SQL窗口函数OVER详细用法，一学就会

向右看齐 2024-02-05 14:17 37阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  OVER语法
 *   *  OVER的定义
     *  OVER的语法
     *  OVER的用法
     *  OVER在聚合函数中使用的示例
     *  SUM后的开窗函数
     *  COUNT后的开窗函数
     *  OVER在排序函数中使用的示例
 *  ROW\_NUMBER() 语法
 *  RANK() 语法
 *  DENSE\_RANK() 语法
 *  NTILE()
 *  总结

## OVER语法 ##

### OVER的定义 ###

OVER用于为行定义一个窗口，它对一组值进行操作，不需要使用GROUP BY子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。

### OVER的语法 ###

OVER ( [ PARTITION BY column ] [ ORDER BY culumn ] )

PARTITION BY 子句进行分组；

ORDER BY 子句进行排序。

窗口函数OVER()指定一组行，开窗函数计算从窗口函数输出的结果集中各行的值。

开窗函数不需要使用GROUP BY就可以对数据进行分组，还可以同时返回基础行的列和聚合列。

### OVER的用法 ###

OVER开窗函数必须与聚合函数或排序函数一起使用，聚合函数一般指SUM(),MAX(),MIN,COUNT(),AVG()等常见函数。排序函数一般指RANK(),ROW\_NUMBER(),DENSE\_RANK(),NTILE()等。

### OVER在聚合函数中使用的示例 ###

我们以SUM和COUNT函数作为示例来给大家演示。  
–建立测试表和测试数据

CREATE TABLE Employee (
      ID INT PRIMARY KEY, 
      Name VARCHAR(20), 
      GroupName VARCHAR(20), 
      Salary INT
    ) ;
    INSERT INTO Employee 
    VALUES 
      (1, '小明', '开发部', 8000), 
      (4, '小张', '开发部', 7600), 
      (5, '小白', '开发部', 7000), 
      (8, '小王', '财务部', 5000), 
      (9, null, '财务部', NULL), 
      (15, '小刘', '财务部', 6000), 
      (16, '小高', '行政部', 4500), 
      (18, '小王', '行政部', 4000), 
      (23, '小李', '行政部', 4500), 
      (29, '小吴', '行政部', 4700);

### SUM后的开窗函数 ###

SELECT *,SUM(Salary) OVER(PARTITION BY Groupname) 每个组的总工资,     
    SUM(Salary) OVER(PARTITION BY groupname ORDER BY ID) 每个组的累计总工资,     
    SUM(Salary) OVER(ORDER BY ID) 累计工资,    
    SUM(Salary) OVER() 总工资from Employee

结果如下：  
![在这里插入图片描述][9e74d51c4f7245b88476a35ed43bcecd.png]  
其中开窗函数的每个含义不同，我们来具体解读一下：

**SUM(Salary) OVER (PARTITION BY Groupname)**

只对PARTITION BY后面的列Groupname进行分组，分组后求解Salary的和。

**SUM(Salary) OVER (PARTITION BY Groupname ORDER BY ID)**

对PARTITION BY后面的列Groupname进行分组，然后按ORDER BY 后的ID进行排序，然后在组内对Salary进行累加处理。

**SUM(Salary) OVER (ORDER BY ID)**

只对ORDER BY 后的ID内容进行排序，对排完序后的Salary进行累加处理。

**SUM(Salary) OVER ()**

对Salary进行汇总处理

### COUNT后的开窗函数 ###

SELECT *, COUNT(*) OVER(PARTITION BY Groupname ) 每个组的个数,       
    COUNT(*) OVER(PARTITION BY Groupname ORDER BY ID) 每个组的累积个数,   
    COUNT(*) OVER(ORDER BY ID) 累积个数 ,     
    COUNT(*) OVER() 总个数from Employee

返回的结果如下图：  
![在这里插入图片描述][d86b2f896a5445048a84928b20629f93.png]  
后面的每个开窗函数就不再一一解读了，可以对照上面SUM后的开窗函数进行一一对照。

### OVER在排序函数中使用的示例 ###

我们对4个排序函数一一演示  
–先建立测试表和测试数据

WITH t AS 
        (SELECT 1 StuID,
             '一班' ClassName,
             70 ScoreUNION ALLSELECT 2,
             '一班',
             85UNION ALLSELECT 3,
             '一班',
             85UNION ALLSELECT 4,
             '二班',
             80UNION ALLSELECT 5,
             '二班',
             74UNION ALLSELECT 6,
             '二班', 80 ) 
    SELECT * INTO Scores 
    FROM  t; 
    SELECT  * FROM  Scores

## ROW\_NUMBER() 语法 ##

**定义**：ROW\_NUMBER()函数作用就是将SELECT查询到的数据进行排序，每一条数据加一个序号，他不能用做于学生成绩的排名，一般多用于分页查询，比如查询前10个 查询10-100个学生。ROW\_NUMBER()必须与ORDER BY一起使用，否则会报错。

对学生成绩排序

SELECT *,
             ROW_NUMBER()
        OVER (PARTITION BY ClassName
    ORDER BY  SCORE DESC) 班内排序,ROW_NUMBER()
        OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS 总排序
    FROM Scores;

结果如下：  
![在这里插入图片描述][202051cb1ff34c1cbd5bb23d6b7ea394.png]  
这里的PARTITION BY和ORDER BY的作用与我们在上面看到的聚合函数的作用一样，都是用来进行分组和排序使用的。

此外ROW\_NUMBER()函数还可以取指定顺序的数据。

SELECT *
    FROM 
        (SELECT *,
             ROW_NUMBER()
            OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS 总排序FROM Scores) t
    WHERE t.总排序=2;

结果如下：  
![在这里插入图片描述][1e43828d95b94a6fa3787959c56fa381.png]

## RANK() 语法 ##

**定义**：RANK()函数，顾名思义排名函数，可以对某一个字段进行排名，这里和ROW\_NUMBER()有什么不一样呢？ROW\_NUMBER()是排序，当存在相同成绩的学生时，ROW\_NUMBER()会依次进行排序，他们序号不相同，而Rank()则不一样。如果出现相同的，他们的排名是一样的。下面看例子:

示例

SELECT ROW_NUMBER()
        OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS [RANK],
             *FROM Scores;SELECT RANK()
        OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS [RANK],*FROM Scores;

结果：  
![在这里插入图片描述][f2971e1cb9954780b4df58c3e1233ac7.png]  
其中上图是ROW\_NUMBER()的结果，下图是RANK()的结果。当出现两个学生成绩相同是里面出现变化。RANK()是1-1-3-3-5-6，而ROW\_NUMBER()则还是1-2-3-4-5-6，这就是RANK()和ROW\_NUMBER()的区别了。

## DENSE\_RANK() 语法 ##

**定义**：DENSE\_RANK()函数也是排名函数，和RANK()功能相似，也是对字段进行排名，那它和RANK()到底有什么不同那？特别是对于有成绩相同的情况，DENSE\_RANK()排名是连续的，RANK()是跳跃的排名，一般情况下用的排名函数就是RANK() 我们看例子：

示例

SELECT RANK()
        OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS [RANK],*
    FROM Scores;SELECT DENSE_RANK()
        OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS [RANK],*
    FROM Scores;

结果如下：  
![在这里插入图片描述][739d708946ad4f0aa6e8cc6847903e40.png]  
上面是RANK()的结果，下面是DENSE\_RANK()的结果

## NTILE() ##

**定义**：NTILE()函数是将有序分区中的行分发到指定数目的组中，各个组有编号，编号从1开始，就像我们说的’分区’一样 ，分为几个区，一个区会有多少个。

SELECT *,
             NTILE(1)
        OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS 分区后排序
    FROM Scores;SELECT *,
             NTILE(2)
        OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS 分区后排序
    FROM Scores;SELECT *,
             NTILE(3)
        OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS 分区后排序
    FROM Scores;

结果如下：  
![在这里插入图片描述][d8f22554e74b48cc899e96eff82faa32.png]  
![在这里插入图片描述][1532502b53204b8994c6f99cbb613e2a.png]  
就是将查询出来的记录根据NTILE函数里的参数进行平分分区。

## 总结 ##

OVER开窗函数是我们工作中经常要使用到的，特别是在做数据分析计算的时候，经常要对数据进行分组排序。上面我们额外介绍了聚合函数和排序函数的与OVER结合的使用方法，此外还有很多与OVER一起使用的函数，比如LEAD函数，LAG函数，STRING\_AGG函数等等都会使用到开窗函数OVER，其使用方法也要务必掌握。

[9e74d51c4f7245b88476a35ed43bcecd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/4f008f6f875a41f8a55de960c7e4e1a9.png
[d86b2f896a5445048a84928b20629f93.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/129c9d00ce55421084db842b09d2a4d4.png
[202051cb1ff34c1cbd5bb23d6b7ea394.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/851e888e1b714c31af263e90e4d0352c.png
[1e43828d95b94a6fa3787959c56fa381.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/168db2c3ca8f471b82c9b6747662b64e.png
[f2971e1cb9954780b4df58c3e1233ac7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/448df9c0be6a479f9cde579fcff783bf.png
[739d708946ad4f0aa6e8cc6847903e40.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/d7377bd164234943ae317d06ad59ec3d.png
[d8f22554e74b48cc899e96eff82faa32.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/5ae7672a77014da18556cb42d9aa3a83.png
[1532502b53204b8994c6f99cbb613e2a.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/891edc93f25745889edb4f9017ed8ca3.png