第八章 SQL高级处理

窗口函数

窗口函数也称为 OLAP函数 。OLAP 是 OnLine Analytical Processing 的简称，意思是对数据库数据 进行实时分析处理。例如，市场分析、创建财务报表、创建计划等日常性
商务工作。 窗口函数就是为了实现 OLAP 而添加的标准 SQL 功能 。
窗口函数大体可以分为以下两种。

• 能够作为窗口函数的聚合函数（SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN）
• RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER 等专用窗口函数

窗口函数的语法

<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列清单>] ORDER BY <排序用列清单>)

PARTITION BY 能够设定排序的对象范围。通过 PARTITION BY 分组后的记录集合称为窗口。此处的窗口并 非“窗户”的意思，而是代表范围。
ORDER BY 能够指定按照哪一列、何种顺序进行排序.

无需指定PARTITION BY

专用窗口函数的种类

• RANK函数
  计算排序时，如果存在相同位次的记录，则会跳过之后的位次。
  例:有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、1 位、1 位、4 位……
• DENSE_RANK函数 同样是计算排序，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次。
  例:有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、1 位、1 位、2 位……
• ROW_NUMBER函数 赋予唯一的连续位次。
  例:有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、2 位、3 位、4 位……

窗口函数的适用范围

原则上窗口函数只能在SELECT子句中使用。

计算移动平均

窗口函数就是将表以窗口为单位进行分割，并在其中进行排序的函数。其实其中还包含在窗口中指定更加详细的汇总范围的备选功能，该备选功能中的汇总范围称为框架.
ROWS（“行”）
PRECEDING（“之前”）
FOLLOWING（“之后”）
ROWS 2 PRECEDING “截止到之前 2 行”，也就是将作为汇总对象的记录限 定为如下的“最靠近的 3行”。
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING

两个ORDER BY

OVER 子句中的 ORDER BY 只是用来决定 窗口函数按照什么样的顺序进行计算的，对结果的排列顺序并没有影响。

GROUPING运算符

GROUPING 运算符包含以下3种：

• ROLLUP
• CUBE
• GROUPING SETS

ROLLUP——同时得出合计和小计

SELECT product_type, SUM(sale_price) AS sum_price  FROM Product 
GROUP BY ROLLUP(product_type); 

使用GROUPING函数能够简单地分辨出原始数据中的NULL和超级分组记录中的NULL。

CUBE——用数据来搭积木

所谓 CUBE，就是将 GROUP BY 子句中聚合键的“所有可能的组合” 的汇总结果集中到一个结果中。因此，组合的个数就是

GROUPING SETS——取得期望的积木

该运算符可以用于从 ROLLUP 或者 CUBE 的结果中取出部分记录。

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