Radim Marek：PostgreSQL 窗口函数的简明介绍
原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
理解数据点之间的关系至关重要。窗口函数允许在保留每行细节的同时分析数据，与聚合函数不同。PostgreSQL支持SQL窗口函数，可在表中的相关行之间进行复杂计算。窗口函数特别适用于排名、计算累计总数、查找移动平均值和比较单个条目等任务。窗口函数的语法包括PARTITION BY、ORDER BY和ROWS BETWEEN等关键词。常用的窗口函数包括ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、LAG()、LEAD()、FIRST_VALUE()和LAST_VALUE()等。窗口函数的使用可以方便地进行高级分析，如计算差异、比较当前和前一个值、获取未来值等。
❓
Q&A
什么是窗口函数，它与聚合函数有什么区别？
窗口函数允许在保留每行细节的同时分析数据，而聚合函数将数据汇总为单行。
PostgreSQL支持哪些常用的窗口函数？
常用的窗口函数包括ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、LAG()、LEAD()、FIRST_VALUE()和LAST_VALUE()。
如何使用窗口函数计算移动平均值？
可以使用AVG函数结合OVER子句和ROWS BETWEEN来计算移动平均值。
窗口函数的基本语法是什么？
窗口函数的基本语法为：window_function ([expression...]) OVER window_definition。
RANK()和DENSE_RANK()函数有什么区别？
RANK()在处理平局时会留下排名间隙，而DENSE_RANK()则不会。
如何使用LAG和LEAD函数进行数据分析？
LAG函数用于访问前一行的值，LEAD函数用于访问后一行的值，便于计算行之间的差异。
🏷️
