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SQL(排名,匯總,值)中有哪些不同類型的窗口函數?

Robert Michael Kim
發布: 2025-03-11 18:27:50
原創
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本文探討了SQL窗口函數,該功能被歸類為排名,匯總和價值功能。它詳細介紹了他們在計算運行總數的用法,並討論了與各種聯接類型的績效含義和兼容性。主要焦點

SQL(排名,匯總,值)中有哪些不同類型的窗口函數?

SQL(排名,匯總,值)中有哪些不同類型的窗口函數?

SQL中的窗口功能通過允許在與當前行相關的一組表行中進行計算來擴展標準聚合功能的功能。他們不會將行分為較小的結果集,例如GROUP BY 。相反,它們在由子句和ORDER BY定義的PARTITION BY定義的行的“窗口”上進行操作。有三個主要類別:

  • 排名函數:這些功能根據ORDER BY中指定的順序為分區中的每一行分配等級或序列位置。示例包括RANK()ROW_NUMBER()DENSE_RANK()NTILE() 。如果在訂購列中具有相同的值,那麼RANK()可以將相同的等級分配給多行,而ROW_NUMBER()即使綁定了唯一的等級。 DENSE_RANK()分配連續排名沒有差距,跳過將分配給領帶的排名。 NTILE()將行分為指定數量的組。
  • 聚合窗口函數:這些函數在行窗口上執行聚合計算(例如SUMAVGMINMAXCOUNT )。與標準匯總函數的關鍵區別在於,它們在結果集中返回每個行的值,而不是每個組的一個匯總值。例如, SUM() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary)將計算每個部門的薪水累計總和,並按薪水命令。
  • 值窗口函數:這些函數從窗口中的其他行返回值。 LAG()LEAD()是常見的示例,分別從當前行之前或成功地檢索值。 FIRST_VALUE()LAST_VALUE()檢索窗口中的第一個和最後值。這些對於將行的價值與鄰居進行比較或查找上下文信息很有用。

如何使用窗口函數來計算SQL中的運行總計?

使用窗口函數可以輕鬆計算運行總計,也稱為累積總和。核心組件是SUM()匯總窗口函數與子句合適的ORDER BY相結合。

假設我們有一張名為sales的表,列dateamount 。計算每天運行的銷售總額:

 <code class="sql">SELECT date, amount, SUM(amount) OVER (ORDER BY date) as running_total FROM sales;</code>
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此查詢按日期訂購銷售,然後,對於每一行, SUM(amount) OVER (ORDER BY date)計算所有行的amount總和到當前行和包括當前行。

如果要計算由特定類別(例如產品類別)分區的運行總計,則將PARTITION BY

 <code class="sql">SELECT product_category, date, amount, SUM(amount) OVER (PARTITION BY product_category ORDER BY date) as running_total_by_category FROM sales;</code>
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這將為每個product_category提供單獨的運行總數。

在復雜的SQL查詢中使用窗口函數的性能含義是什麼?

雖然窗口功能功能強大,但它們會影響查詢性能,尤其是在復雜的查詢或大型數據集中。績效的影響取決於幾個因素:

  • 數據量:處理大型數據集需要更多資源,窗口功能需要訪問和處理每行的行窗口,可能在計算上很昂貴。
  • 窗口定義: PARTITION BYORDER BY可以大大增加處理時間。有效的索引對於性能至關重要。
  • 查詢複雜性:將窗口函數與其他操作(例如連接或子征服)相結合可以進一步增加處理開銷。
  • 數據庫系統:不同的數據庫系統以不同的方式優化窗口函數。有些系統可能比其他系統更有效地處理它們。

減輕績效問題:

  • 確保正確的索引:對按ORDER BY PARTITION BY和順序中使用的列的索引至關重要。
  • 優化窗口定義:盡可能簡單地PARTITION BYORDER BY
  • 考慮替代方法:在某些情況下,替代的查詢結構或預聚類可能更有效。
  • 分析查詢執行計劃:使用數據庫工具分析查詢執行計劃以識別瓶頸並相應地進行優化。

窗口功能可以與SQL中的不同類型的連接一起使用嗎?

是的,窗口功能可以與不同類型的連接一起使用,但是需要仔細考慮窗口定義。窗口是在聯接操作定義的。

例如,如果您有兩個表, orderscustomers加入customer_id ,則可以使用窗口函數來計算每個客戶的總訂單值:

 <code class="sql">SELECT o.order_id, c.customer_name, o.order_value, SUM(o.order_value) OVER (PARTITION BY c.customer_id) as total_customer_value FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;</code>
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在這裡,窗口函數SUM(o.order_value) OVER (PARTITION BY c.customer_id)JOIN操作將兩個表中的數據組合在一起後,計算每個客戶的訂單值的總和。 PARTITION BY確保為每個客戶分別計算總和。相同的原理適用於其他聯接類型(左聯接,右連接,完整的外部聯接)。關鍵是窗口函數在JOIN產生的結果集上運行。

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