一、為什麼要有視窗函式

我們直接用例子來說明，這裡有一張學生考試成績表testScore：

現在有個需求，需要查詢的時候多出一列subject_avg_score，為此科目所有人的平均成績，好跟每個人的成績做對比。

傳統方法肯定是用聚合，但是寫起來很麻煩也很累贅，這時候視窗函式就排上了用場。

因為視窗函式不會像聚合一樣將參與計算的行合併成一行輸出，而是將計算出來的結果帶回到了計算行上。

二、視窗函式的使用

1、聚合和視窗函式的區別

聚合：聚合函式(sum，min，avg……) + GROUP BY

視窗函式：聚合函式(sum，min，avg……) + OVER ( …… )

2、使用

還用上面的例子：

(1) 取每個不同科目的平均值subject_avg_score [這正是上面提到的需求]

這裡的 OVER 裡用到了 PARTITION BY

SELECT *, 
       avg("score") OVER (PARTITION BY "subject") as "subject_avg_score"
FROM "testScore"  

(2) 取所有成績的平均值subject_avg_score

這裡的 OVER 裡為空

SELECT *, 
       avg("score") OVER () as "subject_avg_score"
FROM "testScore"  
 

(3) 取此人該科目成績班上排第幾名subject_rank_score

這裡的 OVER 裡用到了 PARTITION BY + ORDER BY

ORDER BY 只能用在一些特殊的聚合函式裡，比如這裡的 rank()

SELECT *, 
        avg("score") OVER (PARTITION BY "subject") as "subject_avg_score",
                rank() OVER (PARTITION BY "subject" ORDER BY "score" DESC) as "subject_rank_score" 
FROM "testScore"  
 

拓展知識：rank()、dense_rank()、row_number() 區別

rank() 最適合用來做排名的功能，它是若兩人並列第一，那第三個人就排名第三

dense_rank() 跟 rank() 的區別是，若兩人並列第一，那第三個人緊隨其後排名第二

row_number() 則單純是序號，所以不會出現多個人並列的情況。

(4) 提取 OVER 變數

如果在 sql 裡寫了很多重複的 OVER()，可以提取成一個 window 變數，簡化程式碼。

SELECT *, 
        avg("score") OVER window_frame as "subject_avg_score",
        avg("score") OVER window_frame as "subject_avg_score_2",
        avg("score") OVER window_frame as "subject_avg_score_3"
FROM "testScore"  
window window_frame as (PARTITION BY "subject")

參考資料

官方文件：http://www.postgres.cn/docs/9.3/tutorial-window.html

Postgresql視窗函式（一）

Postgresql視窗函式（二