函数利用MSSQL移动窗口函数分析大数据（mssql移动窗口）

大数据分析是当前非常流行的数据分析方法，而每个系统都需要大量的计算量来实现一种有效的结果。MSSQL移动窗口函数可以帮助我们对大数据进行有效的分析，从而获得高效的结果。

MSSQL移动窗口函数包括窗口函数和分析函数。窗口函数包括ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、HUFFRANK()和NTILE()等函数，它们的功能是根据用户设定的参数报表行，为每行提供不同的标识号，也就是每行的索引值。而分析函数如First_Value、 Last_Value、 Lead、 Lag和Max等用于结束前面窗口函数所传递的行，从而可以获得该行的值。此外，还需要用 ORDER BY 子句来指定分析函数获取有序结果。

下面是一个具体的示例：现在需要统计一个表中每个城市的房价总数（avg）。首先，我们需要使用ROW_NUMBER()函数对所有行进行重新排序，并指定以每个城市为条件分组，如下：

SELECT ROW_NUMBER()OVER(PARTITION BY City ORDER BY Price) AS Rn ,City, Price FROM House

之后使用SUM()函数计算每个分组的平均价格，代码如下：

SELECT City ,SUM(Price) / COUNT(Price) AS avgPrice FROM House
GROUP BY City

最后我们可以使用这些程序来计算每个城市的房价总数（avg）。

综上所述，MSSQL移动窗口函数可以帮助我们对大数据进行有效的分析，获得准确的结果。同时，我们也可以利用MSSQL移动窗口函数进行其他复杂数据分析操作。