sql 窗口函数教程

SQL 窗口函数是一类特殊的函数，它们可以对查询结果集中的一部分数据进行聚合计算，并将计算结果返回给每一行数据，从而可以方便地进行排名、分组、累计计算等操作。

以下是 SQL 窗口函数的基本语法：

<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <partition 列>]
                  [ORDER BY <order 列> [ASC/DESC]]
                  [ROWS <frame 定义>])

其中，窗口函数通常是一种聚合函数，如 SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN 等，OVER 子句用于指定聚合计算的范围，包括以下三个部分：

1. PARTITION BY：表示对查询结果集进行分区，将相同的值分为一组；
2. ORDER BY：表示对分区后的数据进行排序，以便在计算窗口函数时按照指定的顺序进行计算；
3. ROWS：表示指定窗口函数计算的范围，可以是当前行的前/后若干行，或者是当前分区的所有行。

下面以一个例子来说明 SQL 窗口函数的使用方法，假设有如下的数据表 `orders`：

+---------+------+-------+
| orderid | name | price |
+---------+------+-------+
| 1       | A    | 10    |
| 2       | A    | 20    |
| 3       | B    | 30    |
| 4       | B    | 40    |
| 5       | B    | 50    |
+---------+------+-------+

现在要查询每个人的订单数量、订单总价以及订单平均价，并按照订单数量降序排列，可以使用如下的 SQL 语句：

SELECT name,
       COUNT(*) OVER (PARTITION BY name) AS order_count,
       SUM(price) OVER (PARTITION BY name) AS order_total,
       AVG(price) OVER (PARTITION BY name) AS order_avg
FROM orders
ORDER BY order_count DESC;

以上语句中，使用了 COUNT、SUM 和 AVG 窗口函数，对每个人的订单进行了计数、求和和平均值计算。PARTITION BY 子句指定了按照 name 列进行分区，然后按照 order_count 列进行降序排列。执行以上 SQL 语句得到的结果如下：

+------+-------------+-------------+-------------+
| name | order_count | order_total | order_avg   |
+------+-------------+-------------+-------------+
| B    | 3           | 120         | 40.00000000 |
| A    | 2           | 30          | 15.00000000 |
+------+-------------+-------------+-------------+

从结果中可以看出，按照订单数量降序排列，B 的订单数量最多，因此排在前面。