WebWeekly：SQL 窗口函数

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窗口函数形如：

1	`表达式 OVER (PARTITION BY 分组字段 ORDER BY 排序字段)`

有两个能力：

当表达式为 rank() dense_rank() row_number() 时，拥有分组排序能力。
当表达式为 sum() 等聚合函数时，拥有累计聚合能力。

无论何种能力，窗口函数都不会影响数据行数，而是将计算平摊在每一行。

这两种能力需要区分理解。

底表

以上是示例底表，共有 8 条数据，城市1、城市2 两个城市，下面各有地区1～4，每条数据都有该数据的人口数。

分组排序

如果按照人口排序，ORDER BY people 就行了，但如果我们想在城市内排序怎么办？

此时就要用到窗口函数的分组排序能力：

1	`SELECT *, rank() over (PARTITION BY city ORDER BY people) FROM test`

该 SQL 表示在 city 组内按照 people 进行排序。

其实 PARTITION BY 也是可选的，如果我们忽略它：

1	`SELECT *, rank() over (ORDER BY people) FROM test`

也是生效的，但该语句与普通 ORDER BY 等价，因此利用窗口函数进行分组排序时，一般都会使用 PARTITION BY。

各分组排序函数的差异

我们将 rank() dense_rank() row_number() 的结果都打印出来：

SELECT *, 
rank() over (PARTITION BY city ORDER BY people),
dense_rank() over (PARTITION BY city ORDER BY people),
row_number() over (PARTITION BY city ORDER BY people)
FROM test

其实从结果就可以猜到，这三个函数在处理排序遇到相同值时，对排名统计逻辑有如下差异：

rank(): 值相同时排名相同，但占用排名数字。
dense_rank(): 值相同时排名相同，但不占用排名数字，整体排名更加紧凑。
row_number(): 无论值是否相同，都强制按照行号展示排名。

上面的例子可以优化一下，因为所有窗口逻辑都是相同的，我们可以利用 WINDOW AS 提取为一个变量：

SELECT *, 
rank() over wd, dense_rank() over wd, row_number() over wd
FROM test
WINDOW wd as (PARTITION BY city ORDER BY people)

累计聚合

我们之前说过，凡事使用了聚合函数，都会让查询变成聚合模式。如果不用 GROUP BY，聚合后返回行数会压缩为一行，即使用了 GROUP BY，返回的行数一般也会大大减少，因为分组聚合了。

然而使用窗口函数的聚合却不会导致返回行数减少，那么这种聚合是怎么计算的呢？我们不如直接看下面的例子：

1
2
3

SELECT *, 
sum(people) over (PARTITION BY city ORDER BY people)
FROM test

可以看到，在每个 city 分组内，按照 people 排序后进行了累加（相同的值会合并在一起），这就是 BI 工具一般说的 RUNNGIN_SUM 的实现思路，当然一般我们排序规则使用绝对不会重复的日期，所以不会遇到第一个红框中合并计算的问题。

累计函数还有 avg() min() 等等，这些都一样可以作用于窗口函数，其逻辑可以按照下图理解：

你可能有疑问，直接 sum(上一行结果，下一行) 不是更方便吗？为了验证猜想，我们试试 avg() 的结果：

可见，如果直接利用上一行结果的缓存，那么 avg 结果必然是不准确的，所以窗口累计聚合是每行重新计算的。当然也不排除对于 sum、max、min 做额外性能优化的可能性，但 avg 只能每行重头计算。

与 GROUP BY 组合使用

窗口函数是可以与 GROUP BY 组合使用的，遵循的规则是，窗口范围对后面的查询结果生效，所以其实并不关心是否进行了 GROUP BY。我们看下面的例子：

按照地区分组后进行累加聚合，是对 GROUP BY 后的数据行粒度进行的，而不是之前的明细行。

总结

窗口函数在计算组内排序或累计 GVM 等场景非常有用，我们只要牢记两个知识点就行了：

分组排序要结合 PARTITION BY 才有意义。
累计聚合作用于查询结果行粒度，支持所有聚合函数。

讨论地址是：精读《SQL 窗口函数》· Issue ##405 · ascoders/weekly

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