窗口函数（Window Functions）的原理与复杂分析应用

窗口函数：SQL界的神奇百宝箱，助你洞察数据背后的秘密

各位亲爱的观众朋友们，大家好！我是你们的老朋友，数据挖掘界的段子手——Bug终结者！今天，我们要聊一个SQL界的神奇宝贝，它就像一个百宝箱，藏着各种让你惊呼“哇塞！”的技能，那就是——窗口函数（Window Functions）！

你有没有遇到过这样的场景：

• 老板让你统计每个部门工资排名前三的员工，还要求显示他们的总工资和部门平均工资？
• 你想分析用户行为，计算每个用户连续登录的天数，并找出连续登录天数超过7天的忠实用户？
• 你只想知道某个产品在不同地区的销售额排名，并且想看到每个地区和全国总销售额的占比？

如果你的回答是“YES！”，那么恭喜你，你已经遇到了窗口函数可以大显身手的机会！过去，这些需求可能需要你写复杂的子查询，甚至动用程序代码才能搞定。但是，有了窗口函数，一切都变得so easy！ 😎

今天，我们就一起揭开窗口函数的神秘面纱，看看它到底是怎么运作的，又能帮助我们解决哪些复杂的数据分析问题。准备好了吗？Let’s go!

什么是窗口函数？—— 别被名字吓到，它其实很友好

首先，我们来聊聊窗口函数的名字。你是不是觉得“窗口”这个词听起来有点高深莫测？ 别怕！ 其实，它的概念非常简单。

想象一下，你坐在火车上，透过窗户观察窗外的风景。你看到的风景是不断变化的，但是你的视线范围始终局限在窗户的大小之内。

窗口函数也是类似的。它就像一个“窗口”，在你的数据行上滑动，对“窗口”内的数据进行计算，然后将结果返回到每一行。

简单来说，窗口函数允许你对一组与当前行相关的行进行计算，而无需使用 GROUP BY 子句。 这意味着你可以在保留原始数据的同时，进行各种聚合、排序和比较操作。这简直是太棒了！🤩

窗口函数的语法结构—— 就像搭积木一样简单

窗口函数的语法结构其实非常清晰，就像搭积木一样，只要掌握了几个关键的元素，就能轻松构建出各种强大的查询：

function_name(arguments) OVER (
    [PARTITION BY column1, column2, ...]
    [ORDER BY column1 [ASC | DESC], column2 [ASC | DESC], ...]
    [frame_clause]
)

让我们逐个击破：

1. function_name(arguments): 这部分指定你要使用的函数，比如 SUM(), AVG(), RANK(), ROW_NUMBER() 等等。 这些函数和我们熟悉的聚合函数很像，但是它们的作用范围是“窗口”内的行。
2. OVER(): 这是窗口函数的灵魂所在！它告诉SQL引擎，这是一个窗口函数，而不是普通的聚合函数。
3. PARTITION BY column1, column2, ...: 这部分用于将数据分成不同的“分区”（partition）。 想象一下，你把火车上的乘客按照座位号分成了不同的区域。窗口函数会在每个分区内独立计算。如果没有 PARTITION BY 子句，则整个结果集被视为一个分区。
4. ORDER BY column1 [ASC | DESC], column2 [ASC | DESC], ...: 这部分用于指定每个分区内数据的排序方式。 就像你在火车上按照乘客的年龄大小排序一样。排序方式会影响某些窗口函数的结果，比如 RANK() 和 ROW_NUMBER()。
5. frame_clause: 这部分用于定义“窗口”的大小，也就是“帧”（frame）。 它可以指定窗口包含的行数，或者基于值的范围。我们稍后会详细介绍帧的定义。

是不是感觉有点像在玩乐高积木？ 每个部分都有自己的作用，组合在一起就能创造出无限可能！ 🧱

窗口函数家族大盘点——总有一款适合你

窗口函数家族非常庞大，成员众多，各有所长。 我们可以将它们大致分为以下几类：

• 聚合窗口函数: 这类函数用于计算窗口内的聚合值，比如 SUM(), AVG(), MIN(), MAX(), COUNT()。
• 排序窗口函数: 这类函数用于对窗口内的行进行排序，并返回排名或行号，比如 RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER(), NTILE()。
• 值窗口函数: 这类函数用于访问窗口内其他行的值，比如 LAG(), LEAD(), FIRST_VALUE(), LAST_VALUE(), NTH_VALUE()。

为了方便大家更好地理解，我们用一个表格来总结一下常用的窗口函数：

函数名称	功能描述
SUM(column)	计算窗口内指定列的总和。
AVG(column)	计算窗口内指定列的平均值。
MIN(column)	找出窗口内指定列的最小值。
MAX(column)	找出窗口内指定列的最大值。
COUNT(*)	计算窗口内的行数。
RANK()	计算窗口内每行的排名。 如果有相同的值，则排名会跳跃。 例如，如果有两个第二名，则下一个排名是第四名。
DENSE_RANK()	计算窗口内每行的排名。 如果有相同的值，则排名不会跳跃。 例如，如果有两个第二名，则下一个排名仍然是第三名。
ROW_NUMBER()	为窗口内的每一行分配一个唯一的行号，从1开始。
NTILE(n)	将窗口内的行分成 n 组，并为每行分配一个组号。
LAG(column, n)	访问窗口内当前行之前第 n 行的指定列的值。 如果没有第 n 行，则返回 NULL 或指定的默认值。
LEAD(column, n)	访问窗口内当前行之后第 n 行的指定列的值。 如果没有第 n 行，则返回 NULL 或指定的默认值。
FIRST_VALUE(column)	返回窗口内第一行的指定列的值。
LAST_VALUE(column)	返回窗口内最后一行的指定列的值 (需要小心frame clause)。

实战演练：用窗口函数解决实际问题

光说不练假把式！ 接下来，我们通过几个实际的例子，来展示窗口函数的强大威力。

假设我们有一个 sales 表，包含以下字段：

• order_id: 订单ID
• customer_id: 客户ID
• product_id: 产品ID
• sale_date: 销售日期
• amount: 销售额
• region: 销售地区

例子1：计算每个地区的销售额排名

老板想知道每个地区的销售额排名，以便更好地制定销售策略。 我们可以使用 RANK() 函数来实现：

SELECT
    region,
    SUM(amount) AS total_sales,
    RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS sales_rank
FROM
    sales
GROUP BY
    region
ORDER BY
    sales_rank;

这个查询会按照销售额降序排列每个地区，并为每个地区分配一个排名。 这样，老板就能一眼看出哪个地区的销售额最高，哪个地区需要加强营销力度。 🚀

例子2：计算每个客户的累计消费金额

你想分析客户的消费习惯，找出忠实客户。 我们可以使用 SUM() 窗口函数来计算每个客户的累计消费金额：

SELECT
    customer_id,
    sale_date,
    amount,
    SUM(amount) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY sale_date) AS cumulative_amount
FROM
    sales
ORDER BY
    customer_id, sale_date;

这个查询会按照客户ID和销售日期排序，并计算每个客户在每个销售日期的累计消费金额。 这样，你就可以看到每个客户的消费增长趋势，并找出消费金额最高的客户。 💰

例子3：计算每个产品的销售额占比

你想了解每个产品的销售额在总销售额中的占比，以便更好地调整产品结构。 我们可以使用窗口函数来实现：

SELECT
    product_id,
    SUM(amount) AS product_sales,
    SUM(amount) / SUM(SUM(amount)) OVER () AS sales_percentage
FROM
    sales
GROUP BY
    product_id;

这个查询会计算每个产品的销售额，并计算每个产品的销售额占总销售额的百分比。 注意，SUM(SUM(amount)) OVER () 用于计算总销售额，OVER () 表示整个结果集是一个分区。 📊

例子4：查找连续登录用户

假设我们有一个用户登录表 user_logins，包含 user_id 和 login_date 字段。 我们想找出连续登录天数超过7天的用户。 这需要用到一些技巧：

WITH RankedLogins AS (
    SELECT
        user_id,
        login_date,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS rn
    FROM
        user_logins
),
ConsecutiveLogins AS (
    SELECT
        user_id,
        login_date,
        DATE(login_date, '-' || rn || ' days') AS date_group
    FROM
        RankedLogins
),
ConsecutiveCounts AS (
    SELECT
        user_id,
        MIN(login_date) AS start_date,
        MAX(login_date) AS end_date,
        COUNT(*) AS consecutive_days
    FROM
        ConsecutiveLogins
    GROUP BY
        user_id, date_group
)
SELECT
    user_id,
    start_date,
    end_date,
    consecutive_days
FROM
    ConsecutiveCounts
WHERE
    consecutive_days >= 7
ORDER BY
    user_id, start_date;

这个查询稍微有点复杂，但是它展示了窗口函数在解决复杂问题时的强大能力。 它的核心思想是：

1. 使用 ROW_NUMBER() 函数为每个用户的登录日期分配一个行号。
2. 计算每个登录日期与行号之间的差值，得到一个“日期组”。 连续登录的日期会被分到同一个日期组。
3. 按照用户ID和日期组分组，计算每个用户连续登录的天数。
4. 筛选出连续登录天数超过7天的用户。

是不是感觉有点烧脑？ 没关系，多练习几次就熟练了！ 💪

帧（Frame）的奥秘—— 控制你的“窗口”大小

还记得我们之前提到的 frame_clause 吗？ 它用于定义“窗口”的大小，也就是“帧”。 帧可以指定窗口包含的行数，或者基于值的范围。

帧的语法结构如下：

{ROWS | RANGE} BETWEEN start_expression AND end_expression

• ROWS: 基于行数定义帧。
• RANGE: 基于值的范围定义帧。
• start_expression: 帧的起始位置。
• end_expression: 帧的结束位置。

常用的 start_expression 和 end_expression 包括：

• UNBOUNDED PRECEDING: 从分区的第一行开始。
• n PRECEDING: 从当前行之前第 n 行开始。
• CURRENT ROW: 当前行。
• n FOLLOWING: 从当前行之后第 n 行开始。
• UNBOUNDED FOLLOWING: 到分区的最后一行结束。

举个例子：

-- 计算每个月及其之前所有月份的销售额总和
SELECT
    month,
    sales,
    SUM(sales) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sales
FROM
    monthly_sales;

这个查询使用 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW 定义了一个帧，它包含了从分区的第一行到当前行的所有行。 因此，SUM(sales) 会计算每个月及其之前所有月份的销售额总和。

再举一个例子：

-- 计算每个用户过去30天内的平均消费金额
SELECT
    user_id,
    sale_date,
    amount,
    AVG(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY sale_date RANGE BETWEEN INTERVAL '30 days' PRECEDING AND CURRENT ROW) AS average_amount
FROM
    sales;

这个查询使用 RANGE BETWEEN INTERVAL '30 days' PRECEDING AND CURRENT ROW 定义了一个帧，它包含了从当前日期往前推30天内的所有行。 因此，AVG(amount) 会计算每个用户过去30天内的平均消费金额。

帧的定义可以非常灵活，你可以根据实际需求来调整帧的大小和范围，从而实现各种复杂的计算。 🧠

窗口函数的注意事项—— 避开那些小陷阱

在使用窗口函数时，有一些注意事项需要牢记在心，避免掉入坑里：

• OVER() 子句是必须的！ 如果没有 OVER() 子句，SQL引擎会认为你使用的是普通的聚合函数，而不是窗口函数。
• PARTITION BY 子句可以省略。 如果省略 PARTITION BY 子句，则整个结果集被视为一个分区。
• ORDER BY 子句会影响某些窗口函数的结果。 比如 RANK() 和 ROW_NUMBER() 函数的结果会受到排序方式的影响。
• frame_clause 可以省略。 如果省略 frame_clause，则默认的帧定义取决于你是否使用了 ORDER BY 子句。 如果使用了 ORDER BY 子句，则默认的帧定义是 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW。 如果没有使用 ORDER BY 子句，则默认的帧定义是整个分区。
• 窗口函数不能用于 WHERE 子句。 WHERE 子句用于过滤行，而窗口函数是在过滤后的行上进行计算。 如果你想根据窗口函数的结果进行过滤，可以使用子查询或者 HAVING 子句。
• 窗口函数不能嵌套使用。 你不能在一个窗口函数中使用另一个窗口函数。

总结—— 开启你的数据分析之旅

恭喜你！ 经过今天的学习，你已经掌握了窗口函数的原理和基本用法。 窗口函数就像一个神奇的百宝箱，可以帮助你轻松解决各种复杂的数据分析问题。

记住，熟能生巧！ 多练习，多思考，你就能掌握窗口函数的精髓，成为数据分析的大师！ 💪

希望今天的分享对你有所帮助。 如果你喜欢我的文章，请点赞、评论、分享，让更多的人了解窗口函数的魅力！

下次再见！ 👋