开窗函数有浅入深详解（一）

深入理解开窗函数：原理、分类及应用案例

技术内容：

在数据库查询中，我们经常需要对数据进行聚合、排序等操作，传统的SQL聚合函数（如SUM、AVG、MAX等）只能返回一个结果值，而无法为每行数据提供聚合信息，为了解决这个问题，开窗函数（Window Function）应运而生，开窗函数可以在每个分组内为每行数据返回聚合值或排序号，从而实现更复杂的数据处理需求。

本文将详细介绍开窗函数的原理、分类及在实际应用中的使用案例。

开窗函数原理

1、窗口概念

开窗函数中的“窗口”是指一组行，这些行在某个维度（如时间、部门等）上具有相同的属性，开窗函数在每个窗口内进行计算，并为每行返回一个结果。

2、窗口定义

开窗函数使用OVER子句定义窗口，OVER子句可以包含以下两个部分：

（1）PARTITION BY：用于指定窗口分组的字段。

（2）ORDER BY：用于指定窗口内数据的排序方式。

SELECT
  name,
  department,
  salary,
  AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS avg_salary
FROM
  employees;

在这个例子中，我们按照部门（department）对数据进行分组，然后计算每个部门内员工的平均工资（avg_salary）。

3、开窗函数与聚合函数的区别

开窗函数与聚合函数的主要区别在于，开窗函数为每个分组内的每行数据返回一个结果，而聚合函数只为整个分组返回一个结果。

开窗函数分类

根据使用的目的，开窗函数可以分为以下两类：

1、聚合开窗函数

聚合开窗函数主要用于在窗口内进行聚合计算，如SUM、AVG、MAX、MIN等。

2、排序开窗函数

排序开窗函数主要用于在窗口内进行排序操作，如ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK等。

开窗函数应用案例

以下是一些开窗函数在实际应用中的使用案例。

1、获取部门内工资排名前3的员工

SELECT
  name,
  department,
  salary,
  RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM
  employees
WHERE
  rank <= 3;

2、计算每个员工相对于部门平均工资的差距

SELECT
  name,
  department,
  salary,
  AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS avg_salary,
  salary - AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS diff
FROM
  employees;

3、获取每个部门工资最高的员工

SELECT
  name,
  department,
  salary,
  FIRST_VALUE(salary) OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS max_salary
FROM
  employees;

开窗函数是SQL中一个非常强大的功能，它可以让我们在查询中轻松地实现复杂的数据处理需求，通过本文的介绍，相信大家已经对开窗函数的原理、分类及实际应用有了更深入的了解，在实际工作中，灵活运用开窗函数，可以大大提高我们的数据处理效率。

本文标题：开窗函数有浅入深详解（一）
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