如何在SQL中使用窗口函数进行高级数据分析？

本文解释了SQL窗口功能，有力的高级数据分析工具。它详细介绍了他们的语法，包括按子句按和顺序进行分区，并展示了它们在运行总数，排名，滞后/领先和移动平均值中的使用。

如何在SQL中使用窗口函数进行高级数据分析

窗口函数（也称为分析功能）是SQL中强大的工具，可让您在与当前行相关的一组表行上执行计算。与汇总函数（如sum，avg，count）不同，将每个组排行并返回一个值的单个值，窗口函数在一组行（“窗口”）上操作而无需分组它们。这意味着您将所有原始行保留在结果集中，但根据窗口添加了计算的列。

基本语法涉及指定函数之后的OVER子句。此子句定义了窗口。 OVER子句中的关键组成部分是：

• 分区作者：此子句将结果设置为分区。窗口函数分别应用于每个分区。将其视为在您的数据中创建子组。如果省略，整个结果集将形成一个分区。
• 顺序：此条款指定每个分区中的行顺序。这对于对行顺序敏感的RANK ， ROW_NUMBER和LAG/LEAD功能至关重要。
• 行/范围：这些子句通过指定应在计算中相对于当前行的计算中进一步完善窗口。例如， ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING包括当前行，前行和以下行。从分区的开头到当前行之间的所有行RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW包括所有行。

例如，计算运行的销售总额：

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

此查询计算到每个订单日期的累计销售总和。 ORDER BY在这里至关重要。没有它，运行总数将是不可预测的。

SQL中窗口功能的常见用例

窗口函数的用途非常广泛，并且在数据分析中具有许多应用。一些常见用例包括：

• 运行总计/平均值：按照上一个示例所示，计算一系列行序列的累积总和，平均值或其他聚合物。这对于趋势分析很有用。
• 排名和排序：将等级或行号分配给分区内的行。这有助于识别高性能者，离群值或优先级数据。此处使用诸如RANK() ， ROW_NUMBER() ， DENSE_RANK()和NTILE()之类的函数。
• 滞后和领导：从同一分区内的以前或后续行访问值。这对于比较随着时间的变化或识别趋势很有用。 LAG()和LEAD()函数被采用。
• 计算移动平均值：在行的滑动窗口上计算平均值。这使数据的波动变得平稳，并突出了潜在的趋势。
• 数据分配和聚合：将分区与汇总功能相结合可以进行复杂的分析。例如，找到每个区域的最高销售额。

与传统的SQL查询相比，窗口功能如何改善性能

窗口功能通常优于传统的SQL查询，这些查询使用自加入或子征服获得相似的结果。这是因为：

• 减少数据处理：窗口功能通常仅处理一次数据，而自加入或子征服可能涉及多次通过数据，从而增加I/O操作和处理时间。
• 优化的执行计划：数据库优化器通常更好地使用窗口函数优化查询，从而产生更有效的执行计划。
• 简化的查询逻辑：窗口函数通常会导致更简洁和可读的SQL代码，从而降低查询的复杂性并使其更易于理解和维护。

但是，重要的是要注意，性能增长取决于几个因素，包括数据集的大小，查询的复杂性以及所使用的特定数据库系统。在某些情况下，经过优化的传统查询可能仍然胜过窗口函数查询。

使用窗口函数受益的复杂SQL查询的示例

考虑这些场景，其中窗口功能显着简化了复杂的查询：

方案1：根据销售找到每个类别的前三种产品。

没有窗口功能，这将需要每个类别的自加入或子函数。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：与上个月相比，计算销售额的百分比变化。

使用LAG()显着简化了以下简化：

 <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>

这些示例说明了窗口功能如何大大降低复杂性并改善复杂SQL查询的可读性和性能。它们是进行高级数据分析的强大工具，应该是任何SQL开发人员工具包的关键部分。

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