SQL窗口函数：为数据分析带来强大洞察力

2023-02-18 23:22:34

SQL 窗口函数：数据分析的明灯

在数据分析的汪洋大海中，SQL 窗口函数犹如一座闪耀的灯塔，指引着我们穿越复杂的统计迷宫，抵达洞察的彼岸。这些精巧的函数，赋予了我们探索数据的新视角，揭示隐藏的模式和趋势，从而做出更明智、更具洞察力的决策。

聚合函数 VS 窗口函数：殊途同归，各显神通

我们熟悉的聚合函数，像是 SUM、AVG、MAX、MIN 这些老朋友，就像是一个数据处理的瑞士军刀，能够将分散的数据汇总成有意义的统计信息。然而，当我们希望对数据进行更细粒度的分析，比如找出每组数据的最大值、最小值，或者计算每个客户的累计销售额时，聚合函数就显得有些力不从心了。

这时候，窗口函数闪亮登场，成为聚合函数的强力搭档。窗口函数能够将一个数据集合作为一个整体进行分析，并对每行数据应用相同的计算，从而揭示数据中的隐藏趋势和模式。

窗口函数宝典：解锁数据奥秘的钥匙

窗口函数的家族十分庞大，每一种都有自己独特的用途，能够满足不同的分析需求。我们来认识一下其中一些最常用的窗口函数：

排名函数 (RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER) ：这些函数可用于对数据进行排名，以便识别最畅销的产品、最受欢迎的目的地或表现最好的员工。
移动平均函数 (MOVING AVERAGE) ：这些函数通过计算一段时间内数据的平均值，可以帮助我们平滑数据中的波动，发现长期趋势。
累积函数 (CUMSUM, CUMMAX, CUMMIN) ：这些函数可用于计算数据的累积总计、最大值或最小值，非常适合跟踪销售额、收入或其他指标的增长情况。
百分比计算函数 (PERCENT_RANK, PERCENTILE_CONT, PERCENTILE_DISC) ：这些函数可以帮助我们计算数据的百分比排名或百分位数，以便了解数据在整个分布中的位置。

代码示例：

-- 计算每组数据的最大值
SELECT product_id, 
       MAX(sales) OVER (PARTITION BY category) AS max_sales
FROM sales_data;

-- 计算每个客户的累计销售额
SELECT customer_id, 
       SUM(sales) OVER (ORDER BY date) AS cumulative_sales
FROM sales_data;