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PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中窗口函數(shù)的語(yǔ)法與使用

什么是窗口函數(shù)？

一個(gè)窗口函數(shù)在一系列與當(dāng)前行有某種關(guān)聯(lián)的表行上執(zhí)行一種計(jì)算。這與一個(gè)聚集函數(shù)所完成的計(jì)算有可比之處。但是窗口函數(shù)并不會(huì)使多行被聚集成一個(gè)單獨(dú)的輸出行，這與通常的非窗口聚集函數(shù)不同。取而代之，行保留它們獨(dú)立的標(biāo)識(shí)。在這些現(xiàn)象背后，窗口函數(shù)可以訪(fǎng)問(wèn)的不僅僅是查詢(xún)結(jié)果的當(dāng)前行。

可以訪(fǎng)問(wèn)與當(dāng)前記錄相關(guān)的多行記錄；
不會(huì)使多行聚集成一行，與聚集函數(shù)的區(qū)別；

窗口函數(shù)語(yǔ)法

窗口函數(shù)跟隨一個(gè) OVER 子句， OVER 子句決定究竟查詢(xún)中的哪些行被分離出來(lái)由窗口函數(shù)處理。

可以包含分區(qū) (PARTITION BY) 和排序 (ORDER BY) 指令，這二者都是可選的。

window_func() OVER([PARTITION BY field] [ORDER BY field])

如果沒(méi)有指定 PARTITION BY 和 ORDER BY 指令，則等同于聚合函數(shù)，對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。

PARTITION BY 子句將查詢(xún)的行分組成為分區(qū)，窗口函數(shù)會(huì)獨(dú)立地處理它們。PARTITION BY 工作起來(lái)類(lèi)似于一個(gè)查詢(xún)級(jí)別的 GROUP BY 子句，不過(guò)它的表達(dá)式總是只是表達(dá)式并且不能是輸出列的名稱(chēng)或編號(hào)。如果沒(méi)有 PARTITION BY，該查詢(xún)產(chǎn)生的所有行被當(dāng)作一個(gè)單一分區(qū)來(lái)處理。

ORDER BY 子句決定被窗口函數(shù)處理的一個(gè)分區(qū)中的行的順序。它工作起來(lái)類(lèi)似于一個(gè)查詢(xún)級(jí)別的 ORDER BY 子句，但是同樣不能使用輸出列的名稱(chēng)或編號(hào)。如果沒(méi)有 ORDER BY，行將被以未指定的順序被處理。

PostgreSQL 中的聚合函數(shù)也可以作為窗口函數(shù)來(lái)使用

除了這些內(nèi)置的窗口函數(shù)外，任何內(nèi)建的或用戶(hù)定義的通用或統(tǒng)計(jì)聚集（也就是有序集或假想集聚集除外）都可以作為窗口函數(shù)。僅當(dāng)調(diào)用跟著OVER子句時(shí)，聚集函數(shù)才會(huì)作為窗口函數(shù)；否則它們作為非窗口的聚集并為剩余的集合返回單行。

窗口函數(shù)示例

員工工資 (emp_salary) 表結(jié)構(gòu)如下：

SELECT emp_no, dep_name, salary
FROM public.emp_salary
order by dep_name, emp_no;

emp_id	dep_name	salary
7	develop	4200
8	develop	6000
9	develop	4500
10	develop	5200
11	develop	5200
2	personnel	3900
5	personnel	3500
1	sales	5000
3	sales	4800
4	sales	4800

如果要將每位員工與其部門(mén)的平均工資進(jìn)行對(duì)比，需要這樣的結(jié)果：

emp_id	dep_name	salary	avg
7	develop	4200	5020
8	develop	6000	5020
9	develop	4500	5020
10	develop	5200	5020
11	develop	5200	5020
2	personnel	3900	3700
5	personnel	3500	3700
1	sales	5000	4866.66666666667
3	sales	4800	4866.66666666667
4	sales	4800	4866.66666666667

如果不用窗口函數(shù)來(lái)查詢(xún)，則比較復(fù)雜，當(dāng)然也能做到，語(yǔ)句如下：

SELECT e0.emp_no, e0.dep_name, e0.salary, e2.avg_salary
FROM public.emp_salary e0
join (
 select e1.dep_name, avg(e1.salary) as avg_salary
 from public.emp_salary e1
 group by e1.dep_name
) e2 on e2.dep_name = e0.dep_name
order by e0.dep_name, e0.emp_no;

如果使用窗口函數(shù)進(jìn)行查詢(xún)，則很容易做到， sql 語(yǔ)句如下：

SELECT emp_no, dep_name, salary,
  avg(salary) over(partition by dep_name)
FROM public.emp_salary
order by dep_name, emp_no;

但是如果要查詢(xún)隨著員工的增加，各部門(mén)平均工資的變化，如下表所示的結(jié)果，不用窗口函數(shù)查詢(xún)的話(huà)就很難做到了。

emp_id	dep_name	salary	avg
7	develop	4200	4200
8	develop	6000	5100
9	develop	4500	4900
10	develop	5200	4975
11	develop	5200	5020
2	personnel	3900	3900
5	personnel	3500	3700
1	sales	5000	5000
3	sales	4800	4900
4	sales	4800	4866.66666666667

如果使用窗口函數(shù)，依然可以輕松完成，語(yǔ)句如下：

SELECT emp_no, dep_name, salary,
  avg(salary) over(partition by dep_name order by emp_no)
FROM public.emp_salary
order by dep_name, emp_no;

可見(jiàn)，窗口函數(shù)在需要對(duì)查詢(xún)結(jié)果中的相關(guān)行進(jìn)行計(jì)算時(shí)有很大的優(yōu)勢(shì)。

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。

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