一、为什么要有窗口函数

我们直接用例子来说明，这里有一张学生考试成绩表testScore：

现在有个需求，需要查询的时候多出一列subject_avg_score，为此科目所有人的平均成绩，好跟每个人的成绩做对比。

传统方法肯定是用聚合，但是写起来很麻烦也很累赘，这时候窗口函数就排上了用场。

因为窗口函数不会像聚合一样将参与计算的行合并成一行输出，而是将计算出来的结果带回到了计算行上。

二、窗口函数的使用

1、聚合和窗口函数的区别

聚合：聚合函数(sum，min，avg……) + GROUP BY

窗口函数：聚合函数(sum，min，avg……) + OVER ( …… )

2、使用

还用上面的例子：

(1) 取每个不同科目的平均值subject_avg_score [这正是上面提到的需求]

这里的 OVER 里用到了 PARTITION BY

SELECT *, 
       avg("score") OVER (PARTITION BY "subject") as "subject_avg_score"
FROM "testScore"

(2) 取所有成绩的平均值subject_avg_score

这里的 OVER 里为空

SELECT *, 
       avg("score") OVER () as "subject_avg_score"
FROM "testScore"

(3) 取此人该科目成绩班上排第几名subject_rank_score

这里的 OVER 里用到了 PARTITION BY + ORDER BY

ORDER BY 只能用在一些特殊的聚合函数里，比如这里的 rank()

SELECT *, 
        avg("score") OVER (PARTITION BY "subject") as "subject_avg_score",
                rank() OVER (PARTITION BY "subject" ORDER BY "score" DESC) as "subject_rank_score" 
FROM "testScore"

拓展知识：rank()、dense_rank()、row_number() 区别

rank() 最适合用来做排名的功能，它是若两人并列第一，那第三个人就排名第三

dense_rank() 跟 rank() 的区别是，若两人并列第一，那第三个人紧随其后排名第二

row_number() 则单纯是序号，所以不会出现多个人并列的情况。

(4) 提取 OVER 变量

如果在 sql 里写了很多重复的 OVER()，可以提取成一个 window 变量，简化代码。

SELECT *, 
        avg("score") OVER window_frame as "subject_avg_score",
        avg("score") OVER window_frame as "subject_avg_score_2",
        avg("score") OVER window_frame as "subject_avg_score_3"
FROM "testScore"  
window window_frame as (PARTITION BY "subject")

参考资料

官方文档：http://www.postgres.cn/docs/9.3/tutorial-window.html

Postgresql窗口函数（一）

Postgresql窗口函数（二）

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