深入浅出谈开窗函数（一）

        在开窗函数出现之前存在着非常多用 SQL 语句非常难解决的问题，非常多都要通过复杂的相关子查询或者存储过程来完毕。为了解决这些问题，在2003年ISO  SQL标准添?了开窗函数，开窗函数的使用使得这些经典的难题能够被轻松的解决。眼下在 MSSQLServer、Oracle、DB2 等主流数据库中都提供了对开窗函数的支持，只是非常遗憾的是 MYSQL 临时还未对开窗函数给予支持。 

为了更加清楚地理解，我们来建表并进行相关的查询（截图为MSSQLServer中的结果）

        MYSQL,MSSQLServer,DB2: 
        

CREATE TABLE T_Person 
(
	FName VARCHAR(20),
	FCity VARCHAR(20), 
	FAge INT,
	FSalary INT
) 

注：下面结果仅仅在MSSQLServer中演示：

T_Person 表保存了人员信息，FName 字段为人员姓名，FCity 字段为人员所在的城市名，

FAge  字段为人员年龄，FSalary 字段为人员工资。然后运行以下的SQL语句向 T_Person

表中插入一些演示数据： 

INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘Tom‘,‘BeiJing‘,20,3000); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘Tim‘,‘ChengDu‘,21,4000); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘Jim‘,‘BeiJing‘,22,3500); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘Lily‘,‘London‘,21,2000); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘John‘,‘NewYork‘,22,1000); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘YaoMing‘,‘BeiJing‘,20,3000); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘Swing‘,‘London‘,22,2000); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘Guo‘,‘NewYork‘,20,2800); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘YuQian‘,‘BeiJing‘,24,8000); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘Ketty‘,‘London‘,25,8500); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘Kitty‘,‘ChengDu‘,25,3000); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘Merry‘,‘BeiJing‘,23,3500); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘Smith‘,‘ChengDu‘,30,3000); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary)
VALUES(‘Bill‘,‘BeiJing‘,25,2000); 
INSERT INTO T_Person(FName,FCity,FAge,FSalary) 
VALUES(‘Jerry‘,‘NewYork‘,24,3300); 

查看表中的内容：

select * from T_Person

开窗函数简单介绍 
  与 聚 合函数一样，开窗函数也是对行集组进行聚合计算，可是它不像普通聚合函数那样

每组仅仅返回一个值，开窗函数能够为每组返回多个值，由于开窗函数所运行聚合计算的行

集组是窗体。在ISO SQL规定了这种函数为开窗函数，在 Oracle中则被称为分析函数，

而在DB2中则被称为OLAP函数。  

要计算全部人员的总数，我们能够运行以下的 SQL语句： 
SELECT COUNT(*) FROM T_Person 
         除了这样的较简单的使用方式， 有时须要从不在聚合函数中的行中訪问这些聚合计

算的值。比方我们想查询每一个工资小于 5000元的员工信息（城市以及年龄） ，而且在

每行中都显示全部工资小于5000元的员工个数，尝试编写以下的 SQL语句： 
SELECT FCITY , FAGE , COUNT(*)  
FROM T_Person 
HERE FSALARY<5000 
  运行上面的SQL以后我们会得到以下的错误信息： 
选择列表中的列  ‘T_Person.FCity‘ 无效，由于该列没有包括在聚合函数或 

 GROUP BY 子句中。 
  这是由于全部不包括在聚合函数中的列必须声明在GROUP BY 子句中，

能够进行例如以下改动： 
SELECT FCITY, FAGE, COUNT(*)  
FROM T_Person 
WHERE FSALARY<5000 
GROUP BY FCITY , FAGE 
  运行完成我们就能在输出结果中看到以下的运行结果：                

  这个运行结果与我们想像的是全然不同的，这是由于GROUP  BY子句对结果集

进行了分组，所以聚合函数进行计算的对象不再是全部的结果集，而是每个分组。

 能够通过子查询来解决问题，SQL例如以下： 
SELECT FCITY , FAGE ,  
( 
  SELECT COUNT(* ) FROM T_Person 
  WHERE FSALARY<5000 
) 
FROM T_Person 
WHERE FSALARY<5000 
  运行完成我们就能在输出结果中看到以下的运行结果：

  尽管使用子查询可以解决问题，可是子查询的使用很麻烦，使用开窗函数

则能够大大简化实现，以下的SQL语句展示了假设使用开窗函数来实现相同的效果： 

SELECT FCITY , FAGE , COUNT(*) OVER() 
FROM T_Person 
WHERE FSALARY<5000 
  运行完成我们就能在输出结果中看到以下的运行结果： 

能够看到与聚合函数不同的是，开窗函数在聚合函数后添加?了一个OVER keyword。 
开窗函数的调用格式为： 
函数名(列) OVER(选项) 
    OVER   keyword表示把函数当成开窗函数而不是聚合函数。SQL  标准同意将全部聚 
合函数用做开窗函数，使用OVER keyword来区分这两种使用方法。 
    在上边的样例中，开窗函数COUNT(*) OVER()对于查询结果的每一行都返回全部 
符合条件的行的条数。OVERkeyword后的括号里还常常加入?选项用以改变进行聚合运算的窗 
口范围。假设OVERkeyword后的括号里的选项为空，则开窗函数会对结果集中的全部行进行 
聚合运算。    

总结：上述讲述的是开窗函数的基本使用方法，希望对大家有所帮助！