窗口和窗口函數

對於Select子句查詢的結果集，可以按照指定的字段進行分區，如下圖所示，按照Province字段來對查詢的結果集進行分區，可以認為，每一個分區就是一個窗口，因此，窗口是數據行的集合，是Select查詢結果集的一個子集。

在TSQL腳本的OVER()子句中，使用Partition By 子句進行分區。在同一分區中，可以按照一定的條件，把分區中的數據行再次細分，按照固定數量（rows）或值范圍（range）來限制數據行，把這個數據行集稱作一個窗口。

通常把分區和窗口不加區分，統稱為窗口。在下文中，為了便於區分，我們把Partition By作用的結果記作分區，把rows 和 range作用的結果記作窗口，窗口中的數據行是分區的子集。

窗口函數是應用於窗口和分區的函數，共分為三類：排名函數，分析函數和聚合函數。注意OVER()子句執行的順序：OVER()子句在SELECT子句和DISTINCT子句之后執行，在ORDER BY子句之前執行，DISTINCT子句是在SELECT子句之后執行。

下文使用的示例數據使用以下代碼創建：

create table dbo.dt_test
(
ID int,
Code int
)
go

--insert data
insert into dbo.dt_test(ID,Code)
values(3,1),(3,2),(1,1),(1,2),(2,3),(1,2)
go

一，基於分區的運算

窗口和分區都是通過OVER()子句來定義的，使用partition by 子句把結果集划分為多個分區，使用rows 或 range命令把分區分為多個窗口。

基於分區的運算主要是指：

• 基於分區做聚合運算時：把每個分區作為一個GROUP BY的分組，基於分組做聚合運算。
• 基於分區做排名運算時：分區中的行集按照OVER()子句的ORDER BY子句指定的順序排名。
• 基於分區做數據分析：主要是基於分區做百分位、相對位置百分比、排名百分比等運算。

當使用Over()函數計算整個分區的聚合值時，partition by子句是必需的，Order by 子句要省略：

select ID
    ,Code
    ,count(0) over(partition by Code) as Count_Over
    ,sum(ID) over(partition by Code) as Sum_Over
from dbo.dt_test

二，限制窗口的數據行

OVER()子句使用Rows和Range來限制分區中的數據行，用於對分區的數據行進行細分，得到分區的部分數據行。這兩個兩個關鍵字必須跟在Order By子句，都是基於當前行（Current Row）向前或向后來限制分區的數據行。

OVER ( [ <PARTITION BY clause> ]  [ <ORDER BY clause> ]  [ <ROW or RANGE clause> ] ) 

<ROW or RANGE clause> ::= { ROWS | RANGE } <window frame between>

<window frame between> ::= BETWEEN <window frame preceding> AND <window frame following>
<window frame preceding> ::= UNBOUNDED PRECEDING  | unsigned_value PRECEDING  | CURRENT ROW
<window frame following> ::= UNBOUNDED FOLLOWING  | unsigned_value FOLLOWING  | CURRENT ROW

Rows 和 Range子句中的特殊關鍵字：

• UNBOUNDED PRECEDING：用於指定分區的第一行
• UNBOUNDED FOLLOWING：用於指定分區的最后一行
• CURRENT ROW：指定當前數據行
• <unsigned_value> PRECEDING：在分區中，指定相對於當前行之前的數據行數量，unsigned_value是>0的整數
• <unsigned_value> FOLLOWING：在分區中，指定相對於當前行之后的數據行數量，unsigned_value是>0的整數

在Over()子句中，使用Rows 或Range 命令進一步限制分區的數據行，在對分區進行細分時，必須注意：

1，必需條件

Rows 和 Range必須跟在Order by 子句之后，在同一個分區中對排序的結果集進行限制。經過我的觀測，當在分區中使用order by子句后，SQL Server 默認的操作是：在order by子句之后追加 range between unbounded preceding and current row

range between unbounded preceding and current row

2，Rows 關鍵字

在同一個分區中，基於當前行（Current Row），通過指定一個固定數量的行數來限制分區中的數據行，

例子1，在同一個分區中，從分區的第一行到當前行：

rows between unbounded preceding and current row

例子2，同一分區中，從當前行到下一行：

rows between current row and 1 following

3，Range 關鍵字

在同一分區中，使用排序列的值的范圍來限制分區中的數據行，當排序列存在重復值，重復的多行屬於同一個范圍。Range命令只能用於從分區的開始或者從結尾到當前行，不能使用 <unsigned_value> PRECEDING 和<unsigned_value>  FOLLOWING，Range命令的格式只能是：

range between unbounded preceding and current row
range between current row and unbounded following

4，Rows 和 Range的區別

在同一個分區中，對於下面的命令，如果排序列不存在重復值，那么Rows和Range返回的結果是相同的；如果排序行存儲在重復值，那么Rows和Range返回的結果可能不同。

range|rows between unbounded preceding and current row
range|rows between current row and unbounded following

三，舉例說明基於值范圍（Range）的滑動窗口

窗口可以基於值范圍進行滑動，從窗口的第一行開始，到當前行的值結束。在Over()子句中，Partition By定義分區，Order By定義窗口中滑動的方向。

舉個例子，使用以下代碼創建基於值范圍的滑動窗口：

select ID
    ,Code
    ,count(0) over(partition by Code order by ID) as Count_Over
    ,sum(ID) over(partition by Code order by ID) as Sum_Over
    ,count(0) over(partition by Code order by ID range between unbounded preceding and current row) as Count_Over
    ,sum(ID) over(partition by Code order by ID range between unbounded preceding and current row) as Sum_Over
from dbo.dt_test
order by Code
　　,ID

查詢的結果按照 Code 和ID 排序，在Over()子句中，按照Code分區，按照ID排序。

分析查詢結果

1，當Code=1時

當Code=1時，在這個分區（窗口）中，有兩行數據，ID分別是1，3

當Code=1，ID=1時，是分區的第一行，Count_Over=1，Sum_Over=1，這是滑動窗口的第一行，聚合值是的計算邏輯是

select count(0) as Count_Over,
    sum(ID) as Sum_Over
from dbo.dt_test
where Code=1 
 and ID<=1

當Code=1，ID=3時，是分區的第二行，Count_Over=2，Sum_Over=4，這是滑動窗口的第二行，聚合值是的計算邏輯是

select count(0) as Count_Over, sum(ID) as Sum_Over from dbo.dt_test where Code=1  and ID<=3

2，當Code=2時

當Code=2時，在這個分區中，有三種，ID分別是1，1，3

當Code=2，ID=1時，是分區的第一行，Count_Over=2，Sum_Over=2，這是滑動窗口的第一行，聚合值是的計算邏輯是

select count(0) as Count_Over, sum(ID) as Sum_Over from dbo.dt_test where Code=2 and ID<=1

當Code=2，ID=1時，是分區的第二行，Count_Over=2，Sum_Over=2，這是滑動窗口的第二行，聚合值是的計算邏輯是

select count(0) as Count_Over, sum(ID) as Sum_Over from dbo.dt_test where Code=2 and ID<=1

當Code=2，ID=3時，是分區的第三行，Count_Over=3，Sum_Over=5，這是滑動窗口的第三行，聚合值是的計算邏輯是

select count(0) as Count_Over, sum(ID) as Sum_Over from dbo.dt_test where Code=2 and ID<=3

四，基於滑動窗口的運算舉例

例子1，對分區中的連續兩行計算加和

計算邏輯是：在當前分區中，對當前行和其之后的1行數據計算加和；

select ID,Code,sum(code) over(partition by ID order by Code rows between current row and 1 following) as SumCode
from dbo.dt_test

例子2，對分區中的數據行，按照特定順序，計算從第一行到當前行的累加值

計算邏輯是：從第一行到當前行，計算累加值

select ID,Code,
    sum(code) over(partition by ID order by Code rows between unbounded preceding and current row) as SumCode_Rows,
    sum(code) over(partition by ID order by Code range between unbounded preceding and current row) as SumCode_Range
from dbo.dt_test

 

參考文檔：

OVER Clause (Transact-SQL)

SQL Server Window Function 窗體函數讀書筆記二 - A Detailed Look at Window Functions

總結SQL Server窗口函數的簡單使用

SQL Server中的窗口函數