在學習視窗函式之前，我們新建一個Product表並往其中插入一些資料：

drop table if exists Product;
create table Product 
(
    product_id      char(4)         not null,
    product_name    varchar(100)    not null,
    product_type    varchar(32)     not null,
    sale_price      integer         ,
    purchase_price  integer         ,
    regist_date     date            ,
    primary key (product_id)
);

begin transaction;

insert into Product values ('0001', 'T恤衫', '衣服', 100, 50, '2018-10-10');
insert into Product values ('0002', '打孔器', '辦公用品', 50, 30, '2018-10-25');
insert into Product values ('0003', '運動T恤', '衣服', 400, 280, '2018-10-01');
insert into Product values ('0004', '菜刀', '廚房用具', 300, 280, '2018-11-11');
insert into Product values ('0005', '高壓鍋', '廚房用具', 680, 500, '2018-10-22');
insert into Product values ('0006', '叉子', '廚房用具', 50, NULL, '2018-10-08');
insert into Product values ('0007', '擦菜紙', '廚房用具', 88, 66, '2018-11-12');
insert into Product values ('0008', '圓珠筆', '辦公用品', 100, NULL, '2018-10-25');

commit;
 

什麼是視窗函式

視窗函式 也稱為 OLAP函式 。 OLAP是OnLine Analytical Processing的簡稱，意思是對資料庫資料進行實時分析處理。例如：市場分析、建立財務報表、建立計劃等日常性商務工作。 視窗函式就是為了實現OLAP而新增的標準SQL功能。

視窗函式的語法

<視窗函式> OVER ([PARTITION BY <列清單>] ORDER BY <排序用列清單>)

視窗函式大體分為以下兩種：

1. 能夠作為視窗函式的聚合函式（SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN）
2. RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER等 專用視窗函式

語法的基本使用——使用RANK函式

RANK是用來計算記錄排序的函式。 對於Product表中的8件商品，使用如下SQL可以根據不同的商品種類（product_type），按照銷售單價（sale_price）從低到高的順序排序：

select product_name, product_type, sale_price, 
        rank() over (partition by product_type
                        order by sale_price) as ranking
    from Product;

結果如下所示：

以廚房用具為例，最便宜的“叉子”排在第1位，最貴的“高壓鍋”排在第4位，確實按照我們的要求進行了排序。

• PARTITION BY能夠設定排序的物件範圍。
• ORDER BY能夠指定按照哪一列、何種順序進行排序。

無需指定PARTITION BY

我們刪除上面SQL的PARTITION BY子句，如下：

select product_name, product_type, sale_price, 
        rank() over (
                        order by sale_price) as ranking
    from Product;

結果如下：

之前我們得到的是按照商品種類分組後的排序，而這次變成了全部商品的排序。

專用視窗函式的種類

接下來我們來總結以下具有代表性的專用視窗函式：

RANK函式 計算排序時，如果存在相同位次的記錄，則會跳過之後的位次。 例）有3條記錄排在第一位時，1位、1位、1位、4位……

DENSE_RANK函式 計算排序時，即使存在相同位次的記錄，也不會跳過之後的位次。 例）有3條記錄排在第一位時，1位、1位、1位、2位……

ROW_NUMBER函式 賦予唯一的連續位次。 例）有3條記錄排在第一位時，1位、2位、3位、4位……

視窗函式的適用範圍

視窗函式只能放在SELECT子句之中。 也就是說，這類函式不能再WHERE子句或者GROUP BY子句中使用。

作為視窗函式使用的聚合函式

將SUM函式作為聚合函式使用：

select product_name, product_type, sale_price, 
        sum(sale_price) over (order by product_id) as current_sum
    from Product;

結果：

視窗函式一般都會使用這種稱為 累計 的統計方法。

將AVG函式作為視窗函式使用：

select product_name, product_type, sale_price, 
        avg(sale_price) over (order by product_id) as current_avg
    from Product;

結果：

從以上兩個結果中我們可以看到，current_sum和current_avg的計算方法都是包含“排在自己之上”的記錄。像這樣的“自身記錄（ 當前記錄 ）”作為基準進行統計，就是將聚合函式當作視窗函式使用時的最大特徵。

計算移動平均

執行如下SQL：

select product_name, product_type, sale_price, 
        avg(sale_price) over (order by product_id
                                rows 2 preceding) as moving_avg
    from Product;

結果：

可以發現第4行資料和之前的結果不一樣了，這是因為我們指定了“框架”，將彙總物件限定為了“最靠近的3行”。 這裡我們使用 ROW （“行”）和 PRECEDING （“之前”）兩個關鍵字，限定的查詢的結果只包含本身這行和它之前的兩行（如果有的話）。 使用關鍵字 FOLLOWING （“之後”）替換 PRECEDING ，就可以指定“包含之後的幾行”。

示例：將當前記錄的前後行作為彙總物件：

select product_name, product_type, sale_price, 
        avg(sale_price) over (order by product_id
                                rows between 1 preceding and 1 following) as moving_avg
    from Product;

結果：

兩個ORDER BY

OVER子句中的ORDER BY只是用來決定視窗函式按照什麼樣的順序進行計算的，對結果的順序並沒有影響。所以，要對結果進行排序，還需要新增另一個ORDER BY子句，例：

select product_name, product_type, sale_price, 
        rank() over (order by sale_price) as ranking
    from Product
    order by ranking;

結果：