一、窗口函数是什么

窗口函数不会进行聚合，将多条记录按照分组字段聚合成一条记录。而是通过移动窗口，对每一条记录进行窗口内的计算。
以下通过示例来理解不同类型的窗口函数。

二、示例表

假设我们拥有一张用户页面浏览统计表user_page_pv，表结构如下。

字段名	字段类型	字段说明
imp_date	STRING	日期
page_id	STRING	页面名/页面id
user_id	STRING	用户id
pv	BIGINT	浏览次数(页面曝光次数)

三、常见窗口函数的使用方法及实例说明

1.序号函数:row_number/rank/dense_rank

区别

1. ROW_NUMBER:排序字段的值相同时，按顺序+1分配序号
2. RANK:排序字段的值相同时，分配相同的序号，并且下一批相同排序的值，按照首批内首行的行号分配序号。
3. 与RANK 相似，相同排序字段分配相同的排序号。但排序序号是连续的：1,2,3...etc。

示例:计算20200707日各页面浏览pv排名，要求各页面序号不同。

-- 
SELECT 
    page_id
    ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY page_id ORDER BY pv DESC) pv_rank
FROM
(
    SELECT page_id, SUM(pv) page_pv
    FROM user_page_pv
    WHERE imp_date = '20200707'
    GROUP BY page_id
) t

2.聚合函数:SUM/AVG/MIN/MAX

与普通聚合函数不同，窗口函数每行都会返回值

2.1 frame 子句:用于定义窗口数据中的一个数据集，关键词如下。

rows between
preceding
following
current row
unbounded
如果不使用ROWS BETWEEN 关键词及其之后的起止行，那么默认从初始行(UNBOUNEDE PRECEDING)到目前行（CURRENT ROW)

2.2 实例：计算20200707当日全部page_id的人均访问次数,追加在各页面的pv后

SELECT
    page_id
    ,pv
    ,AVG(pv) OVER(
                    PARTITION BY page_id ORDER BY reporttime --WINDOW自语句
                    ROWS BETWEEN                            --FRAME子语句
                                UNBOUNDED/n PRECEDING
                            AND 
                                UNBOUNDED/n FOLLOWING /CURRENT ROW
                    ) AS page_avg_pv --各页面的访问pv均值
FROM
(
    SELECT page_id, SUM(pv) page_pv
    FROM user_page_pv
    WHERE imp_date = '20200707'
    GROUP BY page_id
) t

3.前后函数：LEAD(N)/LAG(N)

--上一次有点击的日期和点击数量(pv)
SELECT user_id, imp_date, pv
    ,LEAD(imp_date, 1) OVER (PARTITION BY userid ORDER BY imp_date) last_impdate
    ,LEAD(pv, 1) OVER (PARTITION BY userid ORDER BY imp_date) last_pv
FROM table

4.头尾函数：first_value(expr)/last_value(expr)

--今年上半年的首次点击的时间以及首次点击时的点击次数PV
SELECT user_id
    ,imp_date      --当日日期
    ,pv pv_cur_day --当日点击pv
    ,FIRST_VALUE(imp_date) OVER (PARTITION BY userid ORDER BY imp_date) first_date
    ,FIRST_VALUE(pv) OVER (PARTITION BY userid ORDER BY imp_date) first_pv
FROM table
WHERE imp_date BETWEEN 20200101 AND 20200631

5.指定序号值函数：nth_value(expr, n)

6.NTILE 切片函数类似PANDAS.CUT

7.分布函数

percent_rank/cume_dist
percent_rank:分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1
cume_dist:小于等于当前值的行数/分组内总行数