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本文介绍什么是 SQL 窗口函数，窗口函数可以进行排序、生成序列号等一般的 聚合函数 无法实现的高级操作。

本文重点

• 窗口函数可以进行排序、生成序列号等一般的聚合函数无法实现的高级操作。
• 理解 和 这两个关键字的含义十分重要。

窗口函数也称为 OLAP 函数 。为了让大家快速形成直观印象，才起了这样一个容易理解的名称（“窗口”的含义我们将在随后进行说明）。

OLAP 是 OnLine Analytical Processing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。例如，市场分析、创建财务报表、创建计划等日常性商务工作。

窗口函数就是为了实现 OLAP 而添加的标准 SQL 功能 。

专栏

窗口函数的支持情况

很多数据库相关工作者过去都会有这样的想法：“好不容易将业务数据插入到了数据库中，如果能够使用 SQL 对其进行实时分析的话，一定会很方便吧。”但是关系数据库提供支持 OLAP 用途的功能仅仅只有 10 年左右的时间。

其中的理由有很多，这里我们就不一一介绍了。大家需要注意的是，还有一部分 DBMS 并不支持这样的新功能。

本文将要介绍的窗口函数也是其中之一，截至 2016 年 5 月，Oracle、SQL Server、DB2、PostgreSQL 的最新版本都已经支持了该功能，但是 MySQL 的最新版本 5.7 还是不支持该功能。

通过前面的学习，我们已经知道各个 DBMS 都有自己支持的特定语法和不支持的语法。标准 SQL 添加新功能的时候也会遇到同样的问题（随着时间推移，标准 SQL 终将能够在所有的 DBMS 中进行使用）。

接下来，就让我们通过示例来学习窗口函数吧。窗口函数的语法有些复杂。

语法 1 窗口函数

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※ 中的内容可以省略。

其中重要的关键字是 和 ，理解这两个关键字的作用是帮助我们理解窗口函数的关键。

在学习 和 之前，我们先来列举一下能够作为窗口函数使用的函数。窗口函数大体可以分为以下两种。

① 能够作为窗口函数的聚合函数（、、、、）

② 、、 等专用窗口函数

② 中的函数是标准 SQL 定义的 OLAP 专用函数，本文将其统称为“专用窗口函数”。从这些函数的名称可以很容易看出其 OLAP 的用途。

其中 ① 的部分是我们在 SQL 如何对表进行聚合和分组查询并对查询结果进行排序 中学过的聚合函数。将聚合函数书写在“语法 1”的“”中，就能够当作窗口函数来使用了。

总之，聚合函数根据使用语法的不同，可以在聚合函数和窗口函数之间进行转换。

首先让我们通过专用窗口函数 来理解一下窗口函数的语法吧。正如其名称所示， 是用来计算记录排序的函数。

例如，对于之前使用过的 表中的 8 件商品，让我们根据不同的商品种类（），按照销售单价（）从低到高的顺序排序，结果如下所示：

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以厨房用具为例，销售单价最便宜的“叉子”排在第 1 位，最贵的“高压锅”排在第 4 位，确实按照我们的要求进行了排序。

能够得到上述结果的 语句请参考代码清单 1。

代码清单 1 根据不同的商品种类，按照销售单价从低到高的顺序创建排序表

Oracle SQL Server DB2 PostgreSQL

能够设定排序的对象范围。本例中，为了按照商品种类进行排序，我们指定了 。

能够指定按照哪一列、何种顺序进行排序。为了按照销售单价的升序进行排列，我们指定了 。

此外，窗口函数中的 与 语句末尾的 一样，可以通过关键字 来指定升序和降序。

省略该关键字时会默认按照 ，也就是升序进行排序。本例中就省略了上述关键字 。

通过图 1，我们就很容易理解 和 的作用了。如图所示， 在横向上对表进行分组，而 决定了纵向排序的规则。

窗口函数兼具之前我们学过的 子句的分组功能以及 子句的排序功能。但是， 子句并不具备 子句的汇总功能。

因此，使用 函数并不会减少原表中记录的行数，结果中仍然包含 8 行数据。

法则 1

窗口函数兼具分组和排序两种功能。

通过 分组后的记录集合称为窗口。此处的窗口并非“窗户”的意思，而是代表范围。这也是“窗口函数”名称的由来。

法则 2

通过 分组后的记录集合称为“窗口”。

此外，各个窗口在定义上绝对不会包含共通的部分。就像刀切蛋糕一样，干净利落。这与通过 子句分割后的集合具有相同的特征。

使用窗口函数时起到关键作用的是 和 。其中， 并不是必需的，即使不指定也可以正常使用窗口函数。

那么就让我们来确认一下不指定 会得到什么样的结果吧。这和使用没有 的聚合函数时的效果一样，也就是将整个表作为一个大的窗口来使用。

事实胜于雄辩，下面就让我们删除代码清单 1 中 语句的 试试看吧（代码清单 2）。

代码清单 2 不指定 PARTITION BY

Oracle SQL Server DB2 PostgreSQL

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上述 SELECT 语句的结果如下所示：

之前我们得到的是按照商品种类分组后的排序，而这次变成了全部商品的排序。像这样，当希望先将表中的数据分为多个部分（窗口），再使用窗口函数时，可以使用 选项。

从上述结果中我们可以看到，“打孔器”和“叉子”都排在第 2 位，而之后的“擦菜板”跳过了第 3 位，直接排到了第 4 位，这也是通常的排序方法，但某些情况下可能并不希望跳过某个位次来进行排序。

这时可以使用 函数之外的函数来实现。下面就让我们来总结一下具有代表性的专用窗口函数吧。

• 函数

  计算排序时，如果存在相同位次的记录，则会跳过之后的位次。

  例）有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、1 位、1 位、4 位……

• 函数

  同样是计算排序，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次。

  例）有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、1 位、1 位、2 位……

• 函数

  赋予唯一的连续位次。

  例）有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、2 位、3 位、4 位……

除此之外，各 DBMS 还提供了各自特有的窗口函数。上述 3 个函数（对于支持窗口函数的 DBMS 来说）在所有的 DBMS 中都能够使用。

下面就让我们来比较一下使用这 3 个函数所得到的结果吧（代码清单 3）。

代码清单 3 比较 RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER 的结果

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执行结果：

将结果中的 列和 列进行比较可以发现， 列中有连续 2 个第 2 位，这和 列的情况相同。

但是接下来的“擦菜板”的位次并不是第 4 而是第 3。这就是使用 函数的效果了。

此外，我们可以看到，在 列中，不管销售单价（）是否相同，每件商品都会按照销售单价从低到高的顺序得到一个连续的位次。

销售单价相同时，DBMS 会根据适当的顺序对记录进行排列。想为记录赋予唯一的连续位次时，就可以像这样使用 来实现。

使用 或 时无需任何参数，只需要像 或者 这样保持括号中为空就可以了。这也是专用窗口函数通常的使用方式，请大家牢记。

这一点与作为窗口函数使用的聚合函数有很大的不同，之后我们将会详细介绍。

法则 3

由于专用窗口函数无需参数，因此通常括号中都是空的。

目前为止我们学过的函数大部分都没有使用位置的限制，最多也就是在 子句中使用聚合函数时会有些注意事项。

但是，使用窗口函数的位置却有非常大的限制。更确切地说，窗口函数只能书写在一个特定的位置。

这个位置就是 子句之中。反过来说，就是这类函数不能在 子句或者 子句中使用。

虽然我们可以把它当作一种规则死记硬背下来，但是为什么窗口函数只能在 子句中使用呢（也就是不能在 子句或者 子句中使用）？

下面我们就来简单说明一下其中的理由。

其理由就是，在 DBMS 内部，窗口函数是对 子句或者 子句处理后的“结果”进行的操作。

大家仔细想一想就会明白，在得到用户想要的结果之前，即使进行了排序处理，结果也是错误的。

在得到排序结果之后，如果通过 子句中的条件除去了某些记录，或者使用 子句进行了汇总处理，那好不容易得到的排序结果也无法使用了。

正是由于这样的原因，在 子句之外“使用窗口函数是没有意义的”，所以在语法上才会有这样的限制。

前面给大家介绍了使用专用窗口函数的示例，下面我们再来看一看把之前学过的 或者 等聚合函数作为窗口函数使用的方法。

所有的聚合函数都能用作窗口函数，其语法和专用窗口函数完全相同。但大家可能对所能得到的结果还没有一个直观的印象，所以我们还是通过具体的示例来学习。

下面我们先来看一个将 函数作为窗口函数使用的例子（代码清单 4）。

代码清单 4 将 SUM 函数作为窗口函数使用

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执行结果：

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使用 函数时，并不像 或者 那样括号中的内容为空，而是和之前我们学过的一样，需要在括号内指定作为汇总对象的列。

本例中我们计算出了销售单价（）的合计值（）。

但是我们得到的并不仅仅是合计值，而是按照 子句指定的 的升序进行排列，计算出商品编号“小于自己”的商品的销售单价的合计值。

因此，计算该合计值的逻辑就像金字塔堆积那样，一行一行逐渐添加计算对象。在按照时间序列的顺序，计算各个时间的销售额总额等的时候，通常都会使用这种称为累计的统计方法。

使用其他聚合函数时的操作逻辑也和本例相同。例如，使用 来代替 语句中的 （代码清单 5）。

代码清单 5 将 AVG 函数作为窗口函数使用

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执行结果：

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从结果中我们可以看到， 的计算方法确实是计算平均值的方法，但作为统计对象的却只是“排在自己之上”的记录。

像这样以“自身记录（当前记录）”作为基准进行统计，就是将聚合函数当作窗口函数使用时的最大特征。

窗口函数就是将表以窗口为单位进行分割，并在其中进行排序的函数。其实其中还包含在窗口中指定更加详细的汇总范围的备选功能，该备选功能中的汇总范围称为框架。

其语法如代码清单 6 所示，需要在 子句之后使用指定范围的关键字。

代码清单 6 指定“最靠近的 3 行”作为汇总对象

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执行结果（在 DB2 中执行）：

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我们将上述结果与之前的结果进行比较，可以发现商品编号为“0004”的“菜刀”以下的记录和窗口函数的计算结果并不相同。

这是因为我们指定了框架，将汇总对象限定为了“最靠近的 3 行”。

这里我们使用了 （“行”）和 （“之前”）两个关键字，将框架指定为“截止到之前 ~ 行”，因此“”就是将框架指定为“截止到之前 2 行”，也就是将作为汇总对象的记录限定为如下的“最靠近的 3 行”。

• 自身（当前记录）
• 之前 1 行的记录
• 之前 2 行的记录

也就是说，由于框架是根据当前记录来确定的，因此和固定的窗口不同，其范围会随着当前记录的变化而变化。

如果将条件中的数字变为“”，就是“截止到之前 5 行”（最靠近的 6 行）的意思。

这样的统计方法称为移动平均（moving average）。由于这种方法在希望实时把握“最近状态”时非常方便，因此常常会应用在对股市趋势的实时跟踪当中。

使用关键字 （“之后”）替换 ，就可以指定“截止到之后~ 行”作为框架了（图 3）。

如果希望将当前记录的前后行作为汇总对象时，就可以像代码清单 7 那样，同时使用 （“之前”）和 （“之后”）关键字来实现。

代码清单 7 将当前记录的前后行作为汇总对象

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执行结果（在 DB2 中执行）：

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在上述代码中，我们通过指定框架，将“”（之前 1 行）和“”（之后 1 行）的区间作为汇总对象。

具体来说，就是将如下 3 行作为汇总对象来进行计算（图 4）。

• 之前 1 行的记录
• 自身（当前记录）
• 之后 1 行的记录

如果能够熟练掌握框架功能，就可以称为窗口函数高手了。

最后我们来介绍一下使用窗口函数时与结果形式相关的注意事项，那就是记录的排列顺序。

因为使用窗口函数时必须要在 子句中使用 ，所以可能有读者乍一看会觉得结果中的记录会按照该 指定的顺序进行排序。

但其实这只是一种错觉。 子句中的 只是用来决定窗口函数按照什么样的顺序进行计算的，对结果的排列顺序并没有影响。

因此也有可能像代码清单 8 那样，得到一个记录的排列顺序比较混乱的结果。有些 DBMS 也可以按照窗口函数的 子句所指定的顺序对结果进行排序，但那也仅仅是个例而已。

代码清单 8 无法保证如下 SELECT 语句的结果的排列顺序

Oracle SQL Server DB2 PostgreSQL

有可能会得到下面这样的结果：

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那么，如何才能让记录切实按照 列的升序进行排列呢？

答案非常简单。那就是在 语句的最后，使用 子句进行指定（代码清单 9）。

这样就能保证 语句的结果中记录的排列顺序了，除此之外也没有其他办法了。

代码清单 9 在语句末尾使用 ORDER BY 子句对结果进行排序

Oracle SQL Server DB2 PostgreSQL

也许大家会觉得在一条 语句中使用两次 会有点别扭，但是尽管这两个 看上去是相同的，但其实它们的功能却完全不同。

法则 5

将聚合函数作为窗口函数使用时，会以当前记录为基准来决定汇总对象的记录。

原文链接：https://www.developerastrid.com/sql/sql-olap/

（完）