SQL_窗口函數

1.窗口函數與分析函數

看到一篇寫的很好的總結了，就把鏈接附上把，我們主要是結合一些題目看一下具體的用法（https://blog.csdn.net/scgaliguodong123_/article/details/60135385）

1.1 窗口函數

• FIRST_VALUE：取分組內排序後，截止到當前行，第一個值
• LAST_VALUE： 取分組內排序後，截止到當前行，最後一個值
• LEAD(col,n,DEFAULT) ：用於統計窗口內往下第n行值。第一個參數爲列名，第二個參數爲往下第n行（可選，默認爲1），第三個參數爲默認值（當往下第n行爲NULL時候，取默認值，如不指定，則爲NULL）
• LAG(col,n,DEFAULT) ：與lead相反，用於統計窗口內往上第n行值。第一個參數爲列名，第二個參數爲往上第n行（可選，默認爲1），第三個參數爲默認值（當往上第n行爲NULL時候，取默認值，如不指定，則爲NULL）
• OVER從句

1.2 分析函數

• ROW_NUMBER() 從1開始，按照順序，生成分組內記錄的序列,比如，按照pv降序排列，生成分組內每天的pv名次,ROW_NUMBER()的應用場景非常多，再比如，獲取分組內排序第一的記錄;獲取一個session中的第一條refer等。
• RANK() 生成數據項在分組中的排名，排名相等會在名次中留下空位
• DENSE_RANK() 生成數據項在分組中的排名，排名相等會在名次中不會留下空位
• CUME_DIST 小於等於當前值的行數/分組內總行數。比如，統計小於等於當前薪水的人數，所佔總人數的比例
• PERCENT_RANK 分組內當前行的RANK值-1/分組內總行數-1
• NTILE(n) 用於將分組數據按照順序切分成n片，返回當前切片值，如果切片不均勻，默認增加第一個切片的分佈。NTILE不支持ROWS BETWEEN，比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW)。

1.3 分類

分爲兩類，

• 專用窗口函數，包括後面要講到的rank, dense_rank, row_number等專用窗口函數。
• 聚合函數，如sum. avg, count, max, min等

2. 用例

2.0 數據

數據很簡單，是自己隨便做的一個成績單。用這個數據集將做些逐漸深入的用例（後續可能會追加）

2.1 對不同ID按成績降序排列，並標記是第幾門科目

用途：研究復購率、多次進線數等

select ID,
       sub,
	   score,
	   row_number() over(partition by ID order by score desc) 
from sc ;

2.2 找出每名同學排名前二的科目和成績。

select 
    a.ID,
	a.sub,
	a.score,
	a.rk
from (
    select *,
		   rank() over(partition by ID order by score desc)  as rk
	from sc 
) a
where rk <= 2

2.3 選出每科排名前二的學生ID及對應成績

select 
    a.sub,
    a.ID,
	a.score,
	a.rk
from (
    select *,
		   rank() over(partition by sub order by score desc)  as rk
		from sc 
) a
where rk <= 2