Oracle数据库窗口函数揭秘：高级数据分析利器（实战解析）

# 1. Oracle数据库窗口函数简介**

窗口函数是一种在数据库中用于处理一组相关行的特殊函数。它允许您对数据进行计算，这些计算是基于当前行及其相邻行的值。窗口函数对于执行各种数据分析任务非常有用，例如排序、排名、分组和聚合。

窗口函数与传统聚合函数的不同之处在于，它们不仅考虑当前行，还考虑当前行周围的行。这使得窗口函数能够执行更复杂的数据分析，例如计算移动平均值或累积和。

# 2.1 窗口函数的概念和分类

### 窗口函数的概念

窗口函数是一种特殊的聚合函数，它可以在一组数据的分组或排序结果上进行计算。与传统的聚合函数不同，窗口函数不仅考虑当前行的数据，还考虑当前行相邻范围（称为窗口）内的数据。

窗口函数的本质是将一个数据集划分为多个窗口，然后在每个窗口内对数据进行计算。窗口的大小和形状由窗口函数的定义决定。

### 窗口函数的分类

窗口函数根据窗口的类型和计算方式可以分为以下几类：

**按窗口类型分类：**

- **范围窗口：**窗口大小由行数或范围值定义。例如，`ROW_NUMBER()` 函数创建按行号划分的窗口。
- **滑动窗口：**窗口在数据集中移动，每次移动一个或多个行。例如，`SUM(x) OVER (PARTITION BY y ORDER BY z ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)` 计算当前行前两行的 `x` 值之和。
- **分组窗口：**窗口由数据的分组定义。例如，`AVG(x) OVER (PARTITION BY y)` 计算每个 `y` 组内的 `x` 值的平均值。

**按计算方式分类：**

- **累积函数：**计算窗口内数据累积的值。例如，`SUM()` 和 `COUNT()`。
- **排名函数：**计算窗口内数据的排名或百分比。例如，`RANK()` 和 `PERCENTILE_CONT()`。
- **移动函数：**计算窗口内数据的移动值。例如，`LEAD()` 和 `LAG()`。
- **分析函数：**计算窗口内数据的统计信息。例如，`STDDEV()` 和 `VARIANCE()`。

# 3.1 数据排序和排名

**概念**

窗口函数的排序和排名功能允许我们根据窗口内的数据值对行进行排序或排名。排序函数返回指定窗口内行的相对顺序，而排名函数返回行的绝对排名。

**语法**

RANK() OVER (PARTITION BY partition_expression ORDER BY order_expression)
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY partition_expression ORDER BY order_expression)

**参数说明**

* **partition_expression：**指定窗口的分区键，将数据划分为不同的组。
* **order_expression：**指定排序或排名的表达式。

**代码示例**

-- 获取部门内员工的排名
SELECT department_id,
       employee_id,
       employee_name,
       RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees;

**逻辑分析**

该查询使用 `RANK()` 函数对 `employees` 表中的员工进行排名。它将员工按部门进行分区，然后在每个部门内按降序的工资对员工进行排名。`rank` 列包含每个员工在其部门内的排名。

### 3.2 数据分组和聚合

**概念**

窗口函数的分组和聚合功能允许我们在窗口内对数据进行分组和聚合。这可以用于计算窗口内数据的总和、平均值、最大值、最小值等聚合值。

**语法**

SUM(expression) OVER (PARTITION BY partition_expression)
AVG(expression) OVER (PARTITION BY partition_ex