員工具包的關鍵部分。

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