简介

窗口函数也叫OLAP函数，一般用于聚合函数无法实现的高级操作。

语法

窗口函数语法

常见的窗口函数

1、聚合函数（sum、count、max等）

2、专用函数：rank、dense_rank、row_number 

实例

1、分区统计个数（统计部门号为20的员工总数）：使用count(*)over() 统计分区中所有计数，

使用count(*) over()统计分区中所有数据

如果没有over() 函数，统计的结果是对每一个first_name单独计数，使用over()函数则是将所有满足department_id = 20的数据进行统计。

2、partition by 定义行的分区或组，使用该函数对分组的行组进行聚类

*** 该函数中还需要和over() 进行联合使用

partition by分组统计

以上例子中使用department_id 进行partition分组，所以统计结果会将每一个department_id进行以此分组，然后统计每个该ID下面的数量。

***优点：在同一个select函数中一个partition by 函数独立于其他分区函数计算

在同个selcet中，每个partition by 都是相互独立的

实例：

针对以下的例子计算出每个员工与平均分数的差值

计算实际分数与平均分数的差值

3、窗口函数中的排序函数，其中rank()为非连续排名函数（1,1,2,2,5），dense_rank为连续排名（1,1,2,2,3）

实例：

查找出科目三各同学排名情况

使用rank()查看排名 使用连续函数dese_rank() 查看排名

4、错行函数（lag,lead）,lag上几行，lead下几行

（lag,lead）语法 使用（lag,lead）效果展示

5、order by 如果是在窗口函数中使用，那么排序是在窗口中进行排序，实际的运用中会起到累计的作用

如以下的例子：

在partition中使用与不使用order by 区别

使用order by之后会将partition 分组后的的数据按照order by 后面的数据进行累计汇总方式

窗口函数用于计算累加值 

描述：现存在表salaries,其中包含员工ID字段emp_no,薪资字段salary,现按照salary的累计和running_total，其中running_total为前N个当前( to_date = '9999-01-01')员工的salary累计和，其他以此类推

相关代码如下：

使用窗口函数计算累计

运行结果如下：

使用窗口函数计算累计

窗口函数：row_number（）

对窗口函数中的数据进行排序，一般会结合order by 函数使用

描述：现存表employees，需要输出first_name排名(按first_name升序排序)为奇数的first_name

代码如下：

窗口函数row_number()