SQL（排名，汇总，值）中有哪些不同类型的窗口函数？

本文探讨了SQL窗口函数，该功能被归类为排名，汇总和价值功能。它详细介绍了他们在计算运行总数的用法，并讨论了与各种联接类型的绩效含义和兼容性。主要焦点

SQL（排名，汇总，值）中有哪些不同类型的窗口函数？

SQL中的窗口功能通过允许在与当前行相关的一组表行中进行计算来扩展标准聚合功能的功能。他们不会将行分为较小的结果集，例如GROUP BY 。相反，它们在由子句和ORDER BY定义的PARTITION BY定义的行的“窗口”上进行操作。有三个主要类别：

• 排名函数：这些功能根据ORDER BY中指定的顺序为分区中的每一行分配等级或序列位置。示例包括RANK() ， ROW_NUMBER() ， DENSE_RANK() ， NTILE() 。如果在订购列中具有相同的值，那么RANK()可以将相同的等级分配给多行，而ROW_NUMBER()即使绑定了唯一的等级。 DENSE_RANK()分配连续排名没有差距，跳过将分配给领带的排名。 NTILE()将行分为指定数量的组。
• 聚合窗口函数：这些函数在行窗口上执行聚合计算（例如SUM ， AVG ， MIN ， MAX ， COUNT ）。与标准汇总函数的关键区别在于，它们在结果集中返回每个行的值，而不是每个组的一个汇总值。例如， SUM() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary)将计算每个部门的薪水累计总和，并按薪水命令。
• 值窗口函数：这些函数从窗口中的其他行返回值。 LAG()和LEAD()是常见的示例，分别从当前行之前或成功地检索值。 FIRST_VALUE()和LAST_VALUE()检索窗口中的第一个和最后值。这些对于将行的价值与邻居进行比较或查找上下文信息很有用。

如何使用窗口函数来计算SQL中的运行总计？

使用窗口函数可以轻松计算运行总计，也称为累积总和。核心组件是SUM()汇总窗口函数与子句合适的ORDER BY相结合。

假设我们有一张名为sales的表，列date和amount 。计算每天运行的销售总额：

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

此查询按日期订购销售，然后，对于每一行， SUM(amount) OVER (ORDER BY date)计算所有行的amount总和到当前行和包括当前行。

如果要计算由特定类别（例如产品类别）分区的运行总计，则将PARTITION BY ：

 <code class="sql">SELECT product_category, date, amount, SUM(amount) OVER (PARTITION BY product_category ORDER BY date) as running_total_by_category FROM sales;</code>

这将为每个product_category提供单独的运行总数。

在复杂的SQL查询中使用窗口函数的性能含义是什么？

虽然窗口功能功能强大，但它们会影响查询性能，尤其是在复杂的查询或大型数据集中。绩效的影响取决于几个因素：

• 数据量：处理大型数据集需要更多资源，窗口功能需要访问和处理每行的行窗口，可能在计算上很昂贵。
• 窗口定义： PARTITION BY和ORDER BY可以大大增加处理时间。有效的索引对于性能至关重要。
• 查询复杂性：将窗口函数与其他操作（例如连接或子征服）相结合可以进一步增加处理开销。
• 数据库系统：不同的数据库系统以不同的方式优化窗口函数。有些系统可能比其他系统更有效地处理它们。

减轻绩效问题：

• 确保正确的索引：对按ORDER BY PARTITION BY和顺序中使用的列的索引至关重要。
• 优化窗口定义：尽可能简单地PARTITION BY和ORDER BY 。
• 考虑替代方法：在某些情况下，替代的查询结构或预聚类可能更有效。
• 分析查询执行计划：使用数据库工具分析查询执行计划以识别瓶颈并相应地进行优化。

窗口功能可以与SQL中的不同类型的连接一起使用吗？

是的，窗口功能可以与不同类型的连接一起使用，但是需要仔细考虑窗口定义。窗口是在联接操作后定义的。

例如，如果您有两个表， orders和customers加入customer_id ，则可以使用窗口函数来计算每个客户的总订单值：

 <code class="sql">SELECT o.order_id, c.customer_name, o.order_value, SUM(o.order_value) OVER (PARTITION BY c.customer_id) as total_customer_value FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;</code>

在这里，窗口函数SUM(o.order_value) OVER (PARTITION BY c.customer_id)在JOIN操作将两个表中的数据组合在一起后，计算每个客户的订单值的总和。 PARTITION BY确保为每个客户分别计算总和。相同的原理适用于其他联接类型（左联接，右连接，完整的外部联接）。关键是窗口函数在JOIN产生的结果集上运行。

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