SQL Server 窗口函数简介

SQL Server 中的窗口函数(Window Functions)是一种强大的分析函数,它允许你在查询结果集中对某一"窗口"(即一组相关行)进行计算,同时保留每一行的细节。与普通的聚合函数(如 SUM、COUNT)不同,窗口函数不会将行分组合并成一条,而是为每一行计算结果,非常适合排名、累计统计、移动平均等场景。

窗口函数的核心语法是:

sql 复制代码
函数名(表达式) OVER (
    [PARTITION BY 列1, 列2, ...]   -- 可选:分组(类似 GROUP BY)
    [ORDER BY 列1 [ASC|DESC], ...] -- 可选:排序(决定窗口的顺序)
    [ROWS|RANGE 子句]              -- 可选:定义窗口帧(默认 UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
)
  • PARTITION BY:将数据分成多个分区,每个分区独立计算(类似分组)。
  • ORDER BY:定义窗口内的行顺序,很多函数需要它来决定"前后行"。
  • ROWS/RANGE:精确控制窗口的行范围(如前几行、当前行等)。
常见窗口函数分类
  1. 排名函数

    • ROW_NUMBER():为每行分配唯一序号。
    • RANK():排名,有并列时跳号(如 1、1、3)。
    • DENSE_RANK():排名,有并列时不跳号(如 1、1、2)。
    • NTILE(n):将数据分成 n 组。
  2. 聚合窗口函数

    • SUM()、AVG()、COUNT()、MAX()、MIN() 等,可以带 OVER 子句做累计或分区统计。
  3. 值函数

    • LAG(列, n):取前 n 行的值。
    • LEAD(列, n):取后 n 行的值。
    • FIRST_VALUE(列):分区内第一个值。
    • LAST_VALUE(列):分区内最后一个值。
示例

假设我们有一张销售表 Sales

sql 复制代码
CREATE TABLE Sales (
    SalesID INT,
    Region NVARCHAR(20),
    SalesDate DATE,
    Amount DECIMAL(10,2)
);

INSERT INTO Sales VALUES
(1, 'North', '2025-01-01', 1000),
(2, 'North', '2025-01-05', 1500),
(3, 'South', '2025-01-02', 800),
(4, 'South', '2025-01-06', 1200),
(5, 'North', '2025-01-10', 2000);

示例 1:ROW_NUMBER() 按区域和日期排名

sql 复制代码
SELECT 
    Region,
    SalesDate,
    Amount,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Region ORDER BY Amount DESC) AS RowNum
FROM Sales;

结果:

Region SalesDate Amount RowNum
North 2025-01-10 2000 1
North 2025-01-05 1500 2
North 2025-01-01 1000 3
South 2025-01-06 1200 1
South 2025-01-02 800 2

每个区域内按销售额从高到低编号。

示例 2:累计销售额(SUM OVER)

sql 复制代码
SELECT 
    Region,
    SalesDate,
    Amount,
    SUM(Amount) OVER (PARTITION BY Region ORDER BY SalesDate 
                      ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS RunningTotal
FROM Sales;

结果(North 区域的累计):

Region SalesDate Amount RunningTotal
North 2025-01-01 1000 1000
North 2025-01-05 1500 2500
North 2025-01-10 2000 4500

显示每个区域内按日期排序的累计销售额。

示例 3:LAG/LEAD 取前后值

sql 复制代码
SELECT 
    Region,
    SalesDate,
    Amount,
    LAG(Amount, 1) OVER (PARTITION BY Region ORDER BY SalesDate) AS PrevAmount,
    LEAD(Amount, 1) OVER (PARTITION BY Region ORDER BY SalesDate) AS NextAmount
FROM Sales;

可以查看每笔销售的前一笔和后一笔金额。

窗口函数极大提升了 SQL 的分析能力,在报表、排行榜、时间序列分析等场景中非常实用。

相关推荐
倚-天-照-海2 小时前
Doris数据库基本概念
数据库
翼龙云_cloud2 小时前
阿里云渠道商:cpu 弹性扩容有哪些限制条件?
数据库·阿里云·云计算
火云洞红孩儿2 小时前
零基础:100个小案例玩转Python软件开发!第六节:英语教学软件
开发语言·python
陈聪.2 小时前
HRCE简单实验
linux·运维·数据库
AI殉道师2 小时前
FastScheduler:让 Python 定时任务变得优雅简单
开发语言·python
花间相见2 小时前
【JAVA开发】—— HTTP常见请求方法
java·开发语言·http
APIshop2 小时前
实战代码解析:item_get——获取某鱼商品详情接口
java·linux·数据库
楼田莉子2 小时前
Linux系统小项目——“主从设计模式”进程池
linux·服务器·开发语言·c++·vscode·学习
洛_尘2 小时前
MySQL 5:增删改查操作
数据库·mysql