窗口函數(開窗函數)及OVER子句(2)：窗口與分組的區別
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三、窗口函數的特點及與分組、子查詢的區別
1、窗口函數和聚合函數都是作用於行集的，因此，使用窗口聚合函數能實現的方案，通常可以使用分組查詢或子查詢替代，但是窗口聚合函數通常優於替代方案，下面對其進行講解。
2、不同的窗口函數可以使用不同的窗口進行計算，而分組查詢的分組是在查詢中定義的，所有計算都使用相同的集合進行。比如，
select a,sum( c), avg ( c) from T4 group by a;
以上分組語句中sum 和avg的計算都是在由列a產生的分組上進行計算的
select a,sum( c) over (partition by a),avg( c) over(partition by b) from T4
以上語句中的窗口聚合函數sum是在由列a定義的窗口上進行計算的，而avg是在由列b定義的窗口上進行計算的。
3、窗口函數不會丟失詳細信息
窗口函數是根據窗口進行計算的，並且會爲查詢結果集的每一行返回一個標量結果值，分組查詢一個組只返回一個值，因此分組查詢會失去細節信息，而窗口函數則不會。比如
select a, sum( c) from T group by a
以上語句對c列求和，由於是僅使用了列a進行分組，因此無法查看到c列各行值的詳細信息，若使用窗口函數，則可以查看到c列及其他列各行值的詳細信息，比如
select a,c,sum( c) over(partition by a) from T4
當實際應用中需要計算聚合信息和詳細信息時，窗口函數比分組查詢能更好，詳見後文。
4、對使用了相同窗口的窗口函數，只會對窗口內的數據訪問一次，即只會對源表進行一次掃描，從而提高性能。從此優點可見，窗口函數的性能明顯高於使用子查詢替代窗口函數的方案，詳見後文的示例
5、窗口是在對錶進行了表操作符(如聯接)、篩選(比如WHERE子句)、分組之後的結果集基礎之上定義的，這樣就不用重複設定對外部查詢的限定，而子查詢是從頭開始的查詢，需要重複設定對外部查詢的限定，因此窗口函數的代碼會明顯短於使用子查詢替代窗口函數的方案，並且可提高性能，比如
select a, sum(c) over (partition by a)from T4 where a=5 --窗口函數
select a,
(select sum(c)from T4 --使用子查詢替代窗口函數
where a=5 --外部查詢的WHERE子句需要重新限定，增加了代碼長度
group by a ) from T4 where a=5
6、若需要對窗口函數的計算結果進行篩選，則可使用公用表表達式CTE來解決，比如
WITH S AS(select a, sum(c) over(partition by a) AS x from T4)
select * from S where x=3
7、注意SELECT語句的同時性概念，比如SELECT a as x, x+b FROM T4;是錯誤的，因爲a as x與x+b是同時執行的，因此，在執行x+b時，列a的別名x還未創建成功。同時性概念意味着，在同一時刻，所有的窗口是同時存在的。
示例：表T4具有(dat，val)兩列，其中dat表示日期，val表示當月的銷量，試計算當月銷量佔年總銷量的百分比，當月銷量佔年平均銷量的百分比
解：當月銷量爲詳細信息，年總銷量和年平均銷量是聚合信息，若使用分組查詢進行處理，將比較複雜，若使用窗口函數，則比較容易實現。下面爲3種實現方法
方法1：使用分組查詢
WITH TT as --使用公用表表達式(CTE)存儲聚合信息
( select year(dat)AS y,
sum(val)AS yval,avg(val)as v --計算年總銷量和年平均銷量
from T7 group by year(dat))
select dat,val, --顯示詳細信息
100.0*val/yval,100.0*val/v --需要求解的數據
from T7 join TT on year(T7.dat)=TT.y --還需要把CTE與表T7進行聯接
方法2：使用窗口函數
select dat,val --顯示的詳細信息
,100.0*val/sum(val) over(partition by year(dat)) --當前月銷量與年總銷量之比
, 100.0*val/avg(val) over(partition by year(dat)) --當前月銷量與年平均銷量之比
from T7;
方法3：使用子查詢
select dat,val
,100.0*val/(select sum(val) from T7 group by year(dat))
,100.0*val/(select avg(val) from T7 group by year(dat))
由以上示例可見
1)、分組查詢需要引入CTE和聯接，當需要計算的量越來越多時，就需要更多的CTE和聯接，因此分組查詢會變得越來越複雜。由此可見，窗口函數可很好的解決這個問題。
2)、子查詢有以下問題，第一，代碼太長，第二，對於每個子查詢，都需要單獨掃描一次源表，因此，子查詢越多，掃描源表的次數就越多，從而性能就越低，另外，子查詢還需要對外部查詢的限定(比如WHERE子句)進行重複限定。從以上對窗口函數的講解可知，窗口函數可很好的解決子查詢的這些問題
作者：黃邦勇帥(原名：黃勇)
主要參考文獻：
1、C++語法詳解 黃勇 編著 電子工業出版社 2017年7月
2、SQL Server 2012 T-SQL基礎教程 [美] Itzik Ben-Gan著 張洪舉 李聯國 張昊天 譯 人民郵電出版社 2013年12月
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4、SQL Server 2005技術內幕：T-SQL查詢 [美] Itzik Ben-Gan , Lubor Kollar , Dejan Sarka著 趙立東 唐燦 劉波 譯 趙立東 審校 電子工業出版社 出版日期不詳
4、SQL Server 2005技術內幕：T-SQL程序設計 [美] Itzik Ben-Gan , Dejan Sarka , Roger Wolter著 趙立東 譯 電子工業出版社 出版日期不詳
5、Microsoft SQL Server 2008技術內幕：T-SQL語言基礎 [美] Itzik Ben-Gan著 成保棟 張昱 譯 電子工業出版社 2009年10月
6、Microsoft SQL Server 2008技術內幕：T-SQL查詢 [美] Itzik Ben-Gan , Lubor Kollar , Dejan Sarka , Steve Kass著 成保棟 李保強 譯 電子工業出版社 2010年9月