`Window Functions`：`窗口`函数`在`复杂`查询`中的`应用`与`执行`流程`。

Window Functions：复杂查询中的应用与执行流程

大家好，今天我们来深入探讨一下窗口函数（Window Functions）。窗口函数是SQL中一个非常强大的特性，它允许我们在一个查询中对一组相关的行进行计算，而不需要像使用GROUP BY那样对行进行分组。这为我们解决很多复杂的查询问题提供了极大的便利。

什么是窗口函数？

简单来说，窗口函数允许你访问当前行的“窗口”中的数据。这个窗口是查询结果集中的一部分行，它与当前行相关。窗口函数可以执行诸如计算平均值、总和、排名等操作，并且结果会添加到查询结果的每一行中，而不会减少结果集的行数。这与聚合函数（如SUM、AVG）不同，聚合函数会将多行聚合成一行。

窗口函数的基本语法

窗口函数的基本语法如下：

function_name(arguments) OVER (
   [PARTITION BY column_list]
   [ORDER BY column_list [ASC | DESC]]
   [ROWS | RANGE frame_extent]
)

让我们分解一下这个语法：

• function_name(arguments): 这是你要使用的窗口函数，例如AVG(), SUM(), RANK(), ROW_NUMBER()等。
• OVER(): OVER关键字表示这是一个窗口函数。括号内定义了窗口的范围和排序规则。
• PARTITION BY column_list: PARTITION BY子句将结果集划分为多个分区。窗口函数会在每个分区内独立计算。类似于GROUP BY，但不会聚合行。
• ORDER BY column_list [ASC | DESC]: ORDER BY子句定义了每个分区内行的排序方式。这对于某些窗口函数（如RANK()和LAG()）非常重要，因为它们依赖于行的顺序。
• ROWS | RANGE frame_extent: frame_extent定义了窗口的帧（frame）。帧是当前行周围的一组行，窗口函数将在这些行上进行计算。ROWS和RANGE指定了如何定义帧。

常用的窗口函数

以下是一些常用的窗口函数及其说明：

窗口函数	描述
ROW_NUMBER()	为结果集中的每一行分配一个唯一的序列号。从1开始，按ORDER BY子句指定的顺序递增。
RANK()	根据ORDER BY子句对结果集中的行进行排名。如果存在并列（相同的值），则会跳过后续的排名。例如，如果两行并列第一，则下一行的排名将是3。
DENSE_RANK()	类似于RANK()，但不会跳过排名。如果存在并列，则后续的排名将紧随其后。例如，如果两行并列第一，则下一行的排名将是2。
NTILE(n)	将结果集划分为n个大小大致相等的桶（bucket），并为每一行分配一个桶号。
LAG(column, offset, default)	访问结果集中当前行之前的行。column是要访问的列，offset是要访问的行数（相对于当前行），default是如果前一行不存在时返回的默认值。
LEAD(column, offset, default)	访问结果集中当前行之后的行。column是要访问的列，offset是要访问的行数（相对于当前行），default是如果后一行不存在时返回的默认值。
AVG(), SUM(), MIN(), MAX()	这些聚合函数也可以用作窗口函数。当用作窗口函数时，它们会在当前行的窗口内计算平均值、总和、最小值或最大值。
FIRST_VALUE(column)	返回窗口中第一行的指定列的值。
LAST_VALUE(column)	返回窗口中最后一行的指定列的值。

应用案例

让我们通过一些具体的例子来了解窗口函数的应用。

案例1：计算每个部门的员工薪水排名

假设我们有一个employees表，包含以下字段：

• employee_id: 员工ID
• employee_name: 员工姓名
• department_id: 部门ID
• salary: 薪水

我们想计算每个部门内员工的薪水排名。可以使用RANK()窗口函数来实现：

SELECT
    employee_id,
    employee_name,
    department_id,
    salary,
    RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS salary_rank
FROM
    employees;

在这个查询中：

• PARTITION BY department_id将结果集按部门ID进行分区。
• ORDER BY salary DESC按薪水降序排列每个分区内的员工。
• RANK() OVER (...)计算每个部门内员工的薪水排名。

案例2：计算每个用户的移动平均订单数量

假设我们有一个orders表，包含以下字段：

• order_id: 订单ID
• user_id: 用户ID
• order_date: 订单日期
• order_amount: 订单金额

我们想计算每个用户过去三个月的移动平均订单数量。可以使用AVG()窗口函数和ROWS BETWEEN子句来实现：

SELECT
    user_id,
    order_date,
    COUNT(*) AS order_count,
    AVG(COUNT(*)) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date ASC ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
FROM
    orders
GROUP BY
    user_id,
    order_date
ORDER BY
    user_id,
    order_date;

在这个查询中：

• 我们首先使用GROUP BY按用户ID和订单日期对订单进行分组，并计算每天的订单数量。
• PARTITION BY user_id将结果集按用户ID进行分区。
• ORDER BY order_date ASC按订单日期升序排列每个分区内的订单。
• ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW定义了一个包含当前行和前两行的窗口帧。
• AVG(COUNT(*)) OVER (...)计算每个用户过去三个月的平均订单数量。

案例3：查找每个部门薪水最高的员工

使用RANK()或者 ROW_NUMBER() 来完成

-- 使用RANK()
WITH RankedEmployees AS (
    SELECT
        employee_id,
        employee_name,
        department_id,
        salary,
        RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS salary_rank
    FROM
        employees
)
SELECT
    employee_id,
    employee_name,
    department_id,
    salary
FROM
    RankedEmployees
WHERE
    salary_rank = 1;

-- 使用ROW_NUMBER()
WITH RankedEmployees AS (
    SELECT
        employee_id,
        employee_name,
        department_id,
        salary,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS salary_rank
    FROM
        employees
)
SELECT
    employee_id,
    employee_name,
    department_id,
    salary
FROM
    RankedEmployees
WHERE
    salary_rank = 1;

这两个查询都实现了相同的功能。 使用了公共表表达式 (CTE) RankedEmployees 来计算每个部门内员工的薪水排名。 然后，在外部查询中，我们选择排名为1的员工，即每个部门薪水最高的员工。

窗口函数的执行流程

理解窗口函数的执行流程对于优化查询性能至关重要。一般来说，窗口函数的执行流程如下：

1. FROM 和 WHERE 子句执行: 首先，FROM子句确定要查询的表，WHERE子句过滤掉不满足条件的行。
2. GROUP BY 子句执行: 如果存在GROUP BY子句，则对结果集进行分组。
3. 窗口函数计算: 窗口函数在分组后的结果集上进行计算。
   • 分区 (Partitioning): 如果存在PARTITION BY子句，则将结果集划分为多个分区。
   • 排序 (Ordering): 如果存在ORDER BY子句，则对每个分区内的行进行排序。
   • 帧定义 (Frame Definition): 如果存在ROWS或RANGE子句，则定义每个窗口的帧。
   • 函数应用 (Function Application): 窗口函数应用于每个窗口，计算结果添加到每一行中。
4. SELECT 子句执行: 最后，SELECT子句选择要返回的列。
5. ORDER BY 子句执行 (可选): 如果存在ORDER BY 子句（在最外层查询中），则对最终结果集进行排序。

窗口帧的定义

ROWS和RANGE子句用于定义窗口的帧，也就是当前行周围的一组行，窗口函数将在这些行上进行计算。

• ROWS: ROWS子句根据行的物理位置定义帧。它使用行数作为单位。
• RANGE: RANGE子句根据行的逻辑值定义帧。它使用ORDER BY子句指定的列的值作为单位。

常用的帧定义选项包括：

• ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW: 包括当前行和所有前面的行。
• ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING: 包括当前行和所有后面的行。
• ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING: 包括所有行（整个分区）。
• ROWS BETWEEN n PRECEDING AND CURRENT ROW: 包括当前行和前面n行。
• ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND n FOLLOWING: 包括当前行和后面n行。
• ROWS BETWEEN n PRECEDING AND n FOLLOWING: 包括当前行，前面n行和后面n行。

RANGE子句的用法类似，但它基于ORDER BY子句指定的列的值来定义帧。例如：

• RANGE BETWEEN 10 PRECEDING AND CURRENT ROW: 包括ORDER BY列的值在当前行值之前10个单位的行，以及当前行。

注意事项和性能优化

• 理解窗口函数的语义: 在使用窗口函数之前，务必理解其语义和行为。特别是对于RANK()、DENSE_RANK()和ROW_NUMBER()等排名函数，它们的细微差别可能会导致不同的结果。
• 正确使用PARTITION BY和ORDER BY: PARTITION BY和ORDER BY子句对于窗口函数的计算至关重要。确保它们的定义符合你的需求。
• 避免不必要的排序: ORDER BY子句会增加查询的开销。如果不需要排序，请避免使用它。
• 索引优化: 在PARTITION BY和ORDER BY子句中使用的列上创建索引可以提高查询性能。
• 考虑使用物化视图: 对于复杂的窗口函数查询，可以考虑使用物化视图来预先计算结果，从而提高查询性能。
• 注意数据类型: RANGE子句只能用于数值类型或日期类型的列。

窗口函数 vs. 子查询

窗口函数可以用来解决很多子查询可以解决的问题，但窗口函数通常更简洁、更高效。例如，以下两个查询都实现了查找每个部门薪水最高的员工的功能：

使用子查询：

SELECT
    e.employee_id,
    e.employee_name,
    e.department_id,
    e.salary
FROM
    employees e
WHERE
    e.salary = (SELECT MAX(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id);

使用窗口函数：

WITH RankedEmployees AS (
    SELECT
        employee_id,
        employee_name,
        department_id,
        salary,
        RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS salary_rank
    FROM
        employees
)
SELECT
    employee_id,
    employee_name,
    department_id,
    salary
FROM
    RankedEmployees
WHERE
    salary_rank = 1;

在大多数情况下，使用窗口函数的查询会比使用子查询的查询更高效，因为窗口函数只需要扫描一次表，而子查询可能需要多次扫描表。

总结，窗口函数在复杂查询中极具价值

窗口函数是SQL中一个强大的工具，它允许我们在一个查询中对一组相关的行进行计算，而无需像使用GROUP BY那样对行进行分组。这为我们解决很多复杂的查询问题提供了极大的便利。通过理解窗口函数的基本语法、常用函数和执行流程，我们可以编写更简洁、更高效的SQL查询。
理解窗口函数的语法和实际应用，可以帮助我们写出更简洁高效的SQL查询语句。