窗口函数（Window Functions）的原理与复杂分析应用

窗口函数：SQL界的“任意门”，带你玩转复杂数据分析 🧙‍♂️

各位观众老爷们，大家好！欢迎来到“SQL魔法学院”，我是你们的魔法导师——“数据挖掘老司机”。今天，我们要一起探索SQL世界里一个非常酷炫的魔法——窗口函数（Window Functions）。

如果你还在用GROUP BY苦苦挣扎，为复杂的报表统计抓耳挠腮，那么，恭喜你，今天你将开启一扇通往新世界的大门！窗口函数就像SQL界的“任意门”，能让你在不改变原始数据颗粒度的前提下，进行各种复杂的数据分析，简直是程序员居家旅行、升职加薪的必备良药！

一、初识窗口函数：打破聚合的“次元壁”

想象一下，你在一家电商公司工作，老板突然甩给你一个需求： “小伙子，给我统计一下每个用户的订单金额，还要知道他每次订单金额占总订单金额的比例！”

你眉头一皱，心想： “这还不简单，GROUP BY一下就完事了！”

SELECT
    user_id,
    order_id,
    order_amount,
    SUM(order_amount) OVER (PARTITION BY user_id) AS total_order_amount,
    order_amount / SUM(order_amount) OVER (PARTITION BY user_id) AS proportion
FROM
    orders;

当你正准备沾沾自喜的时候，老板又发话了：“不对不对，我还要看到每个订单金额相对于该用户平均订单金额的偏差，还要知道这个用户在所有用户中的订单排名！”

What?! 😱

这时候，GROUP BY就显得力不从心了。因为它会将数据分组，聚合后只保留分组后的结果，原始的订单信息就丢失了。

而窗口函数，就像一位优雅的舞者，它在原始数据的基础上，开辟了一个“窗口”，在这个窗口内进行计算，然后将结果返回到每一行数据中，而不会改变原始数据的结构。

简单来说，窗口函数既能进行聚合计算，又能保留原始数据的细节。 这就是它与GROUP BY的最大区别，也是它强大的根源。

二、窗口函数的基本语法：解锁“任意门”的咒语

窗口函数的语法结构并不复杂，掌握了几个关键的咒语，就能轻松驾驭它：

函数名 (参数) OVER (
    [PARTITION BY 列名1, 列名2, ...]
    [ORDER BY 列名 [ASC | DESC]]
    [ROWS | RANGE BETWEEN 边界规则1 AND 边界规则2]
)

我们来逐一解读这些咒语：

函数名 (参数)：这是窗口函数的核心，可以是聚合函数（SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN），也可以是排名函数（RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER），甚至是偏移函数（LAG, LEAD）。
OVER()：这是窗口函数的标志，告诉SQL引擎，这是一个窗口函数，而不是普通的聚合函数。
PARTITION BY 列名1, 列名2, …：这是分组咒语，它将数据按照指定的列进行分组，每个分组就是一个窗口。类似于GROUP BY，但不会改变原始数据的结构。
ORDER BY 列名 [ASC | DESC]：这是排序咒语，它指定了窗口内数据的排序方式，通常与排名函数一起使用。
ROWS | RANGE BETWEEN 边界规则1 AND 边界规则2：这是窗口大小咒语，它定义了窗口的范围，也就是在哪些行之间进行计算。这个咒语比较复杂，我们稍后会详细讲解。

三、窗口函数家族：各有千秋的魔法师

窗口函数家族非常庞大，但我们常用的主要有以下几种：

聚合函数 (Aggregate Functions)：
- SUM()：计算窗口内数值的总和。
- AVG()：计算窗口内数值的平均值。
- COUNT()：计算窗口内非空值的数量。
- MAX()：计算窗口内数值的最大值。
- MIN()：计算窗口内数值的最小值。
排名函数 (Ranking Functions)：
- RANK()：为窗口内的每一行数据分配一个排名，如果有并列的排名，则跳过后续排名。
- DENSE_RANK()：为窗口内的每一行数据分配一个排名，如果有并列的排名，则不跳过后续排名。
- ROW_NUMBER()：为窗口内的每一行数据分配一个唯一的行号，从1开始递增。
- NTILE(n)：将窗口内的数据分成n组，并为每一行数据分配一个组号。
偏移函数 (Offset Functions)：
- LAG(column, n, default)：返回窗口内当前行之前第n行的指定列的值。如果前面没有n行，则返回default值。
- LEAD(column, n, default)：返回窗口内当前行之后第n行的指定列的值。如果后面没有n行，则返回default值。
值函数 (Value Functions)：
- 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。
- NTH_VALUE(column, n)：返回窗口内第n行的指定列的值。

四、窗口大小：控制魔法的范围

窗口大小咒语（ROWS | RANGE BETWEEN 边界规则1 AND 边界规则2）是窗口函数中最复杂的部分，它决定了窗口的范围，也就是在哪些行之间进行计算。

ROWS: 基于行号定义窗口范围。
RANGE: 基于值定义窗口范围。

边界规则可以是以下几种：

UNBOUNDED PRECEDING：窗口从第一行开始。
UNBOUNDED FOLLOWING：窗口到最后一行结束。
CURRENT ROW：窗口包含当前行。
n PRECEDING：窗口包含当前行之前的n行。
n FOLLOWING：窗口包含当前行之后的n行。

举个例子：

ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW：窗口包含从第一行到当前行的所有行。
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING：窗口包含当前行以及前一行和后一行，也就是滑动窗口。
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW：窗口包含分区起始行到当前行，如果当前行有相同值的行，都包含进来。
RANGE BETWEEN 10 PRECEDING AND 10 FOLLOWING：窗口包含订单金额在当前订单金额前后10元范围内的所有订单。

注意： RANGE 只能用于数值型或日期型数据，并且必须与 ORDER BY 子句一起使用。

五、实战演练：让魔法照进现实

理论讲了这么多，是时候来点真枪实弹了！我们继续用电商公司的例子，看看窗口函数如何解决老板提出的各种复杂需求。

假设我们有以下订单数据表 orders：

user_id	order_id	order_date	order_amount
1	101	2023-01-01	100
1	102	2023-01-05	150
1	103	2023-01-10	200
2	201	2023-01-02	50
2	202	2023-01-07	75
3	301	2023-01-03	250
3	302	2023-01-08	300

计算每个用户的订单总金额和订单数量：

SELECT
    user_id,
    order_id,
    order_amount,
    COUNT(*) OVER (PARTITION BY user_id) AS total_orders,
    SUM(order_amount) OVER (PARTITION BY user_id) AS total_order_amount
FROM
    orders;

计算每个订单金额占用户总订单金额的比例：

SELECT
    user_id,
    order_id,
    order_amount,
    order_amount / SUM(order_amount) OVER (PARTITION BY user_id) AS proportion
FROM
    orders;

计算每个订单金额相对于该用户平均订单金额的偏差：

SELECT
    user_id,
    order_id,
    order_amount,
    order_amount - AVG(order_amount) OVER (PARTITION BY user_id) AS deviation
FROM
    orders;

计算每个用户在所有用户中的订单排名（按照订单总金额排序）：

SELECT
    user_id,
    SUM(order_amount) AS total_order_amount,
    RANK() OVER (ORDER BY SUM(order_amount) DESC) AS order_rank
FROM
    orders
GROUP BY
    user_id;

计算每个用户上一次和下一次的订单金额：

SELECT
    user_id,
    order_id,
    order_date,
    order_amount,
    LAG(order_amount, 1, 0) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date) AS previous_order_amount,
    LEAD(order_amount, 1, 0) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date) AS next_order_amount
FROM
    orders;

计算每个用户的订单金额的移动平均值（窗口大小为3）：

SELECT
    user_id,
    order_id,
    order_date,
    order_amount,
    AVG(order_amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
FROM
    orders;

通过这些例子，我们可以看到，窗口函数可以轻松解决各种复杂的报表统计和数据分析问题。

六、窗口函数的性能优化：让魔法更快更强

虽然窗口函数很强大，但如果使用不当，也会带来性能问题。以下是一些窗口函数性能优化的建议：

合理使用索引： 窗口函数通常需要排序和分组，因此，在相关的列上建立索引可以提高查询效率。
避免过度使用窗口函数： 窗口函数的计算成本较高，应尽量避免在同一个查询中使用过多的窗口函数。
选择合适的窗口大小： 窗口大小会影响计算的复杂程度，应根据实际需求选择合适的窗口大小。
利用物化视图： 对于一些常用的窗口函数计算结果，可以将其物化为视图，以避免重复计算。
了解数据库的优化器： 不同的数据库对窗口函数的优化策略不同，了解数据库的优化器可以帮助你编写更高效的SQL语句。

七、总结：掌握窗口函数，开启数据分析新篇章

窗口函数是SQL中一个非常重要的特性，它可以让你在不改变原始数据颗粒度的前提下，进行各种复杂的数据分析。掌握窗口函数，可以大大提高你的数据分析能力，让你在职场上更加游刃有余。

希望今天的讲解能够帮助你理解窗口函数的原理和应用。记住，熟能生巧，多加练习，你也能成为SQL魔法师！🧙‍♂️

最后，送大家一句至理名言： “数据在手，天下我有！”

感谢大家的观看，我们下期再见！ 👋

窗口函数：SQL界的“任意门”，带你玩转复杂数据分析 🧙‍♂️

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