一、窗口函数说明

1.窗口函数的语句结构

• 窗口函数的语法格式

函数名 ([expr]) over(子句)

函数名 ([expr]) over( partition by <要分列的组> order by <要排序的列> rows between <数据范围>)

其中over关键字后子句包含三个分析子句
 分组子句partition by
 排序子句order by
 窗口子句rows

sum A over (partition by B order by C rows between D1 and D2)
avg A over(partition by B order by C rows between D1 and D2)

• rows子句的相关示例

rows between 2 preceding and current row # 取当前行和前面两行

rows between unbounded preceding and current row # 包括本行和之前所有的行

rows between current row and unbounded following # 包括本行和之后所有的行

rows between 3 preceding and 1 following # 取前面三行和下面一行，包含当前行，总共五行

注意：
  当order by后面缺少窗口从句条件，窗口规范默认是rows between unbounded preceding and current row.
  当order by和窗口从句都缺失, 窗口规范默认是 rows between unbounded preceding and unbounded following

2.窗口函数的分类

• 窗口函数分为两种

二、案例分析（电商平台订单信息）

1.数据准备

表结构

建表语句

use lagou;
create table user_trade (
	user_name varchar(20),
	piece int,
	price double,
	pay_amount double,
	goods_category varchar(20),
	pay_time date
);

2.窗口函数之累计计算函数

需求1: 查询出2019年每月的支付总额和当年累积支付总额

-- step1 过滤出2019年数据
select * from user_trade where year(pay_time)=2019;

-- step2 在1的基础上，按照月份进行group by 分组，统计每个月份的支付总额
select month(pay_time),sum(pay_amount)
from user_trade
where year(pay_time) = 2019
group by month(pay_time);

-- step3 在2的基础上应用窗口函数实现需求
select a.month,a.pay_amount,
	sum(a.pay_amount) over (order by a.month) 
from(
	select month(pay_time) month,sum(pay_amount) pay_amount
	from user_trade
	where year(pay_time) = 2019
	group by month(pay_time)
) a;

需求2: 查询出2018-2019年每月的支付总额和当年累积支付总额

-- step1 过滤出2018-2019年数据
select * from user_trade where year(pay_time) in(2018,2019);

-- step2 在1的基础上，按照月份进行group by 分组，统计每个月份的支付总额
select year(pay_time),month(pay_time),sum(pay_amount)
from user_trade
where year(pay_time) in(2018,2019)
group by year(pay_time),month(pay_time);

-- step3 在2的基础上应用窗口函数实现需求
select a.year,a.month,a.pay_amount,
	sum(a.pay_amount) over (partition by a.year order by a.month) #基于年份进行了分组
from(
	select year(pay_time) year,month(pay_time) month,sum(pay_amount) pay_amount
	from user_trade
	where year(pay_time) in(2018,2019)
	group by year(pay_time),month(pay_time)
) a;

需求3: 查询出2019年每月的近三个月的移动平均支付金额

#操作rows窗口范围
select a.month,a.pay_amount,
	avg(a.pay_amount) over (order by a.month,rows between 2 preceding and current row) avg_pay_amount
from(
	select month(pay_time) month,sum(pay_amount) pay_amount
	from user_trade
	where year(pay_time) = 2019
	group by month(pay_time)
) a;

需求4: 查询出每4个月的最大月总支付金额

#操作rows窗口范围
select a.month,a.pay_amount,
	max(a.pay_amount) over (order by a.month,rows between 3 preceding and current row) max_pay_amount
from(
	select substring(pay_time,1,7) month,sum(pay_amount) pay_amount
	from user_trade
	group by substring(pay_time,1,7)
) a;

3.窗口函数之排序函数

需求1: 2020年1月，购买商品品类数的用户排名

select user_name,count(distinct(goods_category)) category_count,
	dense_rank() over (order by count(distinct(goods_category))) order1
from user_trade
where substring(pay_time,1,7) = '2020-01'
group by user_name;

需求2: 2020年2月的支付用户，按照支付金额分为5组后的结果

select user_name,sum(pay_amount),
	ntile(5) over (order by sum(pay_amount) desc) level
from user_trade
where substring(pay_time,1,7) = '2020-02'
group by user_name;

需求3: 查询出2020年支付金额排名前30%的所有用户

select a.user_name,a.pay_amount,a.level
from (
	select user_name,sum(pay_amount),
		ntile(10) over (order by sum(pay_amount) desc) level
	from user_trade
	where year(pay_time) = 2020
	group by user_name
) a
where a.level in(1,2,3);

3.窗口函数之偏移分析函数

需求1：解释lag(),lead()用法

select user_name,pay_time,
	lag(pay_time,1,pay_time) over (partition by user_name order by pay_time) lag1,
	lag(pay_time) lag0,
	lag(pay_time,1) lag2
from user_trade
where user_name in ('King','West');

注：lag(pay_time,1,pay_time)为向上偏移量，其中第一个pay_time为需要偏移的字段，1为偏移量，第二个pay_time为默认值，有默认值时，取不到偏移量，则显示为它本身；没有默认值时，取不到偏移量，则显示为null
   lead()为向下偏移量，其中1为偏移量

需求2：查询出支付时间间隔超过100天的用户数

select count(distinct(user_name))
from(
	select user_name,pay_time,
		lead(pay_time,1) over (partition by user_name order by pay_time) lead_time,
	from user_trade
	where user_name in ('King','West')
) a
where datediff(a.lead_time,a.pay_time) > 100;

需求2：查询出每年支付时间间隔最长的用户

#step1，算出时间间隔
select a.years,a.user_name,
	datediff(a.pay_time,a.lag_time)  interval_days
from(
#把相邻订单的pay_time放置到一行，便于后期求两个订单之间的间隔（按年和用户名进行分组）
#相邻订单中的一个订单的pay_time移动了下来成为了新的一列（当前订单pay_time-lag_timeX）
	select user_name,pay_time,year(pay_time) as years
		lag(pay_time) over (partition by user_name,year(pay_time) order by pay_time asc) lag_time,
	from user_trade
) a;

#step2，查询出每年支付时间间隔最长的用户
select b.years,b.user_name,b.interval_days
		
from(		
	select a.years,a.user_name,
		datediff(a.pay_time,a.lag_time) interval_days,
		rank() over(partition by a.years order by datediff(a.pay_time,a.lag_time) desc) rank
	from(
	#把相邻订单的pay_time放置到一行，便于后期求两个订单之间的间隔（按年和用户名进行分组）
	#相邻订单中的一个订单的pay_time移动了下来成为了新的一列（当前订单pay_time-lag_timeX）
		select user_name,pay_time,year(pay_time) as years
			lag(pay_time) over (partition by user_name,year(pay_time) order by pay_time asc) lag_time,
		from user_trade
	) a
) b
where b.rank1=1;

附上源数据供大家练习
电商平台订单信息案例分析源数据