PostgreSQL數(shù)據(jù)庫中窗口函數(shù)的語法與使用
什么是窗口函數(shù)?
一個窗口函數(shù)在一系列與當(dāng)前行有某種關(guān)聯(lián)的表行上執(zhí)行一種計算。這與一個聚集函數(shù)所完成的計算有可比之處。但是窗口函數(shù)并不會使多行被聚集成一個單獨的輸出行,這與通常的非窗口聚集函數(shù)不同。取而代之,行保留它們獨立的標(biāo)識。在這些現(xiàn)象背后,窗口函數(shù)可以訪問的不僅僅是查詢結(jié)果的當(dāng)前行。
- 可以訪問與當(dāng)前記錄相關(guān)的多行記錄;
- 不會使多行聚集成一行, 與聚集函數(shù)的區(qū)別;
窗口函數(shù)語法
窗口函數(shù)跟隨一個 OVER 子句, OVER 子句決定究竟查詢中的哪些行被分離出來由窗口函數(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])
如果沒有指定 PARTITION BY 和 ORDER BY 指令, 則等同于聚合函數(shù), 對全部數(shù)據(jù)進行計算。
PARTITION BY 子句將查詢的行分組成為分區(qū), 窗口函數(shù)會獨立地處理它們。PARTITION BY 工作起來類似于一個查詢級別的 GROUP BY 子句, 不過它的表達式總是只是表達式并且不能是輸出列的名稱或編號。 如果沒有 PARTITION BY, 該查詢產(chǎn)生的所有行被當(dāng)作一個單一分區(qū)來處理。
ORDER BY 子句決定被窗口函數(shù)處理的一個分區(qū)中的行的順序。 它工作起來類似于一個查詢級別的 ORDER BY 子句, 但是同樣不能使用輸出列的名稱或編號。 如果沒有 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)建的或用戶定義的通用或統(tǒng)計聚集(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,聚集函數(shù)才會作為窗口函數(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的平均工資進行對比, 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)來查詢, 則比較復(fù)雜, 當(dāng)然也能做到, 語句如下:
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)進行查詢, 則很容易做到, sql 語句如下:
SELECT emp_no, dep_name, salary, avg(salary) over(partition by dep_name) FROM public.emp_salary order by dep_name, emp_no;
但是如果要查詢隨著員工的增加, 各部門平均工資的變化, 如下表所示的結(jié)果, 不用窗口函數(shù)查詢的話就很難做到了。
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, 窗口函數(shù)在需要對查詢結(jié)果中的相關(guān)行進行計算時有很大的優(yōu)勢。
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,謝謝大家對腳本之家的支持。
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