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PostgreSQL 窗口函数

分类:技术

原来除了 Modern C++、Modern CMake,我们还有 Modern SQL,真是佩服这种文艺复兴式的 branding。

窗口函数(Window Function)就是一个例子,它由 SQL:2003 引入,可以用来筛选结果集中与当前行存在指定关联的行。相比子查询,效率更高,用起来也更方便。

例如我们有一张去年全年每日收入的表 revenues,想根据这张表查一张报表,显示每季度总收入及其环比增长,就可以用窗口函数:

created_at revenue
2019-01-01 123.45
2019-01-02 456.78
2019-01-03 420.00
... ...
SELECT
    date_part('quarter', created_at) AS quarter,
    sum(revenue) AS revenue,
    (sum(revenue) /
        lag(sum(revenue)) OVER ()) - 1 AS percentage
FROM revenues
GROUP BY 1
ORDER BY 1

得到的结果类似这样:

quarter revenue percentage
1 4530.50
2 4565.64 0.008
3 4933.01 0.080
4 4731.75 -0.041

SQL 中的 lag(sum(revenue)) OVER () 就是对窗口函数的调用了,其中 lag 函数就表示「上一条记录(季度)」。

窗口函数调用的特征是关键词 OVER

窗口的定义

「窗口定义」中的窗口其实英文叫 Frame,即窗框。「窗口函数」中的窗口则是 Window,即窗户。没什么特别含义,应该就是叫着顺口、想着形象而已。

下面的例子里,我们用 PostgreSQL 的聚合函数 array_agg 列出窗口中有哪几行。

所有记录

括号中留空表示窗口中为结果中的所有行:

SELECT
    i,
    array_agg(i) OVER ()
FROM generate_series(0, 5) AS s(i)
ORDER BY 1
i array_agg
0 0,1,2,3,4,5
1 0,1,2,3,4,5
2 0,1,2,3,4,5
3 0,1,2,3,4,5
4 0,1,2,3,4,5
5 0,1,2,3,4,5

我们可以看到每一行的对应窗口里,都包含了所有其它行。

相同分组

括号中还可以使用 PARTITION BY 指定分组的条件:

SELECT
    i,
    array_agg(i) OVER (
        PARTITION BY i % 2
    )
FROM generate_series(0, 5) AS s(i)
ORDER BY 1;
i array_agg
0 0,2,4
1 1,3,5
2 0,2,4
3 1,3,5
4 0,2,4
5 1,3,5

我们可以看到每一行的对应窗口里,都包含了与它 i % 2 值相同的行。

指定范围

可以用 ROWS BETWEEN A AND B 来指定窗口中包含哪些行,例如:

SELECT
    i,
    array_agg(i) OVER (
        ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING 
    )
FROM generate_series(0, 5) AS s(i)
ORDER BY 1;
i array_agg
0 0,1,2,3,4,5
1 1,2,3,4,5
2 2,3,4,5
3 3,4,5
4 4,5
5 5

这里其实直接读 SQL 就明白了,是要求窗口从当前行开始,一直到最后一条记录结束。

排序

窗口定义里还可以用 ORDER BY 来排序,不过一旦排序,默认的范围就变成了 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRERNT ROW(从开头到当前行),如果不是想要的范围就需要显式指定。

SELECT
    i,
    array_agg(i) OVER (
        ORDER BY i DESC
    )
FROM generate_series(0, 5) AS s(i)
ORDER BY 1;
i array_agg
0 5,4,3,2,1,0
1 5,4,3,2,1
2 5,4,3,2
3 5,4,3
4 5,4
5 5

常见窗口函数

参考