1. 窗口函数

1.1 基本定义

窗口函数也称为OLAP函数。OLAP 是OnLine AnalyticalProcessing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。

为了便于理解，称之为窗口函数。常规的SELECT语句都是对整张表进行查询，而窗口函数可以让我们有选择的去某一部分数据进行汇总、计算和排序。

窗口函数的通用形式：

<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列名>]
ORDER BY <排序用列名>)

例：

SELECT product_name
       ,product_type
       ,sale_price
       ,RANK() OVER (PARTITION BY product_type
                         ORDER BY sale_price) AS ranking
  FROM product

PARTITON BY是用来分组，即选择要看哪个窗口，类似于GROUP BY 子句的分组功能，但是PARTITION BY 子句并不具备GROUP BY 子句的汇总功能，并不会改变原始表中记录的行数。

ORDER BY是用来排序，即决定窗口内，是按那种规则(字段)来排序的。

1.2 窗口函数种类

大致来说，窗口函数可以分为两类。

一是将SUM、MAX、MIN等聚合函数用在窗口函数中

二是 RANK、DENSE_RANK等排序用的专用窗口函数

1.2.1 聚合函数在窗口函数上的使用

聚合函数出来的结果为一个累计的聚合函数数值！

SELECT  product_id
       ,product_name
       ,sale_price
       ,SUM(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_sum
       ,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_avg  
  FROM product;

1.2.2 专用窗口函数

RANK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……

DENSE_RANK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……

ROW_NUMBER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

SELECT  product_name
       ,product_type
       ,sale_price
       ,RANK() OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking
       ,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY sale_price) AS dense_ranking
       ,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY sale_price) AS row_num
  FROM product

1.3 窗口函数的应用 - 计算移动平均

聚合函数在窗口函数使用时，计算的是累积到当前行的所有的数据的聚合。实际上，还可以指定更加详细的汇总范围。该汇总范围成为框架(frame)。

基本语法：
<窗口函数> OVER (ORDER BY <排序用列名>
ROWS n PRECEDING )

<窗口函数> OVER (ORDER BY <排序用列名>
ROWS BETWEEN n PRECEDING AND n FOLLOWING)

PRECEDING（“之前”），将框架指定为 “截止到之前 n 行”，加上自身行

FOLLOWING（“之后”），将框架指定为 “截止到之后 n 行”，加上自身行

BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING，将框架指定为 “之前1行” + “之后1行” + “自身”

执行以下代码：

SELECT  product_id
       ,product_name
       ,sale_price
       ,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_id
                               ROWS 2 PRECEDING) AS moving_avg
       ,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_id
                               ROWS BETWEEN 1 PRECEDING 
                                        AND 1 FOLLOWING) AS moving_avg  
  FROM product

注意事项

原则上，窗口函数只能在SELECT子句中使用。
窗口函数OVER 中的ORDER BY 子句并不会影响最终结果的排序。其只是用来决定窗口函数按何种顺序计算。

1.4 GROUPING运算符

1.4.1 ROLLUP - 计算合计及小计

常规的GROUP BY 只能得到每个分类的小计，有时候还需要计算分类的合计，可以用 ROLLUP关键字。

SELECT  product_type
       ,regist_date
       ,SUM(sale_price) AS sum_price
  FROM product
 GROUP BY product_type, regist_date WITH ROLLUP

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