（课堂笔记回顾）聚合函数、开窗函数

SQL核心函数

聚合函数：SUM/AVG/MAX/MIN/COUNT实现数据汇总，GROUP BY分组后HAVING过滤组级结果。注意COUNT(*)包含NULL，COUNT(列)忽略NULL。

窗口函数：通过OVER子句实现高级分析，包含五大类：

排名函数：ROW_NUMBER/RANK/DENSE_RANK

取值函数：LAG/LEAD获取相邻行，FIRST_VALUE取首项

分片函数：NTILE数据分桶

聚合窗口：SUM/AVG实现滚动累计

偏移分析：同比环比计算

关键区别：聚合函数压缩行数，窗口函数保留原数据行数。执行顺序上窗口函数在GROUP BY之后处理。

📊 昨日回顾 - 复习笔记

一、聚合函数

核心语法

sql

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SELECT 
    字段,
    聚合函数(列) AS 别名
FROM 表
WHERE 行级过滤条件
GROUP BY 分组字段
HAVING 组级过滤条件(可使用聚合函数)
ORDER BY 排序字段;

聚合函数一览

函数	作用	空值处理
`SUM(列)`	求和	忽略NULL
`AVG(列)`	平均值	忽略NULL
`MAX(列)`	最大值	忽略NULL
`MIN(列)`	最小值	忽略NULL
`COUNT(列)`	计数	忽略NULL
`COUNT(*)`	总行数	包含NULL
`COUNT(1)`	总行数	包含NULL

COUNT 的区别

sql

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COUNT(字段)  -- 排除NULL值，统计非空行数
COUNT(*)     -- 统计所有行，包含NULL
COUNT(1)     -- 统计所有行，性能略优于COUNT(*)

核心规则

规则	说明
SELECT约束	非分组字段、非聚合值不能出现在SELECT中
HAVING	只用于聚合值过滤（如总薪资>10000）
WHERE	用于行级过滤（如薪资>1000）
NULL处理	空值不参与聚合计算

二、窗口函数（开窗函数）

基础语法

sql

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函数() OVER (PARTITION BY 分组字段 ORDER BY 排序字段)

五种窗口函数类型

类型	函数	用途
排名类	`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `DENSE_RANK()`	取TOP N
取值类	`LAG()`, `LEAD()`, `FIRST_VALUE()`	同环比、上下行
分片类	`NTILE()`	数据切片/分桶
聚合类	`SUM()`, `AVG()`, `COUNT()` 等	累计、占比
偏移类	`LAG()`, `LEAD()`	偏移取值

三、排名函数详解

三种排名对比

函数	效果	示例
`ROW_NUMBER()`	连续不重复	1,2,3,4
`RANK()`	有间隔	1,1,3,4
`DENSE_RANK()`	无间隔	1,1,2,3

示例数据（张三、李四的成绩）

sql

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姓名    科目    成绩    ROW_NUMBER    RANK    DENSE_RANK
---------------------------------------------------------
张三    英语    105       1           1          1
张三    语文    98        2           2          2
张三    数学    76        3           3          3
李四    语文    99        1           1          1
李四    数学    78        2           2          2
李四    英语    66        3           3          3

四、LAG / LEAD（同环比计算）

语法

sql

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LAG(目标字段, 偏移量, 缺省值) OVER (PARTITION BY 分组 ORDER BY 排序)
LEAD(目标字段, 偏移量, 缺省值) OVER (PARTITION BY 分组 ORDER BY 排序)

示例数据

sql

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-- 按姓名分组，按成绩排序，取上一行科目
姓名    科目    成绩    LAG(科目)   说明
---------------------------------------------
张三    数学    76      NULL        -- 成绩最低，无上一行
张三    英语    105     数学         -- 上一行是数学
张三    语文    98      英语         -- 上一行是英语
李四    英语    66      NULL        -- 成绩最低，无上一行
李四    数学    78      英语         -- 上一行是英语
李四    语文    99      数学         -- 上一行是数学

五、FIRST_VALUE（取首个值）

语法

sql

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FIRST_VALUE(目标字段) OVER (PARTITION BY 分组 ORDER BY 排序)

示例数据

sql

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-- 按姓名分组，按成绩降序，取最高分科目
姓名    科目    成绩    FIRST_VALUE(科目)   说明
---------------------------------------------
张三    英语    105     英语                -- 最高分科目
张三    语文    98      英语                -- 全部显示英语
张三    数学    76      英语                -- 全部显示英语
李四    语文    99      语文                -- 最高分科目
李四    数学    78      语文                -- 全部显示语文
李四    英语    66      语文                -- 全部显示语文

六、NTILE（数据切片）

语法

sql

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NTILE(桶数) OVER (PARTITION BY 分组 ORDER BY 排序)

示例数据（2个桶，按成绩从高到低）

sql

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姓名    科目    成绩    NTILE(2)   说明
----------------------------------------
张三    英语    105       1        -- 前50%
张三    语文    98        1        -- 前50%
张三    数学    76        2        -- 后50%
李四    语文    99        1        -- 前50%
李四    数学    78        1        -- 前50%
李四    英语    66        2        -- 后50%

七、聚合型开窗

三种模式对比

1. 全局窗口（无PARTITION，无ORDER BY）

sql

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SUM(成绩) OVER ()

姓名	科目	成绩	全局总和
张三	语文	98	522
张三	数学	76	522
张三	英语	105	522
李四	语文	99	522
李四	数学	78	522
李四	英语	66	522

2. 分组窗口（有PARTITION，无ORDER BY）

sql

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SUM(成绩) OVER (PARTITION BY 姓名)

姓名	科目	成绩	个人总和
张三	语文	98	279
张三	数学	76	279
张三	英语	105	279
李四	语文	99	243
李四	数学	78	243
李四	英语	66	243

3. 累计窗口（有PARTITION + ORDER BY）

sql

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SUM(成绩) OVER (ORDER BY 成绩)  -- 全局累计
SUM(成绩) OVER (PARTITION BY 姓名 ORDER BY 成绩)  -- 组内累计

全局累计（按成绩升序）：

姓名	科目	成绩	全局累计	计算过程
李四	英语	66	66	66
张三	数学	76	142	66+76
李四	数学	78	220	66+76+78
张三	语文	98	318	+98
李四	语文	99	417	+99
张三	英语	105	522	+105

组内累计（按姓名分组，按成绩升序）：

姓名	科目	成绩	组内累计	计算过程
张三	数学	76	76	76
张三	语文	98	174	76+98
张三	英语	105	279	76+98+105
李四	英语	66	66	66
李四	数学	78	144	66+78
李四	语文	99	243	66+78+99

八、执行顺序对比

聚合函数执行顺序

text

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FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY

窗口函数执行顺序

text

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FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → 窗口函数 → SELECT → ORDER BY

⚠️ 重点：窗口函数在 GROUP BY 和 HAVING 之后执行

九、快速记忆卡

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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    聚合函数 vs 窗口函数                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  聚合函数：GROUP BY 压缩行数，HAVING 过滤组                    │
│  窗口函数：PARTITION BY 保留行数，OVER 开窗计算                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  排名：ROW_NUMBER (连续) / RANK (跳号) / DENSE_RANK (不跳)    │
│  取值：LAG (上一行) / LEAD (下一行) / FIRST_VALUE (首行)      │
│  分片：NTILE(N) 分成 N 份                                     │
│  累计：SUM/AVG OVER (ORDER BY) 实现滚动计算                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  口诀：                                                      │
│  "分组聚合用GROUP，开窗计算用PARTITION"                       │
│  "WHERE行过滤，HAVING组过滤"                                  │
│  "排名就在OVER里，TOP N轻松取"                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘