1.什么是窗口函数

sql中有一类函数叫做聚合函数，例如sum()、avg()、max()等等，这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行，一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据，又要显示聚集后的数据，这时我们便引入了窗口函数。

窗口函数也称为OLAP（Online Analytical Processing）函数，是对一组值进行操作，不需要使用Group by子句对数据进行分组，还能在同一行返回原来行的列和使用聚合函数得到的聚合列。

那为什么叫窗口函数呢？因为窗口函数将表以窗口为单位进行分割，并在其中进行各种分析操作，为了让大家快速形成直观印象，才起了这样一个容易理解的名称。

2.sql语法

<窗口函数>() 
OVER 
(
 [PARTITION BY <列清单>]
 [ORDER BY <排序用清单列>] [ASC/DESC]
 (ROWS | RANGE) <范围条件>
)

如上代码所示，窗口函数的语法分为四个部分：

函数子句：指明具体操作，如sum-求和，first_value-取第一个值；

partition by子句：指明分区字段，如果没有，则将所有数据作为一个分区；

order by子句：指明了每个分区排序的字段和方式,也是可选的，没有就是按照表中的顺序；

窗口子句：指明相对当前记录的计算范围，可以向上（preceding），可以向下（following）,也可以使用between指明，上下边界的值，没有的话默认为当前分区。有些场景比较特殊，后文会讲到这种场景。

3.窗口函数分类

下面的思维导图基本包含了Hive所有的窗口函数，按照窗口函数的功能分为：计算、取值、排序、序列四种，前三种的使用场景比较常见，容易理解，最后一种(序列)的使用场景比较少。

4.窗口函数使用场景

结合实际场景看看怎么用窗口函数来解决问题。下面针对不同的使用场景，将窗口函数的使用呈现给大家。所有例子的数据均来自下图这张表。

<1>用于辅助计算

主要的用法是在原有表的基础上，增加一列聚合后的值，辅以后续的计算。

例如：统计出不同产品类型售价最高的产品。

具体代码如下：

--使用窗口函数max
select a.product_type,a.product_name
from
(
 select product_name,product_type,sale_price
 ,max(sale_price) over 
 (
 partition by product_type
 ) as max_sale_price 
 --增加一列为聚合后的最高售价
 from product
) a 
where a.sale_price = a.max_sale_price; 
--保留与最高售价相同的记录数

执行结果：

<2>累积计算

标准聚合函数作为窗口函数配合order by使用，可以实现累积计算。

例如：sum窗口函数配合order by，可以实现累积和。

具体代码如下：

SELECT product_id,product_name
 ,product_type,sale_price
 ,SUM(sale_price) OVER 
 (
 ORDER BY product_id
 ) AS current_sum
FROM product;

执行结果：

相应的AVG窗口函数配合order by，可以实现累积平均，max可以实现累积最大值，min可以实现累积最小值，count则可以实现累积计数。注意，只有计算类的窗口函数可以实现累积计算。

这里提出一个问题，为什么增加了order by就可以实现累积计算呢？读者可以停顿思考一下！

答案马上揭晓：标准聚合函数作为窗口函数使用的时候，在指明order by的情况下，如果没有Window子句，则Window子句默认为：RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW(上边界不限制，下边界到当前行)。

<3>移动计算

移动计算是在分区和排序的基础上，对计算范围进一步做出限定。

例如：按照产品ID排序，将最近3条的销售价格进行汇总平均。

具体代码如下：

SELECT product_id,product_name
 ,sale_price
 ,AVG(sale_price) 
 over 
 ( 
 ORDER BY product_id 
 rows 2 preceding 
 ) AS moving_avg
FROM product;

rows 2 preceding的意思就是“截止到之前2行”。也就是将作为汇总对象的记录限定为如下的最靠近的3行。

执行结果如下：

使用关键字FOLLOWING(“之后”）替换PRECEDING，就可以指定截止到之后~行。

<4>取任一字段值

取值的窗口函数有：first_value/last_value、lag/lead，其中first_value和lag在开篇的例子中已经使用到了，这里就不举例说明了。只细化说明下他们的语法。

first_value(字段名)-取出分区中的第一条记录的任意一个字段的值，可以排序也可以不排序，此处也可以进一步指明Window子句。

lag(字段名,N,默认值)-取出当前行之上的第N条记录的任意一个字段的值，这里的N和默认值都是可选的，默认N为1，默认值为null。

<5>排序

排序对应的四个窗口函数为：rank、dense_rank、row_number、ntitle

rank：计算排序时，如果存在相同位次的记录，则会跳过之后的位次。

e.g. 有三条记录排在第1位时：1位、1位、1位、4位......

dense_rank：计算排序时，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次。

e.g. 有三条记录排在第1位时：1位、1位、1位、2位......

row_number：赋予唯一的连续位次。

e.g. 有三条记录排在第1位时：1位、2位、3位、4位...

ntitle：用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值

e.g. 对于一组数字（1，2，3，4，5，6），ntile(2)切片后为（1，1，1，2，2，2）

1）统计所有产品的售价排名

具体代码如下：

SELECT product_name,product_type
 ,sale_price,
 RANK () OVER 
 (
 ORDER BY sale_price 
 ) AS ranking
FROM product;

执行结果如下：

2）统计各产品类型下各产品的售价排名

具体代码如下：

SELECT product_name,product_type
 ,sale_price,
 RANK () OVER 
 (
 PARTITION BY product_type 
 ORDER BY sale_price 
 ) AS ranking
FROM product;

执行结果如下：

对比一下dense_rank、row_number、ntile

具体代码如下：

SELECT product_name,product_type,sale_price,
 RANK () OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking,
 DENSE_RANK () OVER (ORDER BY sale_price) AS dense_ranking,
 ROW_NUMBER () OVER (ORDER BY sale_price) AS row_num,
 ntile(3) OVER (ORDER BY sale_price) as nt1,
 ntile(30) OVER (ORDER BY sale_price) as nt2 
 --切片大于总记录数
FROM product;

执行结果如下：

从结果可以发现，当ntile(30)中的切片大于了总记录数时，切片的值为记录的序号。

<6>序列

序列中的两个窗口函数cume_dist和percent_rank，通过实例来看看它们是怎么使用的。

1）统计小于等于当前售价的产品数，所占总产品数的比例

具体代码如下：

SELECT product_type,product_name,sale_price,
CUME_DIST() OVER(ORDER BY sale_price) AS rn1,
CUME_DIST() OVER
(
 PARTITION BY product_type 
 ORDER BY sale_price
) AS rn2 
FROM product;

执行结果如下：

rn1: 没有partition,所有数据均为1组，总行数为8，

第一行：小于等于100的行数为1，因此，1/8=0.125

第二行：小于等于500的行数为3，因此，3/8=0.375

rn2: 按照产品类型分组，product_type=厨房用品的行数为4,

第三行：小于等于500的行数为1，因此，1/4=0.25

2）统计每个产品的百分比排序

当前行的RANK值-1/分组内总行数-1

具体代码如下：

SELECT product_type,product_name,sale_price,
percent_rank() OVER (ORDER BY sale_price) AS rn1,
percent_rank() OVER 
(
 PARTITION BY product_type 
 ORDER BY sale_price
) AS rn2 
FROM product;

执行结果如下：

rn1: 没有partition,所有数据均为1组，总行数为8，

第一行：排序为1，因此，（1-1）/（8-1）= 0

第二行：排序为2，因此，（2-1）/（8-1）= 0.14

rn2: 按照产品类型分组，product_type=厨房用品的行数为4,

第三行：排序为1，因此，（1-1）/（4-1）= 0

第四行：排序为1，因此，（2-1）/（4-1）= 0.33

总结

以上就是hive窗口函数的几种常用场景，希望大家看完以后可以对窗口函数有更进一步的了解。