窗口函数（Window Functions）的原理与复杂分析应用 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，各位观众老爷，欢迎来到“窗口函数奇妙夜”！我是你们的老朋友，数据魔法师老王。今天，咱们不聊八卦，不谈情怀，就来聊聊SQL世界里的一颗璀璨明珠——窗口函数。这玩意儿，听起来高大上，实际上，它就像一位优雅的舞者，在你的数据海洋里翩翩起舞，轻松帮你解决各种复杂的数据分析难题。

准备好了吗？让我们一起揭开窗口函数的神秘面纱，看看它究竟是如何在数据分析的舞台上大放异彩的！🌟

第一幕：窗口函数是何方神圣？（窗口函数初体验）

想象一下，你在一家大型电商公司上班，老板突然跑过来说：“老王啊，最近销售数据有点乱，我想知道每个月的销售额，以及每个月销售额占全年总销售额的百分比。越快越好！”

你心里咯噔一下，这要是用传统的SQL，得写多少子查询，多少JOIN啊！头发又要掉一把！ 👴

别慌！窗口函数就是你的救星！它就像一位贴心的管家，在你查询数据的同时，还能帮你进行分组、排序、计算，然后把结果优雅地添加到你的查询结果中，而无需你绞尽脑汁写复杂的子查询。

简单来说，窗口函数允许你对一组相关的行（称为“窗口”）执行计算，并将结果返回到每一行。这个“窗口”可以根据不同的条件来定义，比如按照时间、地点、类别等等。

举个栗子 🌰:

假设我们有一张销售数据表 sales_data，包含以下字段：

sale_date: 销售日期
product_id: 产品ID
sale_amount: 销售额

如果我们想知道每个月的销售额以及当月销售额占全年总销售额的百分比，我们可以这样写：

SELECT
    sale_date,
    product_id,
    sale_amount,
    SUM(sale_amount) OVER (PARTITION BY MONTH(sale_date)) AS monthly_sales,
    SUM(sale_amount) OVER () AS total_sales,
    (SUM(sale_amount) OVER (PARTITION BY MONTH(sale_date)) / SUM(sale_amount) OVER ()) * 100 AS monthly_percentage
FROM
    sales_data;

这段代码的核心就是 SUM(sale_amount) OVER (PARTITION BY ...)。

SUM(sale_amount)：这是我们要执行的聚合函数，这里是求和。
OVER (PARTITION BY ...)：这部分定义了“窗口”，也就是要进行聚合计算的行的集合。PARTITION BY MONTH(sale_date) 表示按照月份进行分组，也就是每个月的数据构成一个窗口。
SUM(sale_amount) OVER (): 这里没有指定PARTITION BY, 说明窗口是整个数据集。

是不是感觉有点神奇？🧙‍♂️ 一行代码就能搞定复杂的统计分析！

第二幕：窗口函数的语法结构（解剖窗口函数）

窗口函数的语法结构其实很简单，主要由以下几部分组成：

<窗口函数> OVER (
    [PARTITION BY <列名>]
    [ORDER BY <列名> [ASC | DESC]]
    [ROWS | RANGE BETWEEN <开始位置> AND <结束位置>]
)

<窗口函数>: 这是你要使用的聚合函数或排名函数，比如 SUM(), AVG(), RANK(), ROW_NUMBER() 等等。
OVER(): 这是窗口函数的标志性关键字，告诉数据库这是一个窗口函数。
PARTITION BY <列名>: 可选参数，用于将数据分成不同的分区，每个分区相当于一个独立的窗口。类似于 GROUP BY，但 PARTITION BY 不会合并行。
ORDER BY <列名> [ASC | DESC]: 可选参数，用于在每个窗口内对数据进行排序。
ROWS | RANGE BETWEEN <开始位置> AND <结束位置>: 可选参数，用于定义窗口的大小，也就是指定窗口中包含哪些行。这部分比较复杂，我们后面会详细讲解。

第三幕：窗口函数的类型（窗口函数大观园）

窗口函数家族庞大，成员众多，大致可以分为以下几类：

聚合窗口函数: 这类函数用于在窗口内进行聚合计算，比如 SUM(), AVG(), MIN(), MAX(), COUNT() 等。就像我们前面例子中使用的 SUM(sale_amount) OVER (PARTITION BY ...)。
排名窗口函数: 这类函数用于在窗口内对数据进行排名，比如 RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER(), NTILE() 等。
- ROW_NUMBER(): 为每一行分配一个唯一的序号，从1开始。
- RANK(): 为每一行分配一个排名，如果存在相同的值，则排名会跳跃。
- DENSE_RANK(): 为每一行分配一个排名，如果存在相同的值，则排名不会跳跃。
- NTILE(n): 将窗口内的行分成 n 组，并为每一行分配一个组号。
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() 等。
- LAG(column, offset, default): 返回当前行之前 offset 行的 column 的值。如果 offset 超出窗口范围，则返回 default 值。
- LEAD(column, offset, default): 返回当前行之后 offset 行的 column 的值。如果 offset 超出窗口范围，则返回 default 值。
- FIRST_VALUE(column): 返回窗口内第一行的 column 的值。
- LAST_VALUE(column): 返回窗口内最后一行的 column 的值。
- NTH_VALUE(column, n): 返回窗口内第 n 行的 column 的值。

第四幕：窗口大小的定义（窗口的艺术）

窗口的大小决定了窗口函数计算的范围。我们可以使用 ROWS 或 RANGE 子句来定义窗口的大小。

ROWS BETWEEN <开始位置> AND <结束位置>: 用于定义基于行数的窗口。
RANGE BETWEEN <开始位置> AND <结束位置>: 用于定义基于值的窗口。

常用的开始位置和结束位置包括：

UNBOUNDED PRECEDING: 窗口从分区的第一行开始。
UNBOUNDED FOLLOWING: 窗口一直到分区的最后一行结束。
CURRENT ROW: 窗口从当前行开始或结束。
<数字> PRECEDING: 窗口从当前行之前的指定行数开始。
<数字> FOLLOWING: 窗口从当前行之后的指定行数结束。

举个栗子 🌰:

假设我们想计算每个月销售额的移动平均值（Moving Average），也就是计算当前月份以及前两个月份的平均销售额。我们可以这样写：

SELECT
    sale_date,
    sale_amount,
    AVG(sale_amount) OVER (ORDER BY MONTH(sale_date) ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
FROM
    sales_data;

这里 ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW 表示窗口包含当前行以及前两行。

第五幕：窗口函数的复杂分析应用（窗口函数进阶）

窗口函数不仅可以用于简单的统计分析，还可以用于解决各种复杂的数据分析问题。

计算累积总和（Cumulative Sum）: 计算每个月的累积销售额。

SELECT
    sale_date,
    sale_amount,
    SUM(sale_amount) OVER (ORDER BY sale_date) AS cumulative_sum
FROM
    sales_data;

计算同比和环比（Year-over-Year & Month-over-Month）: 计算每个月的销售额与去年同期的销售额的增长率，以及与上个月的销售额的增长率。

SELECT
    sale_date,
    sale_amount,
    LAG(sale_amount, 12, 0) OVER (ORDER BY sale_date) AS last_year_sales,
    (sale_amount - LAG(sale_amount, 12, 0) OVER (ORDER BY sale_date)) / LAG(sale_amount, 12, 0) OVER (ORDER BY sale_date) AS year_over_year,
    LAG(sale_amount, 1, 0) OVER (ORDER BY sale_date) AS last_month_sales,
    (sale_amount - LAG(sale_amount, 1, 0) OVER (ORDER BY sale_date)) / LAG(sale_amount, 1, 0) OVER (ORDER BY sale_date) AS month_over_month
FROM
    sales_data;

查找每个类别中销售额最高的商品:

SELECT
    category,
    product_name,
    sale_amount
FROM (
    SELECT
        category,
        product_name,
        sale_amount,
        RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY sale_amount DESC) AS rank
    FROM
        product_sales
) AS ranked_sales
WHERE
    rank = 1;

计算移动平均值（Moving Average）和滚动总和（Rolling Sum）: 用于平滑数据，消除噪音，发现趋势。

-- 移动平均值
SELECT
    sale_date,
    sale_amount,
    AVG(sale_amount) OVER (ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
FROM
    sales_data;

-- 滚动总和
SELECT
    sale_date,
    sale_amount,
    SUM(sale_amount) OVER (ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS rolling_sum
FROM
    sales_data;

用户行为分析: 分析用户的访问路径，计算用户的留存率，等等。

例如，计算用户首次访问网站的时间：
```
SELECT
    user_id,
    MIN(visit_time) OVER (PARTITION BY user_id) AS first_visit_time
FROM
    user_visits;
```

第六幕：窗口函数的性能优化（窗口函数提速）

虽然窗口函数功能强大，但如果使用不当，也会影响查询性能。以下是一些窗口函数性能优化的建议：

避免在窗口函数中使用复杂的表达式: 尽量将复杂的表达式放在窗口函数之外计算，然后再在窗口函数中使用。
合理使用索引: 如果窗口函数中使用了 ORDER BY 子句，确保 ORDER BY 的列上有索引。
优化数据类型: 选择合适的数据类型可以减少内存消耗，提高查询效率。
分析执行计划: 使用数据库的执行计划工具分析查询的性能瓶颈，并进行相应的优化。
避免嵌套使用窗口函数: 嵌套使用窗口函数可能会导致性能下降，尽量避免。

第七幕：窗口函数的注意事项（避坑指南）

不同的数据库系统对窗口函数的支持程度可能不同: 有些数据库系统可能不支持所有的窗口函数，或者对窗口函数的语法有不同的要求。
窗口函数的执行顺序: 窗口函数在 GROUP BY 之后执行，在 HAVING 之前执行。
窗口函数不能在 WHERE 子句中使用: WHERE 子句在窗口函数之前执行，因此不能使用窗口函数的结果进行过滤。
理解 ROWS 和 RANGE 的区别: ROWS 基于行数，RANGE 基于值。选择合适的子句可以提高查询效率。
注意空值（NULL）的处理: 窗口函数对空值的处理方式可能因数据库系统而异，需要仔细测试。

尾声：窗口函数的未来（无限可能）

窗口函数作为SQL世界里的一颗璀璨明珠，正在被越来越多的开发者所喜爱。它不仅简化了复杂的数据分析任务，还提高了查询效率。随着数据量的不断增长，窗口函数将在未来发挥越来越重要的作用。

希望今天的“窗口函数奇妙夜”能帮助你更好地理解和使用窗口函数。记住，掌握窗口函数，就像掌握了一把锋利的宝剑，可以让你在数据分析的战场上所向披靡！ 💪

感谢各位的观看，我们下次再见！ 👋

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