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在本文的第二部分，我們將討論用于形成值的函數本身。窗口函數根據與當前行關聯的一組數據計算值，即，如果使用分區依據，則來自同一組的數據。用于 分組的常規聚合函數需要對行進行分組，從而從樣本中丟失必要的唯一信息。因此，有必要使用兩個而不是單個請求，以便擁有所有必要的數據和按組的總和。窗口聚合函數允許在一個查詢 中實現相同的結果。窗口是一組用于計算函數的線。OVER指令將整個行集拆分為單獨的組 - 根據指定條件的窗口。 我們來談談窗口函數的類型。有三組目的地：

• 聚合函數：SUM（），MAX（），MIN（），AVG（）。COUNT（）。這些函數返回通過算術計算獲得的值;
• 排名函數：RANK（），DENSE_RANK（），ROW_NUMBER（），NTILE（）。允許獲取窗口中的條目序列號;
• 偏移功能：LAG（），LEAD（），FIRST_VALUE（），LAST_VALUE（）。從另一個窗口行返回一個值。

為了演示函數的工作原理，我將使用一個簡單的表：

CREATE TABLE ForWindowFunc (ID INT, GroupId INT, Amount INT)
GO
 
INSERT INTO ForWindowFunc (ID, GroupId, Amount)
VALUES(1, 1, 100), (1, 1, 200), (1, 2, 150),
 (2, 1, 100), (2, 1, 300), (2, 2, 200), (2, 2, 50),
 (3, 1, 150), (3, 2, 200), (3, 2, 10);

聚合函數

SUM()

SUM()函數就像常規聚合函數一樣 - 它匯總了數據集中給定列的所有值。但是，由于OVER（）指令，我們將數據集分解為窗口。根據ORDER BY子句中指定的順序在窗口內執行求和。讓我們看一個簡 單的例子 - 三組的總和。

SELECT ID,
 Amount,
 SUM(Amount) OVER (ORDER BY id) AS SUM FROM ForWindowFunc

為方便起見，窗戶以不同顏色突出顯示。窗口中的所有值都具有相同的金額 - 窗口中所有金額的總和。

讓我們在選擇中添加另一列并更改OVER指令：

SELECT ID,
GroupId,
Amount,
SUM(Amount) OVER (Partition BY id ORDER BY id, GroupId) AS SUM
FROM ForWindowFunc

如您所見，由于GroupId字段，現在每個窗口都被分成組。現在每個小組都有自己的金額。 現在，讓我們在每個窗口中創建一個累積結果：

SELECT ID,
GroupId,
Amount,
SUM(Amount) OVER (Partition BY id ORDER BY id, GroupId, Amount) AS SUM
FROM ForWindowFunc

我們不再需要GroupId字段，因此我們將其從選擇中刪除。現在，對于窗口中的每一行，計算總計，即金額的當前值與之前所有金額的總和。

AVG()

此函數計算平均值。它可以與句子Partition by和Order by一起使用。

SELECT ID,
Amount,
AVG(Amount) OVER (Partition BY id ORDER BY id) AS AVG
FROM ForWindowFunc

窗口中的每一行都有一個平均值Amount，它由公式計算：所有Amount /為行數的總和。 此函數的行為類似于SUM（）。

MIN()

從函數的名稱可以清楚地看到它返回窗口中的最小值。

SELECT ID,
Amount,
MIN(Amount) OVER (Partition BY id ORDER BY id) AS MIN
FROM ForWindowFunc

如您所見，在Min列中，窗口中顯示最小Amount值。

MAX()

MAX函數的工作方式與MIN相同，它只給出窗口中字段的最大值：

SELECT ID,
Amount,
MAX(Amount) OVER (Partition BY id ORDER BY id) AS MAX
FROM ForWindowFunc

一切都很清楚。在第一組中，最大金額為200，第二組為300，第三組為200。

count()

此函數返回窗口中的行數。

SELECT ID,
 Amount,
 COUNT(Amount) OVER (Partition BY id ORDER BY id) AS COUNT FROM ForWindowFunc

使查詢更復雜一點，并添加GroupId字段。

SELECT ID,
GroupId,
 Amount,
 COUNT(Amount) OVER (Partition BY id ORDER BY id, GroupId) AS COUNT
FROM ForWindowFunc

在這種情況下，它更有趣。我們來看看第一個窗口。對于第一行和第二行，記錄數為2.但對于第三行，該值已經為3.我們設法累積了累計金額等組中的金額。 如果我們仍然需要每個組中的數字， 則需要將GroupId添加到Partition by子句中。

SELECT ID,
GroupId,
Amount,
COUNT(Amount) OVER (Partition BY id, GroupId) AS COUNT
FROM ForWindowFunc