SQL窗口函数：强大的数据分析利器

学习使用ROW_NUMBER、RANK、SUM OVER等窗口函数进行高级数据分析 · 难度：入门 · +15XP

什么是窗口函数？

窗口函数（Window Function）在保留原始行数据的同时，对行集合（窗口）进行聚合或排序计算。与GROUP BY不同，它不会减少行数，而是为每一行附加计算值。

基本语法

函数名() OVER (
  [PARTITION BY 列名]   -- 分组，可选
  [ORDER BY 列名]       -- 排序，可选
  [ROWS/RANGE 行范围]   -- 窗口范围，可选
)

常用窗口函数

实战：部门内薪资排名

SELECT name, dept_id, salary,
  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS row_num,
  RANK() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS rank,
  DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS dense_rank
FROM employees;

移动平均计算

SELECT sale_date, amount,
  AVG(amount) OVER (ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg_3day
FROM daily_sales;

计算当前行及前两行的平均销售额，实现3日移动平均。

练习提示

• 找出每个产品类别中销量排名前三的产品
• 计算每个用户每次购买与上一次购买的金额差值（使用LAG）
• 计算累计销售额（使用SUM OVER ORDER BY）