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  • SQL 窗口函数

    2021-02-03 10:01:17
    文章目录SQL 窗口函数 SQL 窗口函数

    背景

    翻完《SQL必知必会》这本书之后, 去刷了一下SQL相关的题目. 发现其中一类题需要涉及到分组之后组内排序(如选出每组某个字段排序后前10的条目)这样的操作, 于是去查阅了相关的资料, 发现基本上使用窗口函数解决此类问题, 于是乎在此处总结一下窗口函数的用法.

    窗口函数基本语法

    <窗口函数> over ([partition by <用于分组的列名>]
                    order by <用于排序的列名>)
    

    窗口函数部分可以是专业的窗口函数rank() dense_rank() row_number() 等, 还可以是常见的聚合函数 avg sum count max min 等等操作. 此处并不是局限于专业窗口函数.

    parition by: 指定分组列名, 此处如果不指定, 就是作用在全数据集上面, 而不是指定分组上面

    order by: 指定排序的字段.

    案例

    创建一个成绩表, 里面含有学生id,班级id, 语文数学以及外语相关的分数.

    CREATE TABLE IF NOT EXISTS `achievement` (
    	`学号` char(5) NOT NULL,
        `班级` char(5) NOT NULL,
        `数学` int(3) NOT NULL,
        `语文` int(3) NOT NULL,
        `英语` int(3) NOT NULL,
        PRIMARY KEY (`学号`)
    )ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8mb4;
    

    批量插入数据

    INSERT INTO achievement VALUES('10001', '1',98, 96, 99);
    INSERT INTO achievement VALUES('10002', '1',97, 96, 95);
    INSERT INTO achievement VALUES('10003', '1',92, 95, 96);
    INSERT INTO achievement VALUES('20001', '2',97, 96, 90);
    INSERT INTO achievement VALUES('20002', '2',90, 96, 92);
    INSERT INTO achievement VALUES('20003', '2',95, 96, 97);
    INSERT INTO achievement VALUES('30001', '3',99, 96, 99);
    INSERT INTO achievement VALUES('30002', '3',97, 99, 100);
    
    SELECT * FROM achievement;
    

    结果:
    成绩

    试验1: 查找出每一个班中数学成绩排名第一的学生的成绩信息.
    首先是对班级进行分区 partition by 班级 然后以数学成绩进行降序排列 order by 数学 desc 构建一个含有每一个班级中数学排名的新字段排名

    SELECT 学号, 班级, 数学, 语文, 英语, rank() over (partition by 班级 order by 数学 desc) AS 排名 FROM achievement 
    

    排名

    在此基础上选择出 排名=1的行即可

    SELECT 学号, 班级, 数学, 语文, 英语 FROM (SELECT 学号, 班级, 数学, 语文, 英语, rank() over (partition by 班级 order by 数学 desc) AS 排名 FROM achievement) As tmp WHERE 排名 = 1;
    

    最终排名结果

    试验2: 选择全年级数学成绩排名前三的学生信息
    可能有人直接就 ORDER BY 数学 DESC LIMIT 3 但是忽略了成绩相同的情况.

    SELECT 学号, 班级, 数学, 语文, 英语, dense_rank() over (order by 数学 desc) as 排名 FROM achievement;
    

    在这里插入图片描述

    这里有两个点注意, 第一没有了partiton by 则是在全部数据集合上排序;第二此处窗口函数使用的是 dense_rank 上一个案例是 rank 看两者区别

    SELECT 学号, 班级, 数学, 语文, 英语, rank() over (order by 数学 desc) as 排名 FROM achievement;
    

    在这里插入图片描述

    两者区别在于相同排名之后, dense_rank 会从下一个紧挨着的排名开始, 而 rank处理是相同的排名的行会”占用位置“, 下一个排名计数会不一样.

    row_number只是为每一行标个序号

    SELECT 学号, 班级, 数学, 语文, 英语, row_number() over (order by 数学 desc) as 行号 FROM achievement;
    

    在这里插入图片描述

    完成这个题完全的sql语句如下

    SELECT 学号, 班级, 数学, 语文, 英语 FROM (SELECT 学号, 班级, 数学, 语文, 英语, dense_rank() over (order by 数学 desc) as 排名 FROM achievement) AS tmp WHERE 排名 < 4;
    

    结果

    试验3: 窗口函数用聚合函数替代

    SELECT *, sum(数学) over (partition by 班级 order by 数学) as 数学分数 FROM achievement;
    

    结果

    可以看到最后一列 结果很不一样 结果是按班级进行分组 然后组内按照数学分数升序排列累加计算数学分数之和. 这种操作会让人联想到group by 操作, 但是group by 操作是粗粒度的组内聚合计算, 最终结果是每组一行而不能像上面那样不改变行数, 而且group by 也没有组内排序功能.

    SELECT 班级, SUM(数学) AS 数学分数 FROM achievement GROUP BY 班级;
    

    在这里插入图片描述

    相比之下窗口函数有更灵活的分区(partition by) 以及 组内排序功能(order by)

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  • 函数 sql_SQL窗口函数

    2021-01-15 17:31:44
    今天的主题是SQL窗口函数窗口函数,也叫OLAP函数(OnlineAnallytical Processing,联机分析处理),可以对数据库数据进行实时分析处理。窗口函数作用于一个数据行集合。窗口是标准的SQL术语,用来描述SQL语句内OVER...

    26b3c9f4fac610cd257cc592c9a10657.png

    大家晚上好。d845b5cd21aac82dd6ed0a81dc9e593a.gif

    今天的主题是SQL窗口函数,窗口函数,也叫OLAP函数(OnlineAnallytical Processing,联机分析处理),可以对数据库数据进行实时分析处理

    窗口函数作用于一个数据行集合。窗口是标准的SQL术语,用来描述SQL语句内OVER子句划定的内容,这个内容就是窗口函数的作用域。而在OVER子句中,定义了窗口所覆盖的与当前行相关的数据行集、行的排序及其他的相关元素。

    窗口函数通常的业务场景是:进行组内排名(每个班按成绩来排名)、对每个部门业绩前三名进行提薪等等。这个时候就需要SQL的高级功能窗口函数了。

    基本语法:

     over (partition by                 order by )

    那么语法中的都有哪些呢?

    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。

    我们来看下面的具体用法就明白了。

    【1】.专业窗口函数rank

    表sc数据:

    f81a7a1a4983a98eee7805e7831c9121.png

    其中sid是学生id,cid是科目id,score是对应科目的分数,现在我们需要对每个科目的分数进行从大到小排序并得到排名这个时候我们常规的select .. group by .. order by 已经不能解决问题了。就需要上我们的窗口函数。看:
    select *,   rank() over (partition by cid                 order by score desc) as rankingfrom sc;
    结果:

    898efb1482696575250db519139357ba.png

    partition by用来对表分组,order by子句的功能是对分组后的结果进行排序。为什么用窗口函数:group by分组汇总后改变了表的行数,一行只有一个类别。而partiitionby和rank函数不会减少原表中的行数。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”,窗口也就是一个范围的意思。

    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

    【2】.其他专业窗口函数rank

    专用窗口函数rank, dense_rank, row_number有什么区别呢?

    别急,我们看下面这个栗子:

    4da21afbe38c3dd7172fee4c4f998084.png

    结果:

    653b43b4cf4d3aad2a8019e19f563a77.png

    如果遇到一样分数的80分,dense_ranking和ranking都会让两者排名一样,都为第一,row_number不会(按照顺序给出1、2),而且dense_ranking出现两个”1“,下一个会是”2“,ranking则是从”3“开始。

    rank函数:如果有并列名次的行,会占用下一名次的位置

    dense_rank函数:如果有并列名次的行,不占用下一名次的位置

    row_number函数:不考虑并列名次的情况

    【3】.聚合函数作为窗口函数ok,我们再来看看聚合函数的:

    bf2bb38aca1eccbcdf2da6d7439e4e63.png

    结果:

    e175797a8244cc12c13c8bf886b774b6.png

    发现没,是以cid为窗口。对cid=03、02...的分别求和求平均..

    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。

    注意:partition子句可是省略,省略就是不指定分组往期推荐阅读白话MCMC爬虫之scrapy框架什么是推荐系统极速可视化BI——Tableau

    Flashtext 算法——关键词匹配技术

    Aho-Corasick 关键词匹配算法

    End

    作者:是阿涛呀 

    半壶水全栈工程师,好读书,甚喜之

    1afb781b82720420657f6cb2ab42a5b5.png

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  • SQL中的窗口函数 OVER窗口函数

    万次阅读 2013-11-17 00:51:31
    SQL中的窗口函数 SQL/OR   与聚集函数一样,窗口函数也针对定义的行集(组)执行聚集,但它不像聚集函数那样每组之返回一个值,窗口函数可以为每组返回多个值。实际上,DB2中称这种函数为联机分析处理OLAP...

    SQL中的窗口函数

    SQL/OR

     

    与聚集函数一样,窗口函数也针对定义的行集(组)执行聚集,但它不像聚集函数那样每组之返回一个值,窗口函数可以为每组返回多个值。实际上,DB2中称这种函数为联机分析处理OLAP函数,而Oracle把它们称为解析函数,但ISO SQL标准把它们称为窗口函数。窗口函数一般在OLAP分析、制作报表过程中会使用到。

    窗口函数:

    聚合函数 over()

    聚合函数 over(partition by 字段)—分区

    聚合函数 over(order by 字段)--框架字句

     

    本文以Oracle11g中HR模式下的Employees表为例子来试着了解窗口函数,

    Employees表结构如下:

    SQL> desc employees
     名称                                      是否为空? 类型
     ----------------------------------------- -------- ----------------------------
     EMPLOYEE_ID                               NOT NULL NUMBER(6)
     FIRST_NAME                                         VARCHAR2(20)
     LAST_NAME                                 NOT NULL VARCHAR2(25)
     EMAIL                                     NOT NULL VARCHAR2(25)
     PHONE_NUMBER                                       VARCHAR2(20)
     HIRE_DATE                                 NOT NULL DATE
     JOB_ID                                    NOT NULL VARCHAR2(10)
     SALARY                                             NUMBER(8,2)
     COMMISSION_PCT                                     NUMBER(2,2)
     MANAGER_ID                                         NUMBER(6)
     DEPARTMENT_ID                                      NUMBER(4)

     

    计算部门号位20的员工总数:

    SQL> edit
      1  select first_name,department_id,count(*) over()
      2  from employees
      3* where department_id=20
    SQL> /
    
    FIRST_NAME           DEPARTMENT_ID COUNT(*)OVER()                               
    -------------------- ------------- --------------                               
    Michael                         20              2                               
    Pat                             20              2         

     

    窗口 ,函数 count(*) over() 对于查询返回的每一行,它返回了表中所有行的计数。

    在深入研究Over字句之前,一定要注意:在SQL处理中,窗口函数都是最后一步执行,而且仅位于Order by字句之前。

     

    1. 分区

    使用Partiton by字句定义行的分区或组,可以用paritition by对定义的行组计算聚集(当遇到新组的时候复位),并返回每个值(每个组中的每个成员),而不是一个用一个组表示表中的这个值的所有实例。如:

    SQL> edit
      1  select first_name,department_id,count(*) over(partition by department_id) as cnt
      2  from employees
      3* order by 2
    SQL> /
    
    FIRST_NAME           DEPARTMENT_ID        CNT                                   
    -------------------- ------------- ----------                                   
    Jennifer                        10          1                                   
    Michael                         20          2                                   
    Pat                             20          2                                   
    Den                             30          6                                   
    Alexander                       30          6                                   
    Shelli                          30          6                                   
    Sigal                           30          6                                   
    Guy                             30          6                                   
    Karen                           30          6                                   
    Susan                           40          1                                   
    Matthew                         50         45    
    。。。。。。。。。。
    如上结果所示:对于同一个部门(同一个分区)的每个员工的cnt值相同,这是由于在遇到新部门之前不会重置聚集。      

     

    另外partition by字句的优点是:在同一个select语句中,一个窗口函数的计算独立于按其他列分区的其他窗口函数的计算。例如下面的查询,返回每个员工、他的部门、他的部门中的员工数、他的职位以及跟他相同职位的员工数:

     

     

     1  select first_name,department_id,count(*) over (partition by department_id) as dept_cnt,
      2  job_id,
      3  count(*) over(partition by job_id) as job_cnt
      4  from employees
      5* order by 2
    SQL> /
    
    FIRST_NAME           DEPARTMENT_ID   DEPT_CNT JOB_ID        JOB_CNT             
    -------------------- ------------- ---------- ---------- ----------             
    Jennifer                        10          1 AD_ASST             1             
    Michael                         20          2 MK_MAN              1             
    Pat                             20          2 MK_REP              1             
    Sigal                           30          6 PU_CLERK            5             
    Alexander                       30          6 PU_CLERK            5             
    Shelli                          30          6 PU_CLERK            5             
    Karen                           30          6 PU_CLERK            5             
    Den                             30          6 PU_MAN              1             
    Guy                             30          6 PU_CLERK            5             
    Susan                           40          1 HR_REP              1             
    Donald                          50         45 SH_CLERK           20     

     

     

    1. 框架字句:

    当在窗口函数over字句中使用order by 字句时,就指定了两件事:

    1、分区中的行如何排序

    2、在计算中包含哪些行

    请看下面的查询,它计算了30号员工的工资的累计和

     1  select department_id,first_name,hire_date,salary,
      2  sum(salary) over(partition by department_id) as total1,
      3  sum(salary) over() as total2,
      4  sum(salary) over(order by hire_date) as running_total
      5  from employees
      6* where department_id=30
    SQL> /
    
    DEPARTMENT_ID FIRST_NAME           HIRE_DATE          SALARY     TOTAL1         
    ------------- -------------------- -------------- ---------- ----------         
        TOTAL2 RUNNING_TOTAL                                                        
    ---------- -------------                                                        
               30 Den                  07-12月-02          11000      24900         
         24900         11000                                                        
                                                                                    
               30 Alexander            18-5月 -03           3100      24900         
         24900         14100                                                        
                                                                                    
               30 Sigal                24-7月 -05           2800      24900         
         24900         16900                                                        
                                                                                    
    
    DEPARTMENT_ID FIRST_NAME           HIRE_DATE          SALARY     TOTAL1         
    ------------- -------------------- -------------- ---------- ----------         
        TOTAL2 RUNNING_TOTAL                                                        
    ---------- -------------                                                        
               30 Shelli               24-12月-05           2900      24900         
         24900         19800                                                        
                                                                                    
               30 Guy                  15-11月-06           2600      24900         
         24900         22400                                                        
                                                                                    
               30 Karen                10-8月 -07           2500      24900         
         24900         24900                                                        
                                                                                    
    
    已选择6行。

    上面的查询语句相当于:


     

      1  select department_id,first_name,hire_date,salary,
      2  sum(salary) over(partition by department_id) as total1,
      3  sum(salary) over() as total2,
      4  sum(salary) over(order by hire_date range between unbounded preceding and current row) as running_total
      5  from employees
      6* where department_id=30

     

     

    也就说默认情况下会告诉查询:计算所有行的和,即从当前行开始、包括它前面的所有行。对从当前行开始、包括它前面的所有行进行求和,就可以得到累计和效果了。

     

    通过,框架字句允许定义数据的不同“子窗口”,以便在计算中使用,有很多方式可以指定这样的子窗口。如:

     1  select department_id,first_name,salary,
      2  sum(salary) over (order by hire_date range between unbounded preceding and current row) as run_total1,
      3  sum(salary) over(order by hire_date rows between 1 preceding and current row) as run_total2,
      4  sum(salary) over(order by hire_date range between current row and unbounded following) as run_total3,
      5  sum(salary) over(order by hire_date rows between current row and 1 following) as run_total4
      6  from employees
      7* where department_id=30
    SQL> /
    
    DEPARTMENT_ID FIRST_NAME               SALARY RUN_TOTAL1 RUN_TOTAL2 RUN_TOTAL3  
    ------------- -------------------- ---------- ---------- ---------- ----------  
    RUN_TOTAL4                                                                      
    ----------                                                                      
               30 Den                       11000      11000      11000      24900  
         14100                                                                      
                                                                                    
               30 Alexander                  3100      14100      14100      13900  
          5900                                                                      
                                                                                    
               30 Sigal                      2800      16900       5900      10800  
          5700                                                                      
                                                                                    
    
    DEPARTMENT_ID FIRST_NAME               SALARY RUN_TOTAL1 RUN_TOTAL2 RUN_TOTAL3  
    ------------- -------------------- ---------- ---------- ---------- ----------  
    RUN_TOTAL4                                                                      
    ----------                                                                      
               30 Shelli                     2900      19800       5700       8000  
          5500                                                                      
                                                                                    
               30 Guy                        2600      22400       5500       5100  
          5100                                                                      
                                                                                    
               30 Karen                      2500      24900       5100       2500  
          2500                                                                      
                                                                                    
    
    已选择6行。

     

    其中:

    range between unbounded preceding and current row 指定计算当前行开始、当前行之前的所有值;

    rows between 1 preceding and current row 指定计算当前行的前一行开始,其范围一直延续到当前行;

    range between current row and unbounded following 指定计算从当前行开始,包括它后面的所有行;

    rows between current row and 1 following 指定计算当前行和它后面的一行;

     

    最后一个例子,展示 了框架字句对查询输出的影响,请看下面查询:

     1  select first_name,salary,min(salary) over(order by salary) min1,
      2  max(salary) over(order by salary) max1,
      3  min(salary) over(order by salary range between unbounded preceding and unbounded following) min2,
      4  max(salary) over(order by salary range between unbounded preceding and unbounded following) max2,
      5  min(salary) over(order by salary range between current row and current row) min3,
      6  max(salary) over(order by salary range between current row and current row) max3,
      7  max(salary) over(order by salary rows between 3 preceding and 3 following) max4
      8* from employees
    SQL> /
    
    FIRST_NAME               SALARY       MIN1       MAX1       MIN2       MAX2     
    -------------------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------     
          MIN3       MAX3       MAX4                                                
    ---------- ---------- ----------                                                
    TJ                         2100       2100       2100       2100      24000     
          2100       2100       2400                                                
                                                                                    
    Steven                     2200       2100       2200       2100      24000     
          2200       2200       2400                                                
                                                                                    
    Hazel                      2200       2100       2200       2100      24000     
          2200       2200       2500      
     
    请仔细观察计算结果,领会子窗口的内涵;
     
    参见:SQL CookBook                           
     
     
     
     
     
     
     
     
    SYBASE ASA :
     
     
     
     
     
     
     
     

    窗口定义:内置使用 OVER 子句和 WINDOW 子句

    定义窗口的方法有三种:

    • 内置(在窗口函数的 OVER 子句中)

    • 在 WINDOW 子句中

    • 部分内置,部分在 WINDOW 子句中

    然而,有些方法存在限制,如以下各节中所述。

     内置定义(在窗口函数的 OVER 子句中)
     WINDOW 子句定义
     内置与 WINDOW 子句定义相结合
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  • 本文介绍SQL窗口函数,读完后你将会:能够使用窗口函数语句了解窗口函数的存在目的,在需要的时候想到它知道三种不同目的窗口函数的存在窗口函数能做什么?窗口函数对表格中的一组“行”进行操作,并为每个行返回一...

    本文介绍SQL窗口函数,读完后你将会:

    1. 能够使用窗口函数语句

    2. 了解窗口函数的存在目的,在需要的时候想到它

    3. 知道三种不同目的窗口函数的存在

    窗口函数能做什么?

    窗口函数对表格中的一组进行操作,并为每个行返回一个值。所谓“窗口指的是函数计算某一行相应值时考虑的其他"的集合。窗口函数使用“窗口行中的值来计算返回的值。

    参考:https://drill.apache.org/docs/sql-window-functions-introduction/

    窗口函数语句示例

    对于下面这个表格(stu_info.class_table):

    74c43e1abfe459029972da68fb790eb4.png

    我们使用窗口函数语句:

    46805b2f16aaa7f1f1d9c063c6dbe0f0.png

    得到下面表格:

    1e1c232a903ca25d2bd925c73536a77c.png

    我们来解释下这个语句。其中rank()是排序的“窗口函数”。其计算时的具体要求是每个class内按score排名,然后再对学生进行排序。窗口函数实现的具体细节,或者说是这个例子里面窗口的定义是靠后面紧跟的 over() 语句实现。细致地来看over()内这句话可以分为两部分:

    • 按class分组

      使用关键词partition by 实现

    • 按score排名

      使用 order by 实现。默认是按照升序(asc)排列。在本例中加了desc关键词表示降序排列。

    over()语句内,partitionby 是可选的,而 order by 是必须有的。

    看一下窗口是具体怎么定义出来的

    通过上面语句over()中,partition by & order by 两组关键词,我们具体看下对表格发生了什么变化:
    1. 所有行按照 class 分成三组

    2. 每组内按照分数从高到低排名

    751f44cd2df8be45ff738b44a63382a0.png

    我们在之前提到过

    所谓“窗口“指的是函数计算某一行相应值时考虑的其他”行"的集合。窗口函数使用“窗口行”中的值来计算返回的值。

    通过 over(partition by…, order by…) 将原始表格整理成上面形式后,我们在使用窗口函数rank()计算某一行相应值时,所考虑的“窗口”行就可以直接找到了。具体规则如下:

    1. 某一行对应的窗口行,在与此行数据共属同一组(指 partition by 区分开来的组别)

    2. 某一行对应的窗口行,是在同一组内,比此行排名靠前的所有行的集合(其中排名由 over() 中的 order     by 决定)

    我们来看下图示例:

    10c4d51984d3af50d2295219f1d549a7.png

    窗口函数清单

    SQL窗口函数可以分成下面三类

    • 值返回

      • FIRST_VALUE()

      • LAG()

      • LAST_VALUE()

      • LEAD()

    • 聚合

      • AVG()

      • COUNT()

      • MAX()

      • MIN()

      • SUM()

    • 排名

      • CUME_DIST()

      • DENSE_RANK()

      • NTILE()

      • PERCENT_RANK()

      • RANK()

      • ROW_NUMBER()

    这些函数的具体说明请参考:

    • https://drill.apache.org/docs/value-window-functions/#lag-%7C-lead

    • https://drill.apache.org/docs/aggregate-window-functions/

    • https://drill.apache.org/docs/ranking-window-functions/

    窗口函数语句中 partition by 与 group by 的区别

    简而言之,partition by 出现在窗口函数后 over() 语句里,目标是通过给表格的行分组,最终帮助计算出窗口函数的结果。窗口函数紧跟在 select 后,实际上计算了一个新的列。计算结果不改变表格行数。而 group by 在 SQL 中的目标是分组,然后进行总结计算。分组总结后,新表格的行数会减少,其数目和“组别”的个数一样。所以说 partition by 是为了服务窗口函数创建新的列,group by 是为了将表格分组然后进行每组的统计总结计算。两者的区分具体在这篇知乎文章中有更细致的举例:https://zhuanlan.zhihu.com/p/92654574
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空空如也

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窗口函数sql