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第8章 SQL高级处理
8-1 窗口函数
什么是窗口函数
窗口函数的语法
语法的基本使用方法——使用RANK函数
无需指定PARTITION BY
专用窗口函数的种类
窗口函数的适用范围
作为窗口函数使用的聚合函数
计算移动平均
两个ORDER BY
8-2 GROUPING运算符
同时得到合计行
ROLLUP——同时得出合计和小计
GROUPING函数——让NULL更加容易分辨
CUBE——用数据来搭积木
GROUPING SETS——取得期望的积木
第9章 通过应用程序连接数据库
9-1 数据库世界和应用程序世界的连接
数据库和应用程序之间的关系
驱动——两个世界之间的桥梁
驱动的种类
9-2 Java基础知识
个程序Hello,World
编译和程序执行
9-3 通过Java连接PostgreSQL
执行SQL语句的Java程序
Java是如何从数据库中获取数据的呢
执行连接数据库的程序
选取表中的数据
更新表中的数据
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SQL基础教程(下)
小册名称:SQL基础教程(下)
### 章节标题:什么是窗口函数 在深入探讨SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)的广阔领域中,窗口函数(Window Functions)是一个既强大又相对复杂的特性,它允许用户在不改变结果集行数的情况下,对一组行进行各种计算操作。窗口函数在数据分析、报表生成等场景中尤为重要,因为它们能够直接在查询结果上执行复杂的计算,如排名、累计总和、移动平均等,而无需将数据导出到外部应用程序进行处理。本章节将详细介绍窗口函数的基本概念、语法、类型以及实际应用场景。 #### 一、窗口函数的基本概念 窗口函数是SQL中一类特殊的函数,它们对一组行(称为“窗口”)进行操作,而不是对整个结果集或单行进行操作。这组行是通过OVER子句定义的,该子句指定了窗口的分区(PARTITION BY)、排序(ORDER BY)以及窗口的框架(如ROWS BETWEEN ... AND ...)。窗口函数不会减少查询返回的行数,而是为每一行或每组行添加额外的计算列。 #### 二、窗口函数的语法结构 窗口函数的基本语法结构如下: ```sql <窗口函数> OVER ( [PARTITION BY <列名>] [ORDER BY <列名> [ASC|DESC]] [ROWS|RANGE BETWEEN <起点> AND <终点>] ) ``` - **窗口函数**:可以是排名函数(如ROW_NUMBER())、聚合函数(如SUM()、AVG())的窗口版本,或分析函数等。 - **PARTITION BY**:可选,用于将结果集分割成多个分区,窗口函数将在每个分区内独立计算。 - **ORDER BY**:在需要排序的窗口函数中(如ROW_NUMBER())是必需的,用于指定窗口内行的排序顺序。 - **ROWS|RANGE BETWEEN ... AND ...**:定义了窗口的框架,即窗口函数将作用于哪些行。常见的有ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW等。 #### 三、窗口函数的类型 窗口函数大致可以分为以下几类: 1. **排名函数**:如ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()等,用于为窗口内的行分配唯一的序号或排名。 2. **聚合函数**:如SUM()、AVG()、MIN()、MAX()等,在窗口函数中,这些函数不是对整个结果集进行计算,而是对每个窗口内的行进行聚合。 3. **分析函数**:如LEAD()、LAG()、FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()等,用于访问窗口内其他行的数据。 #### 四、窗口函数的实际应用场景 ##### 1. 排名与分组排名 窗口函数在生成排名信息时非常有用。例如,使用ROW_NUMBER()为销售人员按销售额排名,或使用RANK()和DENSE_RANK()处理并列排名的情况。 ```sql SELECT employee_id, sales, RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) AS sales_rank FROM sales_data; ``` ##### 2. 累计总和与移动平均 在财务分析和业务报表中,经常需要计算累计总和或移动平均。通过SUM()和AVG()的窗口版本,可以轻松实现这些需求。 ```sql SELECT order_date, sales, SUM(sales) OVER (ORDER BY order_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sales FROM sales_data; ``` ##### 3. 前后行比较 LEAD()和LAG()函数允许你访问结果集中当前行的前一行或后一行的数据,这在分析时间序列数据或需要比较相邻行数据时特别有用。 ```sql SELECT employee_id, salary, LAG(salary) OVER (ORDER BY hire_date) AS previous_salary FROM employees; ``` ##### 4. 复杂的数据透视 窗口函数结合CASE语句和聚合函数,可以实现复杂的数据透视表,无需复杂的子查询或多表连接。 ```sql SELECT employee_id, SUM(CASE WHEN department = 'Sales' THEN sales ELSE 0 END) OVER () AS total_sales_in_company, SUM(sales) OVER (PARTITION BY department) AS total_sales_in_department FROM sales_data; ``` #### 五、窗口函数的性能与优化 虽然窗口函数功能强大,但不当的使用可能导致查询性能下降。以下是一些性能优化的建议: - **合理使用分区**:过多的分区会增加查询的复杂度,应基于实际需求谨慎选择。 - **优化排序**:排序操作是窗口函数中的常见操作,确保排序键上有索引可以显著提高性能。 - **选择合适的窗口框架**:根据需求选择ROWS或RANGE,并尽量使用简洁的框架定义,避免不必要的行扫描。 - **查询计划分析**:使用EXPLAIN等工具分析查询计划,了解窗口函数如何影响查询的执行路径,并据此调整查询。 #### 六、总结 窗口函数是SQL中一个高级而强大的特性,它允许在数据库层面直接执行复杂的计算和分析,极大地提高了数据处理的灵活性和效率。通过掌握窗口函数的基本概念、语法、类型以及实际应用场景,你将能够在数据分析和报表生成中更加游刃有余。同时,注意窗口函数的性能优化,确保你的查询既强大又高效。随着SQL标准的不断发展和数据库技术的不断进步,窗口函数的应用也将越来越广泛,成为数据分析师和数据库管理员不可或缺的工具之一。
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窗口函数的语法
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