Radim Marek：PostgreSQL 窗口函数的简明介绍
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。
关键要点
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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。
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PostgreSQL支持SQL窗口函数，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。
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窗口函数的语法包括PARTITION BY、ORDER BY和ROWS BETWEEN等关键词。
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常用的窗口函数包括ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、LAG()、LEAD()、FIRST_VALUE()和LAST_VALUE()。
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窗口函数与聚合函数的主要区别在于，窗口函数保留了每行的详细信息，而聚合函数将数据汇总为单行。
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OVER子句是窗口函数的基本语法，定义了窗口函数如何查看数据。
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窗口定义部分可以包括分区、排序和框架，分区是必需的。
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框架允许进一步限制窗口函数计算的数据，使用ROWS BETWEEN和RANGE BETWEEN。
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ROW_NUMBER()函数为结果集中的每一行分配唯一的顺序整数。
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RANK()和DENSE_RANK()函数用于根据一个或多个值的顺序为每一行分配排名，处理平局的方式不同。
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LAG和LEAD函数用于访问前一行或后一行的值，便于计算行之间的差异。
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FIRST_VALUE和LAST_VALUE函数分别返回分区的第一个和最后一个值。
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可以重用窗口定义，以简化复杂查询的语法。
延伸问答
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。
