SQLSERVER 2022-07-17

SQL基础：SQL窗口函数之取值窗口函数的使用

SQL窗口函数

取值窗口函数可以用于返回窗口内指定位置的数据行。常见的取值窗口函数如下：

LAG函数可以返回窗口内当前行之前的第N行数据。

LEAD函数可以返回窗口内当前行之后的第N行数据。

FIRST_VALUE函数可以返回窗口内第一行数据。

LAST_VALUE函数可以返回窗口内最后一行数据。

NTH_VALUE函数可以返回窗口内第N行数据。

其中，LAG函数和LEAD函数不支持动态的窗口大小，它们以整个分区作为分析的窗口。

案例分析

案例使用的示例表

下面的查询中会用到一张表，sales_monthly表中存储了商品销量信息，product表示产品名称，ym表示年月，amount表示销售金额（元）。

以下是该表中的部分数据：

这个表的初始化脚本可以在文章底部获取。

1.环比分析

环比增长指的是本期数据与上期数据相比的增长，例如，产品2019年6月的销售额与2019年5月的销售额相比增加的部分。

以下语句统计了各种产品每个月的环比增长率：

SELECT s.product AS “产品”, s.ym AS “年月”, s.amount AS “销售额”,

 (

    (s.amount – LAG(s.amount,1) OVER (PARTITION BY product ORDER BY s.ym))/

    LAG(s.amount,1) OVER (PARTITION BY product ORDER BY s.ym)

 ) * 100 AS “环比增长率(%)”

FROM sales_monthly s

ORDER BY s.product,s.ym

其中，LAG（amount，1）表示获取上一期的销售额，PARTITION BY选项表示按照产品分区，ORDER BY选项表示按照月份进行排序。

当前月份的销售额amount减去上一期的销售额，再除以上一期的销售额，就是环比增长率。

该查询返回的结果如下：

2018年1月是第一期，因此其环比增长率为空。

“桔子”2018年2月的环比增长率约为0.2856%（（10183-10154）/10154×100），依此类推。

2.同比分析

同比增长指的是本期数据与上一年度或历史同期相比的增长，例如，产品2019年6月的销售额与2018年6月的销售额相比增加的部分。

以下语句统计了各种产品每个月的同比增长率：

SELECT s.product AS “产品”, s.ym AS “年月”, s.amount AS “销售额”,

 (

    (s.amount – LAG(s.amount,12) OVER (PARTITION BY product ORDER BY s.ym))/

    LAG(s.amount,12) OVER (PARTITION BY product ORDER BY s.ym)

 ) * 100 AS “同比增长率(%)”

FROM sales_monthly s

ORDER BY s.product,s.ym

其中，LAG（amount，12）表示当前月份之前第12期的销售额，也就是去年同月份的销售额。

PARTITION BY选项表示按照产品分区，ORDER BY选项表示按照月份进行排序。

当前月份的销售额amount减去去年同期的销售额，再除以去年同期的销售额，就是同比增长率。

该查询返回的结果如下：

2018年的12期数据都没有对应的同比增长率，“桔子”2019年1月的同比增长率约为9.3067%（（11099-10154）/10154×100），依此类推。

提示：LEAD函数与LAG函数的使用方法类似，不过它的返回结果是当前行之后的第N行数据。

3.复合增长率

复合增长率是第N期的数据除以第一期的基准数据，然后开N-1次方再减去1得到的结果。

假如2018年的产品销售额为10000，2019年的产品销售额为12500，2020年的产品销售额为15000。那么这两年的复合增长率的计算方式如下：

以年度为单位计算的复合增长率被称为年均复合增长率，以月度为单位计算的复合增长率被称为月均复合增长率。

以下查询统计了自2018年1月以来不同产品的月均销售额复合增长率：

WITH s (product,ym,amount,first_amount,num) AS (
SELECT m.product, m.ym, m.amount,
FIRST_VALUE(m.amount) OVER (PARTITION BY m.product ORDER BY m.ym),
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY m.product ORDER BY m.ym)
FROM sales_monthly m
)

SELECT product AS “产品”, ym AS “年月”,amount AS “销售额”,
(POWER( amount/first_amount, 1.0/NULLIF(num-1,0)) -1)*100 AS “月均复合增长率(%)”
FROM s
ORDER BY product, ym

首先定义了一个通用表表达式，其中FIRST_VALUE（amount）返回了第一期（201801）的销售额，ROW_NUMBER函数返回了每一期的编号。

主查询中的POWER函数用于执行开方运算，NULLIF函数用于处理第一期数据的除零错误，常量1.0用于避免由整数除法所导致的精度丢失问题。

该查询返回的结果如下：

2018年1月是第一期，因此其产品月均销售额复合增长率为空。

“桔子”2018年2月的月均销售额复合增长率等于它的环比增长率，2018年3月的月均销售额复合增长率等于0.4471%，依此类推。

4.不同产品最高和最低销售额

以下语句统计了不同产品最低销售额、最高销售额以及第三高销售额所在的月份：

SELECT product AS “产品”, ym AS “年月”,amount AS “销售额”,

FIRST_VALUE(m.ym) OVER (
PARTITION BY m.product ORDER BY m.amount DESC
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
) AS “最高销售额月份”,

LAST_VALUE(m.ym) OVER (
PARTITION BY m.product ORDER BY m.amount DESC
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
) AS “最低销售额月份”,

NTH_VALUE(m.ym,3) OVER (
PARTITION BY m.product ORDER BY m.amount DESC
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
) AS “第三高销售额月份”

FROM sales_monthly m
ORDER BY product, ym;

三个窗口函数的OVER子句相同，PARTITION BY选项表示按照产品进行分区，ORDER BY选项表示按照销售额从高到低排序。

以上三个函数的默认窗口都是从分区的第一行到当前行，因此我们将窗口扩展到了整个分区。

该查询返回的结果如下：

“桔子”的最高销售额出现在2019年6月，最低销售额出现在2018年1月，第三高销售额出现在2019年4月。

示例表和脚本

— 创建销量表sales_monthly
— product表示产品名称，ym表示年月，amount表示销售金额（元）
CREATE TABLE sales_monthly(product VARCHAR(20), ym VARCHAR(10), amount NUMERIC(10, 2));

— 生成测试数据
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201801′,10159.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201802′,10211.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201803′,10247.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201804′,10376.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201805′,10400.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201806′,10565.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201807′,10613.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201808′,10696.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201809′,10751.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201810′,10842.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201811′,10900.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201812′,10972.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201901′,11155.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201902′,11202.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201903′,11260.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201904′,11341.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201905′,11459.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘苹果’,’201906′,11560.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201801′,10138.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201802′,10194.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201803′,10328.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201804′,10322.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201805′,10481.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201806′,10502.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201807′,10589.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201808′,10681.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201809′,10798.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201810′,10829.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201811′,10913.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201812′,11056.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201901′,11161.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201902′,11173.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201903′,11288.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201904′,11408.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201905′,11469.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘香蕉’,’201906′,11528.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201801′,10154.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201802′,10183.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201803′,10245.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201804′,10325.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201805′,10465.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201806′,10505.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201807′,10578.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201808′,10680.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201809′,10788.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201810′,10838.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201811′,10942.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201812′,10988.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201901′,11099.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201902′,11181.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201903′,11302.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201904′,11327.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201905′,11423.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES (‘桔子’,’201906′,11524.00);

到此这篇关于SQL窗口函数之取值窗口函数的使用的文章就介绍到这了,更多相关SQL 取值窗口函数内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！

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1.环比分析

2.同比分析

3.复合增长率

4.不同产品最高和最低销售额

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