SQL:窗口函数处理分组与排序问题

一.窗口函数应用场景：

在日常工作中，经常遇到需要分部门排序的问题。比如：

• 排名问题：每部门按照业绩排名；
• topN问题：找出每部门排名前N的员工。

当我们不了解“窗口函数”神奇的存在时，我们使用“晦涩难懂”的自连接SQL解决该问题。而窗口函数的存在为我们解决问题提供了方便。

二.窗口函数简介：

MySQL从8.0开始支持窗口函数（OLAP函数），该功能在多数商业数据库和部分开源数据库中早已支持，用于快速解决SQL数据库多维分析处理问题。

窗口函数的基本语法如下：

<窗口函数> over ( partition by <用于分组的列名>
                order by <用于排序的列名> )

 初学者经常混淆窗口函数与普通聚合函数的关系，二者区别如下：

• 聚合函数：将多条记录聚合为一条，窗口函数：每条记录都会执行，有几条记录执行完还是几条；
• 聚合函数可以用于窗口函数中。

三.窗口函数的使用：

窗口函数种类繁多，我们这里只介绍序号函数——row_number( )/rank( )/dense_rank( )。

三者区别如下图所示：

四.窗口函数的例子：

我们以leetcode面试题为例：

这是一道经典的topN问题，涉及先分组再排序，并且属于dense_rank( )问题。

面对这种问题，解题步骤如下：

1. 按给定列名分组(partiotion by 分组列名)，并按给定列名排序(order by 排序列名)，套入dense_rank窗口函数：　　　　

select * ，
     dense_rank() over(partition by 分组列名
                       order by 排序列名 desc) as rk
from 表名；

 2. 筛选出topN，所以我们在上一步基础上加入where语句筛选符合条件的数据:

select  *
from (
   select * , 
    row_number() over (
        partition by 分组列名
        order by 排序列名 desc) as rk
   from 表名) as a
where rk <= N;       

 针对leetcode第185题，我的题解如下：

select d.Name as Department, 
         e.Name as Employee, 
         e.Salary as Salary 
from (
   select *, 
          dense_rank() over (
                partition by DepartmentId
                order by Salary desc) as rk
   from Employee) e, Department d
where e.DepartmentId = d.Id and e.rk <= 3;