什么是窗口函数

窗口函数是 SQL 中一类特别的函数。和聚合函数相似，窗口函数的输入也是多行记录。不同的是，聚合函数的作用于由 GROUP BY 子句聚合的组，而窗口函数则作用于一个窗口，这里，窗口是由一个 OVER 子句定义的多行记录。聚合函数对其所作用的每一组记录输出一条结果，而窗口函数对其所作用的窗口中的每一行记录输出一条结果。一些聚合函数，如 sum, max, min, avg,count 等也可以当作窗口函数使用。

窗口函数的实现原理

在用group-by处理数据分组时，每一行只能进入一个分组。窗口函数基于称为框(f r a m e)的一组行，计算表的每一输入行的返回值，每一行可以属于一个或多个框。常见用例就是查看某些值的滚动平均值，其中每一行代表一天，那么每行属于7个不同的框。

如下图所示，每一行是如何匹配多个窗口框的。

窗口函数使用场景

分组排序，如取某年级每个班学习成绩排名前10的学生。分组聚合基本语法

窗口函数的语法分为四个部分：

函数子句：指明具体操作，如sum-求和，first_value-取第一个值；partition by子句：指明分区字段，如果没有，则将所有数据作为一个分区；order by子句：指明了每个分区排序的字段和方式,也是可选的，没有就是按照表中的顺序；窗口子句：指明相对当前记录的计算范围，可以向上（preceding），可以向下（following）,也可以使用between指明，上下边界的值，没有的话默认为当前分区。ROWS BETWEEN，也叫做window子句数字+PRECEDING 向前n条数字+FOLLOWING 向后n条CURRENT ROW 当前行UNBOUNDED 无边界，表示从最前面的起点开始，表示到最后面的终点UNBOUNDED PRECEDING 向前无边界UNBOUNDED FOLLOWING 向后无边界窗口函数有哪些

窗口函数的功能分为：聚合、取值、排名、序列四种，前三种的使用场景比较常见，容易理解，最后一种(序列)的使用场景比较少。

聚合count 统计条数sum 求和avg 求平均值max 求最大值min 求最小值取值first_value 取窗口中的第一值last_value 取窗口中的最后一个值lag(col, n, DEFAULT) 用于统计窗口内向上第n行的值col ：列名n：向上n行，[可选，默认为1]DEFAULT ：当向上n行为NULL时，取默认值；如果不指定，则为NULLlead(col, n, DEFAULT) 用于统计窗口内向下第n行的值，和lag相反col ：列名n：向下n行，[可选，默认为1]DEFAULT ：当向上n行为NULL时，取默认值；如果不指定，则为NULL排序rank 排序，有相同分数，排名相同并对后续跳过，如分数5，5，8，9，则得到的结果未1，1，3，4dense_rank 排序，有相同的分数排名相同，但后续接上，如分数5，5，8，9，则得到的排序结果未1，1，2，3、row_number 排序，相同分数按先来后到排序，无重复排序，如分数5，5，8，9，得到的结果为1，2，3，4ntitle其他cume_dist 小于等于当前值的行数/分组内总行数比如，统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例percent_rank 计算给定行的百分比排名。分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1，可以用来计算超过了百分之多少的人。ntile(n) 将分区中的数据按照顺序划分为N片，返回当前片的值。注1：如果切片分布不均匀，默认增加第一个切片的分布注2：不支持rows between

在构建数据仓库或者进行数据分析时，难免会使用Hive中的窗口函数完成一些较复杂的ETL工作，现对Hive中常用的窗口函数进行总结与记录。

在Hive中，一般会使用窗口函数生成新的一列，使用样式为：

select 字段1， 字段2，..., window_function() over(partition by 字段1 order by 字段2 )  as 新字段1 from 表1 where ......

常用的窗口函数有：

1. 窗口排序函数：ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()；

基于上文中的使用样式，窗口排序函数是先根据字段1进行分组，组内根据字段2进行升序排序或降序排序，然后新生成的一列为排序的序号，三个排序函数之间有一些区别如下。

ROW_NUMBER()函数，生成的排序序号从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序号，不存在相同序号。
RANK()函数，生成的排序序号从1开始，字段2数值相同的行，序号相同，且会在排序序号中留下空位。
DENSE_RANK()函数，生成的排序序号从1开始，对于字段2数值相同的行，序号相同，但在排序序号中不会留下空位。

2. 窗口聚合函数：SUM()、MIN()、MAX()、AVG()；

窗口聚合函数可以搭配窗口子句使用，如：

select 字段1，字段2, ..., sum(字段3) over( partition by 字段1 order by 字段2 rows between unbounded preceding and current row) as 新字段1 
// 新字段1含义为计算当前分组中，从第一行到当前行字段3的和。

其中ROWS BETWEEN叫窗口子句，其中CURRENT ROW表示当前行，UNBOUNDED PRECEDING表示前面的起点，UNBOUNDED FOLLOWING表示后面的终点，当没有写窗口子句时，语义为从第一行到当前行。

MIN()、MAX()、AVG()的用法与SUM()一样。

3. LAG()

LAG(col，n，DEFAULT) 用于取窗口内列col往前第N行的值，其中第一个参数为列名，第二个参数表示往前取n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当列col往前第n行为NULL时，取该默认值，如不指定，则为NULL）。

4. LEAD()

LEAD(col, n, DEFAULT) 与函数LAG类似，不过取数方向相反，用于去窗口内列col往后第n行的值，其中第一个参数为列名，第二个参数表示往后取n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（即当列col往后取n行为NULL时，取该默认值，若不指定，则为NULL）。

5. FIRST_VALUE()

用法：FIRST_VALUE(col), 表示分组排序后，截止到当前行排名第一的那一行对应的列col的值。

6. LAST_VALUE()

用法：LAST_VALUE(col)，表示分组排序后，截止到当前行排名最后一名的那一行对应的列col的值。

7. NTILE()

NTILE函数的作用是，对数据分组排序后，将有序的数据平均分配到指定数量的桶中，即给每一行一个桶的编号。用法：NTILE(n) OVER(PARTITION BY 字段1 ORDER BY 字段2)。基于此，可以在查询结果的外面再嵌套一层查询语句，这样就可以过滤出排序之后的前N分之几或者后N分之几的数据，达到数据抽样的效果。