Ausführliche Erläuterung der SQL-Fensterfunktionen in einem Artikel

Dieser Artikel vermittelt Ihnen relevantes Wissen über SQL, das hauptsächlich Probleme im Zusammenhang mit Fensterfunktionen organisiert. SQL-Fensterfunktionen bieten komplexe Analysen und Berichtsstatistiken für Online-Analyseverarbeitung (OLAP) und Business-Intelligence-Funktionen (BI). Verkaufsstatistiken, Kategorierankings, Jahres-/Monatsanalysen usw. Schauen wir sie uns gemeinsam an. Ich hoffe, dass sie für alle hilfreich sind.

Empfohlenes Lernen: „SQL-Tutorial“

Was ist eine Fensterfunktion?

SQL-Fensterfunktionen bieten komplexe Analyse- und Berichtsstatistikfunktionen für Online-Analyseverarbeitung (OLAP) und Business Intelligence (BI), wie z Kumulierte Produktverkaufsstatistiken, Kategorierankings, Jahres-/Monatsanalysen usw. Diese Funktionen lassen sich oft nur schwer mit Aggregatfunktionen und Gruppierungsoperationen implementieren.

Die Fensterfunktion kann wie eine Aggregatfunktion einen Datensatz analysieren und Ergebnisse zurückgeben. Der Unterschied zwischen beiden besteht darin, dass die Fensterfunktion keinen Datensatz zu einem einzelnen Ergebnis zusammenfasst, sondern stattdessen einen Datensatz für jede Zeile analysiert von Daten. Gibt ein Ergebnis zurück. Der Unterschied zwischen Aggregatfunktionen und Fensterfunktionen ist in der folgenden Abbildung dargestellt.

Nehmen Sie die SUM-Funktion als Beispiel, um den Unterschied zwischen den beiden Funktionen zu demonstrieren. SUM() in der folgenden Anweisung ist eine Aggregatfunktion:

SELECT SUM(salary) AS "所有员工月薪总和"
FROM employee

Die obige SUM-Funktion kann als Aggregatfunktion verwendet werden dass alle Mitarbeiterdaten zu einem Ergebnis zusammengefasst werden. Daher gibt die Abfrage das gesamte Monatsgehalt aller Mitarbeiter zurück:

SUM() in der folgenden Anweisung ist eine Fensterfunktion:

SELECT emp_name AS "员工姓名",
       SUM(salary) OVER () AS "所有员工月薪总和"
FROM employee;

Unter diesen gibt das Schlüsselwort OVER an, dass SUM() eine Fensterfunktion ist. Leere Klammern bedeuten, dass alle Daten in einer Gruppe zusammengefasst sind. Die von dieser Abfrage zurückgegebenen Ergebnisse lauten wie folgt:

Die obigen Abfrageergebnisse geben alle Mitarbeiternamen zurück, und über die Aggregatfunktion SUM() wird für jeden Mitarbeiter das gleiche Zusammenfassungsergebnis zurückgegeben.

Wie Sie dem obigen Beispiel entnehmen können, unterscheidet sich die Syntax der Fensterfunktion von der Aggregatfunktion darin, dass sie eine OVER-Klausel enthält. Die OVER-Klausel wird verwendet, um ein Fenster für die Datenanalyse anzugeben. Die vollständige Fensterfunktionsdefinition lautet wie folgt:

wobei window_function der Name der Fensterfunktion ist, expression ein optionales Analyseobjekt (Feldname oder Ausdruck). und die OVER-Klausel enthält drei Optionen: Partition (PARTITION BY), Sortierung (ORDER BY) und Fenstergröße (frame_clause).

Tipps: Aggregationsfunktionen fassen mehrere Datenzeilen in derselben Gruppe zu einem einzigen Ergebnis zusammen, während Fensterfunktionen alle Originaldaten beibehalten. In einigen Datenbanken werden Fensterfunktionen auch als OLAP-Funktionen (Online Analytical Processing) oder Analysefunktionen bezeichnet.

Fensterfunktionskomponenten

1. Datenpartitionen erstellen

Die Option PARTITION BY in der OVER-Klausel der Fensterfunktion wird zum Definieren von Partitionen verwendet und ihre Rolle ähnelt der GROUP BY-Klausel in der Abfrageanweisung. Wenn wir die Partitionsoption angeben, analysiert die Fensterfunktion jede Partition separat.

Zum Beispiel zählt die folgende Anweisung das monatliche Gesamtgehalt der Mitarbeiter nach verschiedenen Abteilungen:

SELECT emp_name AS "员工姓名", salary "月薪", dept_id AS "部门编号",
       SUM(salary) OVER (
         PARTITION BY dept_id
       ) AS "部门合计"
FROM employee;

Unter diesen gibt die Option PARTITION BY die Aufteilung nach Abteilung an. Die von der Abfrage zurückgegebenen Ergebnisse lauten wie folgt:

Die ersten drei Datenzeilen in den Abfrageergebnissen gehören zur selben Abteilung, daher sind die entsprechenden Abteilungsgesamtfelder gleich 80.000 (30.000 + 26.000 + 24.000). Mitarbeiter anderer Abteilungen werden analog gezählt.

Tipps: Nach Angabe der PARTITION BY-Option in der OVER-Klausel der Fensterfunktion können wir statistische Gruppenergebnisse erhalten, ohne die GROUP BY-Klausel zu verwenden.

Wenn die Option PARTITION BY nicht angegeben ist, bedeutet dies, dass alle Daten als Ganzes analysiert werden.

2. Sortieren innerhalb der Partition

Die Option ORDER BY in der OVER-Klausel der Fensterfunktion wird verwendet, um die Sortiermethode der Daten innerhalb der Partition anzugeben, und ihre Funktion ähnelt der ORDER BY-Klausel in der Abfrageanweisung .

Sortieroptionen werden normalerweise für die kategoriale Einstufung von Daten verwendet. Beispielsweise wird die folgende Anweisung verwendet, um die monatliche Gehaltsrangfolge von Mitarbeitern innerhalb der Abteilung zu analysieren:

SELECT emp_name AS "员工姓名", salary "月薪", dept_id AS "部门编号",
       RANK() OVER (
         PARTITION BY dept_id
         ORDER BY salary DESC
       ) AS "部门内排名"
FROM employee;

Darunter wird die RANK-Funktion zur Berechnung der Rangfolge der Daten verwendet, die Option PARTITION BY gibt die Partitionierung nach Abteilung an und die Die Option „Sortieren nach“ gibt das monatliche Gehalt innerhalb der Abteilung von hoch bis „Sortieren nach niedrig“ an. Die von der Abfrage zurückgegebenen Ergebnisse lauten wie folgt:

查询结果中的前3行数据属于同一个部门：“刘备”的月薪最高，在部门内排名第1；“关羽”排名第2；“张飞”排名第3。其他部门的员工采用同样的方式进行排名。

提示：窗口函数OVER子句中的ORDER BY选项和查询语句中的ORDER BY子句的使用方法相同。因此，也可以使用NULLS FIRST或者NULLS LAST选项指定空值的排序位置。

3.指定窗口大小

窗口函数OVER子句中的frame_clause选项用于指定一个移动的分析窗口，窗口总是位于分区的范围之内，是分区的一个子集。在指定了分析窗口之后，窗口函数不再基于分区进行分析，而是基于窗口内的数据进行分析。

窗口选项可以用于实现各种复杂的分析功能，例如计算累计到当前日期为止的销售额总和，每个月及其前后各N个月的平均销售额等。

指定窗口大小的具体选项如下：

其中，ROWS表示以数据行为单位计算窗口的偏移量，RANGE表示以数值（例如10天、5km等）为单位计算窗口的偏移量。

frame_start选项用于定义窗口的起始位置，可以指定以下内容之一：
●UNBOUNDED PRECEDING——表示窗口从分区的第一行开始。
●N PRECEDING——表示窗口从当前行之前的第N行开始。
●CURRENT ROW——表示窗口从当前行开始。

frame_end选项用于定义窗口的结束位置，可以指定以下内容之一：
●CURRENT ROW——表示窗口到当前行结束。
●M FOLLOWING——表示窗口到当前行之后的第M行结束。
●UNBOUNDED FOLLOWING——表示窗口到分区的最后一行结束。

下图说明了这些窗口大小选项的含义

下面语句表示分析窗口从当前分区的第一行开始，直到当前行结束，即对应到图中前面5行记录。

ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

窗口函数分类

1.聚合窗口函数

许多常见的聚合函数也可以作为窗口函数使用，包括AVG()、SUM()、COUNT()、MAX()以及MIN()等函数。

SQL窗口函数-聚合窗口函数

2.排名窗口函数

排名窗口函数用于对数据进行分组排名，包括ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、PERCENT_RANK()、CUME_DIST()以及NTILE()等函数。

SQL窗口函数-排名窗口函数

3.取值窗口函数

取值窗口函数用于返回指定位置上的数据行，包括FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()、LAG()、LEAD()、NTH_VALUE()等函数。

SQL窗口函数-取值窗口函数

示例表和脚本

--员工信息表
CREATE TABLE employee
    ( emp_id    NUMBER
    , emp_name  VARCHAR2(50) NOT NULL
    , sex       VARCHAR2(10) NOT NULL
    , dept_id   INTEGER NOT NULL
    , manager   INTEGER
    , hire_date DATE NOT NULL
    , job_id    INTEGER NOT NULL
    , salary    NUMERIC(8,2) NOT NULL
    , bonus     NUMERIC(8,2)
    , email     VARCHAR2(100) NOT NULL
  , comments  VARCHAR2(500)
  , create_by VARCHAR2(50) NOT NULL
  , create_ts TIMESTAMP NOT NULL
  , update_by VARCHAR2(50) 
  , update_ts TIMESTAMP
    ) ;
COMMENT ON TABLE employee IS '员工信息表';
COMMENT ON COLUMN employee.emp_id IS '员工编号，自增主键';
COMMENT ON COLUMN employee.emp_name IS '员工姓名';
COMMENT ON COLUMN employee.sex IS '性别';
COMMENT ON COLUMN employee.dept_id IS '部门编号';
COMMENT ON COLUMN employee.manager IS '上级经理';
COMMENT ON COLUMN employee.hire_date IS '入职日期';
COMMENT ON COLUMN employee.job_id IS '职位编号';
COMMENT ON COLUMN employee.salary IS '月薪';
COMMENT ON COLUMN employee.bonus IS '年终奖金';
COMMENT ON COLUMN employee.email IS '电子邮箱';
COMMENT ON COLUMN employee.comments IS '备注信息';
COMMENT ON COLUMN employee.create_by IS '创建者';
COMMENT ON COLUMN employee.create_ts IS '创建时间';
COMMENT ON COLUMN employee.update_by IS '修改者';
COMMENT ON COLUMN employee.update_ts IS '修改时间';
 
 
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (1,'刘备', '男', 1, NULL, DATE '2000-01-01', 1, 30000, 10000, 'liubei@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2000-01-01 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (2,'关羽', '男', 1, 1, DATE '2000-01-01', 2, 26000, 10000, 'guanyu@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2000-01-01 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (3,'张飞', '男', 1, 1, DATE '2000-01-01', 2, 24000, 10000, 'zhangfei@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2000-01-01 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (4,'诸葛亮', '男', 2, 1, DATE '2006-03-15', 3, 24000, 8000, 'zhugeliang@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2006-03-15 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (5,'黄忠', '男', 2, 4, DATE '2008-10-25', 4, 8000, NULL, 'huangzhong@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2008-10-25 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (6,'魏延', '男', 2, 4, DATE '2007-04-01', 4, 7500, NULL, 'weiyan@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2007-04-01 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (7,'孙尚香', '女', 3, 1, DATE '2002-08-08', 5, 12000, 5000, 'sunshangxiang@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2002-08-08 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (8,'孙丫鬟', '女', 3, 7, DATE '2002-08-08', 6, 6000, NULL, 'sunyahuan@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2002-08-08 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (9,'赵云', '男', 4, 1, DATE '2005-12-19', 7, 15000, 6000, 'zhaoyun@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2005-12-19 10:00:00', 'Admin', TIMESTAMP '2006-12-31 10:00:00');
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (10,'廖化', '男', 4, 9, DATE '2009-02-17', 8, 6500, NULL, 'liaohua@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2009-02-17 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (11,'关平', '男', 4, 9, DATE '2011-07-24', 8, 6800, NULL, 'guanping@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2011-07-24 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (12,'赵氏', '女', 4, 9, DATE '2011-11-10', 8, 6600, NULL, 'zhaoshi@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2011-11-10 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (13,'关兴', '男', 4, 9, DATE '2011-07-30', 8, 7000, NULL, 'guanxing@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2011-07-30 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (14,'张苞', '男', 4, 9, DATE '2012-05-31', 8, 6500, NULL, 'zhangbao@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2012-05-31 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (15,'赵统', '男', 4, 9, DATE '2012-05-03', 8, 6000, NULL, 'zhaotong@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2012-05-03 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (16,'周仓', '男', 4, 9, DATE '2010-02-20', 8, 8000, NULL, 'zhoucang@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2010-02-20 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (17,'马岱', '男', 4, 9, DATE '2014-09-16', 8, 5800, NULL, 'madai@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2014-09-16 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (18,'法正', '男', 5, 2, DATE '2017-04-09', 9, 10000, 5000, 'fazheng@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2017-04-09 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (19,'庞统', '男', 5, 18, DATE '2017-06-06', 10, 4100, 2000, 'pangtong@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2017-06-06 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (20,'蒋琬', '男', 5, 18, DATE '2018-01-28', 10, 4000, 1500, 'jiangwan@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-01-28 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (21,'黄权', '男', 5, 18, DATE '2018-03-14', 10, 4200, NULL, 'huangquan@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-03-14 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (22,'糜竺', '男', 5, 18, DATE '2018-03-27', 10, 4300, NULL, 'mizhu@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-03-27 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (23,'邓芝', '男', 5, 18, DATE '2018-11-11', 10, 4000, NULL, 'dengzhi@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-11-11 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (24,'简雍', '男', 5, 18, DATE '2019-05-11', 10, 4800, NULL, 'jianyong@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2019-05-11 10:00:00', NULL, NULL);
INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (25,'孙乾', '男', 5, 18, DATE '2018-10-09', 10, 4700, NULL, 'sunqian@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-10-09 10:00:00', NULL, NULL);

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