> 窗口函数：SQL进阶的分水岭，学会它甩开80%的取数员

我是小耶，干运营半路出家的野生DBA——写功课只是为了我踩过的坑，你们别再踩了！

## 一、没有窗口函数的痛苦回忆

以前想算“每个分类下销售额前3的产品”，没有窗口函数的时候，写法是这样的：

```
-- 传统写法（不推荐，仅作对比）
SELECT a.product_id, a.category, a.sales, COUNT(*) AS rn
FROM products a
JOIN products b ON a.category = b.category AND a.sales <= b.sales
GROUP BY a.product_id, a.category, a.sales
HAVING COUNT(*) <= 3;
```

这种写法难以理解、性能差、容易错。窗口函数出现后，一切变得简单。

## 二、窗口函数一行搞定排名

```
SELECT product_id, category, sales,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY sales DESC) AS rn
FROM products;
```

外层加个 `WHERE rn <= 3`，查询结束。

​**语法拆解**​：

* `ROW_NUMBER()`：编号函数
* `OVER`：定义窗口
* `PARTITION BY category`：按分类分组，每组内独立编号
* `ORDER BY sales DESC`：组内按销售额降序排列

## 三、三个排名函数对比

| 函数               | 说明                 | 示例结果（销售额100,90,90,80） |
| -------------------- | ---------------------- | -------------------------------- |
| `ROW_NUMBER()` | 唯一编号，不处理并列 | 1,2,3,4                        |
| `RANK()`       | 并列跳号             | 1,2,2,4                        |
| `DENSE_RANK()` | 并列不跳号           | 1,2,2,3                        |

​**实战选择建议**​：

* 分页取数据（每页10条）→ `ROW_NUMBER()`
* 比赛排名（允许并列但跳过名次）→ `RANK()`
* 工资等级（并列不跳过）→ `DENSE_RANK()`

## 四、累计占比（帕累托分析）

```
SELECT product, sales,
       SUM(sales) OVER (ORDER BY sales DESC) / SUM(sales) OVER () AS cum_pct
FROM products;
```

​**解释**​：

* `SUM(sales) OVER (ORDER BY sales DESC)`：按销售额降序累计求和
* `SUM(sales) OVER ()`：全局总和（无PARTITION BY）
* 两者相除得到累计占比

​**典型用法**​：找到贡献前80%销售额的产品（二八法则）。

## 五、更多窗口函数实战场景

### 1. 移动平均（MA3）

```
SELECT date, sales,
       AVG(sales) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS ma3
FROM daily_sales;
```

### 2. 同比/环比（LAG / LEAD）

```
SELECT date, sales,
       LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY date) AS prev_day_sales,
       sales / LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY date) - 1 AS growth_rate
FROM daily_sales;
```

### 3. 分组内百分比

```
SELECT category, product, sales,
       sales / SUM(sales) OVER (PARTITION BY category) AS pct_in_category
FROM products;
```

## 六、性能注意事项

1. ​**窗口函数会生成临时表**​，如果数据量很大（千万级），注意观察 `Created_tmp_disk_tables` 状态。
2. ​**ORDER BY 会排序**​，如果窗口内数据不需要排序，可以省略 `ORDER BY` 提升性能。
3. ​**部分窗口函数（如 ​`ROW_NUMBER()`）可以替代 ​`LIMIT` ​分组取TopN**​，比传统子查询快很多。
4. ​**MySQL 8.0+ 才支持窗口函数**​，低版本需要升级或者用变通写法。

## 七、快速记忆口诀

> 分组排名用窗口，
> PARTITION 分组，ORDER 排序，
> 三个函数看需求，
> 累计移动都能算。

## 八、实战练习建议

找一份订单表，自己尝试：

* 每个用户最近3笔订单
* 每月销售额环比增长率
* 每个商品在所属分类中的销售额百分位

​**推荐刷题网站**​：LeetCode 窗口函数专题（难度 中等 ~ 困难）

小耶在手，SQL不愁。

你工作中用到窗口函数最多的场景是什么？评论区分享一下，给新手一些灵感。


SUM(sales) OVER (ORDER BY sales DESC)：按销售额降序累计求和

分组排名不用窗口函数？那你还在写几十行的子查询

窗口函数是SQL进阶关键，助你轻松实现分组排名、累计占比、移动平均等复杂分析。一行代码替代多重子查询，性能更优、逻辑更清。掌握它，告别低效取数，甩开80%同行！

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后端

SQL窗口函数是数据分析必备技能，能轻松实现分组排名、累计计算、移动平均等复杂查询。本文详解ROW_NUMBER、RANK等核心函数，分享帕累托分析、同比环比等实战案例，助你提升SQL查询效率。适合数据分析师、运营人员学习SQL进阶技巧。

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