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MySQL中的窗口函数

news 来源：原创 2025/7/18 23:11:48

深入理解窗口函数（Window Functions）

窗口函数确实经常用于分组后为行分配序号（如1,2,3…），但它的功能远不止于此。窗口函数是SQL中极其强大的分析工具，可以让你在不减少行数的情况下进行复杂计算。

窗口函数本质

窗口函数的核心特点是：

  • 不折叠行：与GROUP BY不同，窗口函数会保留所有原始行
  • 定义窗口：通过OVER()子句指定计算的数据范围（“窗口”）
  • 逐行计算：为每一行返回一个基于其所在窗口的计算结果

窗口函数家族

1. 排名类函数

  • ROW_NUMBER()：连续唯一序号（1,2,3,4…）
  • RANK()：相同值同排名，后续跳过（1,2,2,4…）
  • DENSE_RANK()：相同值同排名，后续不跳过（1,2,2,3…）

2. 分析类函数

  • LEAD(列名, n)：获取当前行后第n行的值
  • LAG(列名, n)：获取当前行前第n行的值
  • FIRST_VALUE(列名)：窗口第一个值
  • LAST_VALUE(列名)：窗口最后一个值
  • NTH_VALUE(列名, n)：窗口第n个值

3. 聚合函数作为窗口函数

  • SUM() OVER()
  • AVG() OVER()
  • COUNT() OVER()
  • MAX() OVER()
  • MIN() OVER()

窗口定义的三要素

窗口函数的强大之处在于可以精确控制"窗口"范围：

函数() OVER([PARTITION BY 分组列][ORDER BY 排序列][ROWS/RANGE 框架]
)

1. PARTITION BY

将数据分成多个组，函数在每个组内独立计算（类似GROUP BY但不合并行）

2. ORDER BY

定义分区内的排序方式，影响序号分配和滑动窗口计算

3. 窗口框架

窗口框架（Window Frame）​​ 是 SQL 窗口函数中一个 ​​高级但极其有用​​ 的功能，它允许你 ​​更精细地控制计算范围​​，而不仅仅是按 PARTITION BY 分组或按 ORDER BY 排序。

窗口框架的作用​​
在 OVER() 子句中，除了 PARTITION BY 和 ORDER BY，你还可以用 ​​ROWS 或 RANGE​​ 来定义：

  1. ​​计算时包含哪些行​​（例如：当前行 + 前3行） ​​
  2. 是否包含当前行​​
  3. ​​是否包含未来的行（FOLLOWING）​​

​​典型应用场景​​
✅ ​​移动平均（Moving Average）​​
✅ ​​累计计算（Running Total）​​
✅ ​​前后行对比（Lag/Lead 分析）​​
✅ ​​滑动窗口统计（如最近5天的总和）​

基本语法

SUM(column) OVER([PARTITION BY ...][ORDER BY ...]ROWS|RANGE BETWEEN <start> AND <end>
)
  • ​​ROWS​​ → 按 ​​物理行​​ 计算（固定行数）
  • ​​RANGE​​ → 按 ​​逻辑范围​​ 计算（如相同值的行视为同一组）

窗口框架的边界选项

选项含义
UNBOUNDED PRECEDING从分区的第一行开始
n PRECEDING当前行之前的 n 行
CURRENT ROW当前行
n FOLLOWING当前行之后的 n 行
UNBOUNDED FOLLOWING直到分区的最后一行

3. 实际案例
案例1：计算3天移动平均（ROWS）

SELECT date,           -- 日期列revenue,        -- 当天的收入AVG(revenue) OVER(  -- 计算收入的移动平均值ORDER BY date   -- 按日期排序ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW  -- 包含当前行 + 前2行) AS moving_avg_3day  -- 结果列名
FROM sales;

关键点：ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
• 2 PRECEDING = 当前行的前2行
• CURRENT ROW = 当前行
→ 合起来就是 当前行 + 前2行，共3行数据

假设数据是这样的：

daterevenue
2023-01-01100
2023-01-02150
2023-01-03200
2023-01-04250

查询结果会是：

daterevenuemoving_avg_3day计算方式
2023-01-01100100.0(100) / 1（只有1天数据）
2023-01-02150125.0(100 + 150) / 2
2023-01-03200150.0(100 + 150 + 200) / 3
2023-01-04250200.0(150 + 200 + 250) / 3

前几行不够怎么办？
• 比如第1天（2023-01-01），前面没有数据，就只算它自己。
• 第2天（2023-01-02），只有前1天的数据，就只算2天的平均。

案例2：计算累计到当前行的总和（RANGE）

# 计算销售数据的​​累计收入（running total）​​，也就是从最早日期到当前日期的收入总和
SELECT date,revenue,SUM(revenue) OVER( #对 revenue 列求和ORDER BY date #按日期排序RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW# 计算范围是从最早日期（UNBOUNDED PRECEDING）到当前行（CURRENT ROW）) AS running_total
FROM sales;

关键点解析

  1. RANGE vs ROWS：
    • RANGE：按逻辑范围计算（相同日期的行会被合并统计）。
    • ROWS：按物理行计算（严格按行数计算，即使日期相同也会分开统计）。
  2. UNBOUNDED PRECEDING：
    • 表示从分区的第一行开始计算（这里是按日期排序后的最早日期）。
  3. CURRENT ROW：
    • 计算到当前行为止。

假设原始数据：

daterevenue
2023-01-01100
2023-01-02150
2023-01-03200

查询结果：

daterevenuerunning_total计算逻辑
2023-01-01100100100
2023-01-02150250100 (前一天) + 150
2023-01-03200450250 (前累计) + 200

案例3：计算当前行 + 前后各1行的总和（滑动窗口）

SELECT date,revenue,SUM(revenue) OVER(ORDER BY dateROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS sliding_sum
FROM sales;

结果示例：

daterevenuesliding_sum
2023-01-01100250
2023-01-02150450
2023-01-03200600
2023-01-04250450

4. ROWS vs RANGE 的区别

类型行为适用场景
ROWS按 物理行 计算（固定行数）移动平均、滑动窗口
RANGE按 逻辑范围 计算（相同值的行视为同一组）处理重复值（如相同日期的数据）

示例（RANGE 处理相同日期的数据）：

SELECT date,revenue,SUM(revenue) OVER(ORDER BY dateRANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS running_total
FROM sales;

如果 2023-01-01 有2行数据（100 和 150），RANGE 会 同时计算这两行，而 ROWS 会逐行计算。

5. 总结
• 窗口框架（Window Frame） 让你可以 更灵活地定义计算范围，而不仅仅是按分区或排序计算。
• ROWS → 适用于 固定行数 的计算（如移动平均）。
• RANGE → 适用于 逻辑范围 的计算（如相同日期的数据）。
• 常见用途：移动平均、累计计算、滑动窗口统计。

实际应用示例

示例1：计算累计和

# 计算销售数据的每日收入以及累计收入
SELECT date,revenue,SUM(revenue) OVER(ORDER BY date) AS running_total
FROM sales;

示例2：计算同部门薪资排名

SELECT employee_name,department,salary,RANK() OVER(PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dept_rank
FROM employees;

示例3：计算3个月移动平均

SELECT month,sales,AVG(sales) OVER(ORDER BY month ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg
FROM monthly_sales;

与GROUP BY的关键区别

特性窗口函数GROUP BY
行数保持原行数合并行
计算方式基于窗口计算基于分组计算
结果每行都有计算结果每组一行结果
使用场景排名、累计、移动平均等分析需求汇总统计、分组聚合

总结

窗口函数远不止是为行分配简单序号，它是：

  1. 一种强大的分析工具
  2. 可以访问与当前行相关的其他行
  3. 能够进行复杂计算而不减少行数
  4. 现代数据分析不可或缺的功能

掌握窗口函数可以让你解决许多传统SQL难以处理的分析问题，如：

  • 计算同比/环比增长率
  • 识别数据趋势
  • 处理复杂的排名和分组分析
  • 计算各种滑动窗口指标

补充

（1）RANGE 和 ROWS 在窗口函数中的区别？

核心区别
• ROWS = 按物理行计算（数"行数"）
• RANGE = 按逻辑范围计算（看"值的大小"）

具体区别

特性ROWSRANGE
计算方式按绝对行数按排序字段的值范围
相同值处理每行独立计算相同值会被合并计算
性能更快较慢（需要额外计算）
典型用途移动平均、固定行数计算处理重复值、按实际范围计算

实际例子说明
假设有这样的销售数据：

-- 测试数据
INSERT INTO sales VALUES('2023-01-01', 100),('2023-01-02', 150),('2023-01-02', 200), -- 注意这里有重复日期('2023-01-03', 50);

使用ROWS的查询

SELECT date,revenue,SUM(revenue) OVER(ORDER BY dateROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS rows_running_total
FROM sales;

结果：

date       | revenue | rows_running_total
-----------+---------+-------------------
2023-01-01 | 100     | 100    ← 第1行
2023-01-02 | 150     | 250    ← 100+150 (第1+2行)
2023-01-02 | 200     | 450    ← 250+200 (第1+2+3行) 
2023-01-03 | 50      | 500    ← 450+50

使用RANGE的查询

SELECT date,revenue,SUM(revenue) OVER(ORDER BY dateRANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS range_running_total
FROM sales;

结果：

date       | revenue | range_running_total
-----------+---------+--------------------
2023-01-01 | 100     | 100    ← 只有这一天
2023-01-02 | 150     | 450    ← 100+150+200 (所有1月2日的数据)
2023-01-02 | 200     | 450    ← 同上（相同日期被合并计算）
2023-01-03 | 50      | 500    ← 450+50

关键区别图示

数据行： [2023-01-01/100] → [2023-01-02/150] → [2023-01-02/200] → [2023-01-03/50]ROWS计算：  行1      行1+2     行1+2+3      行1+2+3+4[100]    [250]     [450]       [500]RANGE计算： date<=1/1  date<=1/2          date<=1/3[100]      [100+150+200]       [100+150+200+50][450]重复两次       [500]

什么时候用哪个？
**用 ROWS **
• 需要计算固定行数（如"最近3行"）
• 数据没有重复排序值
• 需要更高性能

用 RANGE
• 排序字段可能有重复值（如相同日期）
• 需要按实际值范围计算（如"所有小于当前值的行"）
• 做时间序列分析时更准确

进阶技巧
可以组合使用：

-- 计算当前日期及前2天（按日期范围）
SUM(revenue) OVER(ORDER BY dateRANGE BETWEEN INTERVAL '2' DAY PRECEDING AND CURRENT ROW
)

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编程日记 2025/6/29 7:30:35

MARM：推荐系统中的记忆增强突破

文章目录 1. 背景1.1 模型规模与推荐系统的挑战1.2 缓存技术在推荐系统中的潜力1.3 推荐系统中的数据与计算需求1.4 复杂度对比1.5 MARM模型的创新性 2. 方法2.1 流程2.1.1 序列生成器2.1.2 外部缓存查找2.1.3 多目标注意力机制2.1.4 发结果到缓存 **2.2 MARM与SIM**2.2.1 SIM的…...

编程日记 2025/6/29 8:07:32

INP指标

什么是INP&#xff08;Interaction to Next Paint&#xff09; 参考网站&#xff1a;webVital-INP文档 定义与核心目标 INP 是一项稳定的 Core Web Vitals 指标&#xff0c;通过统计用户访问期间所有符合条件的互动约定时间&#xff0c;评估网页对用户操作的总体响应能力。最…...

编程日记 2025/6/29 6:48:16

Flink 的状态机制

在实时流处理领域&#xff0c;状态管理是构建复杂业务逻辑的核心能力。Apache Flink 通过统一的状态抽象和高效的容错机制&#xff0c;为开发者提供了从毫秒级窗口聚合到 TB 级历史数据关联的全场景支持。本文将深入剖析 Flink 状态机制的底层原理&#xff0c;结合实际案例展示…...

编程日记 2025/6/29 7:52:31

【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】1.1 数据库核心概念与PostgreSQL技术优势

&#x1f449; 点击关注不迷路 &#x1f449; 点击关注不迷路 &#x1f449; 点击关注不迷路 文章大纲 深度解析PostgreSQL核心架构与技术优势&#xff1a;从数据库原理到实战场景1.1 数据库核心概念与PostgreSQL技术优势1.1.1 关系型数据库核心架构解析1.1.1.1 数据库系统的底…...

编程日记 2025/6/29 7:49:54

linux下，ollama会把模型文件保存在哪里？

文章目录 运行ollama，有两种形式，估计得分开讨论首先是使用自动启动的ollama：先跑个“小一点的大模型”但是现在模型文件存在哪儿呢？运行ollama，有两种形式，估计得分开讨论 我们用两种方式，来运行ollama。 首先是使用自动启动的ollama： ps -aux | grep ollama系统自…...

编程日记 2025/6/29 6:13:32

EMMC存储性能测试方法

记于 2022 年 9 月 15 日 EMMC存储性能测试方法 - Wesley’s Blog 参考Android-emmc性能测试 | 一叶知秋进行实践操作 dd 命令 页面缓存 为了测试 emmc 的真实读写性能&#xff0c;我们需要先把页面缓存给清理&#xff1a; echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches console:…...

编程日记 2025/6/29 5:23:05

19. LangChain安全与伦理：如何避免模型“幻觉“与数据泄露？

引言&#xff1a;当AI成为企业"数字员工"时的责任边界 2025年某金融机构因AI客服泄露用户信用卡信息被罚款2300万美元。本文将基于LangChain的安全架构与Deepseek-R1的合规实践&#xff0c;揭示如何构建既强大又安全的AI系统。 一、AI安全风险矩阵 1.1 2025年最新威…...

编程日记 2025/6/29 8:06:06

5月3日日记

上午睡到自然醒&#xff08;其实六点多被我爸叫起来抢火车票&#xff0c;发现明天中午的软卧候补上了&#xff0c;挺好的&#xff09;然后继续睡到快10点。 中午吃的什么来着&#xff0c;好像是西红柿炒鸡蛋和藜麦饭&#xff0c;有个鱼不是很想吃就没吃 中午打了两把吃鸡&…...

编程日记 2025/6/29 5:42:12

C++类_构造函数

在 C11 里&#xff0c;类的构造函数有多种类型&#xff0c;下面为你详细介绍各类构造函数并给出示例代码。 1. 默认构造函数 默认构造函数是没有参数的构造函数&#xff0c;要是没有为类定义任何构造函数&#xff0c;编译器会自动生成一个默认构造函数。 2. 带参数的构造函数…...

编程日记 2025/6/29 6:07:23

【React】Hooks useReducer 详解，让状态管理更可预测、更高效

1.背景 useReducer是React提供的一个高级Hook,没有它我们也可以正常开发&#xff0c;但是useReducer可以使我们的代码具有更好的可读性&#xff0c;可维护性。 useReducer 跟 useState 一样的都是帮我们管理组件的状态的&#xff0c;但是呢与useState不同的是 useReducer 是集…...

编程日记 2025/6/29 7:23:37

Runnable组件重试机制降低程序错误率

一、LangChain 重试机制深度解析 当构建生产级AI应用时&#xff0c;with_retry() 机制可有效提升系统容错性&#xff0c;典型应用场景包括&#xff1a; API调用频率限制时的自动恢复模型服务临时不可用的故障转移网络波动导致的瞬时异常处理 参数详解与配置策略 1. 参数配置…...

编程日记 2025/7/17 17:28:56

纹理过滤方式和纹理包裹方式

纹理过滤方式 纹理过滤方式有临近过滤&#xff08;Nearest&#xff09;和双线性插值过滤&#xff08;Linear&#xff09;&#xff0c;什么时候用什么过滤方式其实看个人选择&#xff0c;区别就是临近过滤是当需要的像素大于图片像素时候&#xff0c;一些像素点需要复用与他相近…...

编程日记 2025/7/15 23:49:57

55.[前端开发-前端工程化]Day02-包管理工具npm等

包管理工具详解 npm、yarn、cnpm、npx、pnpm 1 npm包管理工具 代码共享方案 包管理工具npm 2 package配置文件 npm的配置文件 方式二 常见的配置文件 常见的属性 常见的属性 常见的属性 依赖的版本管理 常见属性 npm install 命令 项目安装 3 npm install原理 npm instal…...

编程日记 2025/6/29 5:42:19

Maven安装配置以及Idea中的配置教程

一、下载Maven 我使用的是3.9.9的版本&#xff1a; 下载地址&#xff1a;Download Apache Maven – Maven 二、安装 将下载好的Maven压缩包解压到一个路径不包含中文的文件夹&#xff1a; 三、配置环境变量 以win11系统为例&#xff1a; 1.鼠标右键此电脑->属性->…...

编程日记 2025/6/29 6:27:47