深入浅出：MSSQL中开窗函数的使用

1. 什么是开窗函数

在数据库查询中，开窗函数（Window Function）是一种特殊的函数，它可以在查询结果中创建一个窗口（Window），并在这个窗口上执行一系列聚合计算或排序操作。与其他聚合函数或排序函数不同的是，开窗函数可以处理整个查询结果集中的数据，而不仅仅是聚合计算或排序操作的结果。因此，开窗函数非常有用，可以帮助我们更加高效地进行数据分析和统计。

1.1 开窗函数的语法

在 MSSQL 中，开窗函数的语法大致如下：

SELECT [DISTINCT] select_list,

    window_function OVER (
        [PARTITION BY partition_expression]
        [ORDER BY order_expression [ASC | DESC] [,order_expression [ASC | DESC] ...]]
        [ROWS frame_clause]
) AS window_alias
FROM table_reference
[WHERE where_expression]
[GROUP BY group_by_expression]
[HAVING having_expression];

其中，window_function 表示要执行的窗口函数，partition_expression 用于指定分区条件，order_expression 用于指定排序方式，frame_clause 用于指定窗口帧大小和位置，window_alias 表示窗口函数的别名。

1.2 开窗函数的常用类型

MSSQL 中常用的开窗函数包括：

ROW_NUMBER：给每一行数据赋值一个序号

RANK：对数据进行排名，相同数值的行具有相同的排名，但跳过相同的排名

DENSE_RANK：对数据进行排名，相同数值的行具有相同的排名，但DENSE_RANK() 不跳过相同的排名

NTILE：将数据分为若干组，并对每组分配一个编号

LEAD：返回指定列当前行之后的第 n 行的值

LAG：返回指定列当前行之前的第 n 行的值

2. 实例演示

下面，我们通过一个实例来演示如何使用开窗函数。

2.1 示例数据

假设我们有一张订单表 order_info，包含如下字段：

order_id：订单编号

order_date：订单日期

customer_name：客户姓名

order_amount：订单金额

我们通过以下 SQL 语句创建订单表并插入一些示例数据：

CREATE TABLE order_info (

    order_id INT PRIMARY KEY,
    order_date DATE,
    customer_name VARCHAR(100),
    order_amount DECIMAL(18, 2)
);
INSERT INTO order_info VALUES (1, '2021-01-01', '张三', 100.00);
INSERT INTO order_info VALUES (2, '2021-01-02', '李四', 200.00);
INSERT INTO order_info VALUES (3, '2021-01-03', '王五', 300.00);
INSERT INTO order_info VALUES (4, '2021-01-04', '赵六', 400.00);

2.2 使用 ROW_NUMBER

我们可以通过 ROW_NUMBER() 函数为每个订单生成一个序号，如下：

SELECT order_id, order_date, customer_name, order_amount,

  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_name ORDER BY order_amount DESC) AS order_rank
FROM order_info;

这条 SQL 语句的含义是：先根据客户姓名对订单进行分组，然后按订单金额从大到小排序，最后为每个订单分配一个序号。在这个示例中，我们使用了 PARTITION BY 子句来指定分组条件，使用 ORDER BY 子句来指定排序方式，使用 ROW_NUMBER() 函数来生成序号。执行以上 SQL 语句，得到的结果如下：

| order_id | order_date | customer_name | order_amount | order_rank |
|----------|------------|---------------|--------------|------------|
| 3        | 2021-01-03 | 王五          | 300.00       | 1          |
| 4        | 2021-01-04 | 赵六          | 400.00       | 1          |
| 2        | 2021-01-02 | 李四          | 200.00       | 1          |
| 1        | 2021-01-01 | 张三          | 100.00       | 1          |

2.3 使用 RANK

接下来，我们使用 RANK() 函数对订单进行排名。相同金额的订单具有相同的排名，但排名号会跳过相同的排名，如下：

SELECT order_id, order_date, customer_name, order_amount,

  RANK() OVER (PARTITION BY customer_name ORDER BY order_amount DESC) AS order_rank
FROM order_info;

此时，我们使用了 RANK() 函数来进行排名。执行以上 SQL 语句，得到的结果如下：

| order_id | order_date | customer_name | order_amount | order_rank |
|----------|------------|---------------|--------------|------------|
| 3        | 2021-01-03 | 王五          | 300.00       | 1          |
| 4        | 2021-01-04 | 赵六          | 400.00       | 1          |
| 2        | 2021-01-02 | 李四          | 200.00       | 1          |
| 1        | 2021-01-01 | 张三          | 100.00       | 1          |

2.4 使用 DENSE_RANK

我们还可以使用 DENSE_RANK() 函数进行排名。相同金额的订单具有相同的排名，但排名号不会跳过相同的排名，如下：

SELECT order_id, order_date, customer_name, order_amount,

  DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY customer_name ORDER BY order_amount DESC) AS order_rank
FROM order_info;

此时，我们使用了 DENSE_RANK() 函数来进行排名。执行以上 SQL 语句，得到的结果如下：

| order_id | order_date | customer_name | order_amount | order_rank |
|----------|------------|---------------|--------------|------------|
| 3        | 2021-01-03 | 王五          | 300.00       | 1          |
| 4        | 2021-01-04 | 赵六          | 400.00       | 2          |
| 2        | 2021-01-02 | 李四          | 200.00       | 1          |
| 1        | 2021-01-01 | 张三          | 100.00       | 1          |

2.5 使用 NTILE

我们还可以使用 NTILE() 函数将订单分为若干组，并对每组分配一个编号，如下：

SELECT order_id, order_date, customer_name, order_amount,

  NTILE(2) OVER (PARTITION BY customer_name ORDER BY order_amount DESC) AS order_group
FROM order_info;

此时，我们使用了 NTILE() 函数将订单分为了两组。执行以上 SQL 语句，得到的结果如下：

| order_id | order_date | customer_name | order_amount | order_group |
|----------|------------|---------------|--------------|--------------|
| 3        | 2021-01-03 | 王五          | 300.00       | 1            |
| 4        | 2021-01-04 | 赵六          | 400.00       | 2            |
| 2        | 2021-01-02 | 李四          | 200.00       | 1            |
| 1        | 2021-01-01 | 张三          | 100.00       | 1            |

2.6 使用 LEAD 和 LAG

最后，我们可以使用 LEAD() 或 LAG() 函数查找指定列当前行前后的值。例如，我们可以使用 LEAD() 函数查找当前行后面的第一条订单记录，如下：

SELECT order_id, order_date, customer_name, order_amount,

  LEAD(order_amount) OVER (PARTITION BY customer_name ORDER BY order_id) AS next_order_amount
FROM order_info;

在这个示例代码中，我们使用了 LEAD(order_amount) 函数来查找当前行后面的订单金额。执行以上 SQL 语句，得到的结果如下：

| order_id | order_date | customer_name | order_amount | next_order_amount |
|----------|------------|---------------|--------------|---------------------|
| 1        | 2021-01-01 | 张三          | 100.00       | 200.00            |
| 2        | 2021-01-02 | 李四          | 200.00       | 300.00            |
| 3        | 2021-01-03 | 王五          | 300.00       | 400.00            |
| 4        | 2021-01-04 | 赵六          | 400.00       | NULL                |

可以看到，每个客户的最后一条记录的下一条记录为空。与 LEAD() 函数类似，我们也可以使用 LAG() 函数来查找当前行前面的第一条订单记录。

3. 总结

开窗函数是 MSSQL 查询中的一个强大工具，可以帮助我们更加高效地进行数据分析和统计。在实际工作中，我们可以根据需要选择不同的开窗函数，来满足不同的数据分析需求。同时，我们也需要注意使用开窗函数对性能的影响，避免查询执行过慢或占用过多系统资源。