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树叶云带你了解OceanBase窗口函数那些事，简单说说怎么用和注意点

芮以莲
问答
2026-01-05 13:25:41
25

树叶云带你了解OceanBase窗口函数那些事，简单说说怎么用和注意点来源：树叶云技术分享）

今天咱们就来聊聊OceanBase数据库里的窗口函数，你可能听过这个名字，但觉得它有点高级，有点复杂，其实不然，窗口函数就像是给你的SQL查询装上一个“滑动窗口”，让你能在不改变原来行数的情况下，对每一行数据进行一些额外的计算和观察，比如排名、累加、移动平均等等，它和普通的聚合函数（比如SUM、AVG）最大的不同在于，聚合函数会把多行数据压成一行结果，而窗口函数会为每一行都返回一个结果，原表有多少行，结果就有多少行,非常方便进行行级别的分析。

窗口函数长什么样？基本语法速览

一个典型的窗口函数调用看起来是这样的：

<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列名>] [ORDER BY <列名> [ASC|DESC]] [frame_clause])

别被这一串吓到,我们拆开看就很清楚了。

<窗口函数>：这是核心，就是你想要做什么计算,主要分三大类：
- 排名函数：ROW_NUMBER()（行号）、RANK()（排名）、DENSE_RANK()（密集排名），这些常用于TOP N分析、排名场景。
- 聚合函数：没错，普通的SUM(), AVG(), MAX(), MIN(), COUNT()也可以当窗口函数用,比如计算每个人的销售额占部门总额的百分比。
- 取值函数：LAG()（取前一行的值）、LEAD()（取后一行的值）、FIRST_VALUE()（取窗口内第一个值），这些常用于计算环比、同比。
OVER子句：这是定义“窗口”的关键,窗口就是函数计算时参考的数据范围。
- PARTITION BY：相当于分组GROUP BY，但不像GROUP BY那样会合并行，它只是把数据分成不同的组（分区），然后窗口函数会在每个分区内独立进行计算，比如PARTITION BY department，就是按部门分区，计算在每个部门内部进行，这个是可选的，如果省略,就是对整个结果集当做一个大分区。
- ORDER BY：它决定了窗口内数据的排序方式，这对于排名函数和计算累加和（running total）至关重要，比如ORDER BY sales DESC，就是按销售额降序排,这个也是可选的。
- frame_clause（窗口框架）：这个稍微进阶一点，它定义了在分区内，对于当前行，计算所覆盖的精确行范围，从分区的第一行到当前行”（用于累加），或者“当前行前后各一行”（用于移动平均），语法像ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING，如果省略，默认框架通常取决于是否使用了ORDER BY。

举几个栗子，一看就懂

假设我们有一张销售表sales_data，有员工姓名name、部门department、月份month、销售额sales。

例子1：给每个部门的员工按销售额排名
```
SELECT name, department, sales,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY sales DESC) as dept_rank
FROM sales_data;
```
解读：PARTITION BY department保证了排名是在每个部门内部进行的。ORDER BY sales DESC表示销售额高的排前面。ROW_NUMBER()会给出唯一的连续排名（1,2,3...），这样结果里，每个部门都会有自己的第一名、第二名。
例子2：计算每个员工销售额的累计和（到当前月份）
```
SELECT name, month, sales,
       SUM(sales) OVER (PARTITION BY name ORDER BY month) as running_total
FROM sales_data;
```
解读：PARTITION BY name是按每个员工分区，看他一年的数据。ORDER BY month按月份排序。SUM(sales)作为窗口函数，在没有指定框架的情况下，默认框架是ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW，即“从分区第一行到当前行”,所以它计算的就是累计到当前月的总和。
例子3：查看每个员工本月销售额比上个月增长了多少
```
SELECT name, month, sales,
       LAG(sales, 1) OVER (PARTITION BY name ORDER BY month) as prev_month_sales,
       sales - LAG(sales, 1) OVER (PARTITION BY name ORDER BY month) as growth
FROM sales_data;
```
解读：LAG(sales, 1)表示获取当前行之前第1行的sales值。PARTITION BY name和ORDER BY month保证了是在每个员工的时间序列里，取上一个月的值,这样就能轻松算出环比增长。

使用时的注意点（坑别踩）

执行顺序：窗口函数是在SQL查询中几乎最后一步执行的，是在WHERE、GROUP BY、HAVING这些子句都处理完之后，你不能在WHERE条件里直接引用窗口函数的结果别名，如果想过滤窗口函数的结果，需要用到子查询或者公共表表达式（CTE）。
- 错误示范：SELECT ..., ROW_NUMBER() OVER() as rn FROM ... WHERE rn = 1 （会报错,因为WHERE执行时还不知道rn是什么）
- 正确做法：SELECT * FROM (SELECT ..., ROW_NUMBER() OVER() as rn FROM ...) t WHERE rn = 1
性能考量：窗口函数很强大，但如果数据量巨大，并且分区和排序的列上没有合适的索引，可能会导致查询变慢，特别是当PARTITION BY和ORDER BY的列不同时，数据库可能需要进行额外的排序操作,要关注执行计划。
理解默认窗口框架：这是最容易混淆的地方之一，当OVER子句中有ORDER BY但没有显式指定frame_clause时，默认框架是RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW，这个RANGE和ROWS有细微差别，RANGE会把ORDER BY值相同的行都视为同一行（peer）一起计算，而ROWS是物理行，在绝大多数情况下，你可能想要的是ROWS的行为，所以为了结果清晰，建议在需要精确控制时，显式写出frame_clause`。
NULL值的处理：窗口函数计算时，通常不会忽略NULL值（除非你用的窗口函数本身如MAX()会忽略），NULL值在排序时，默认会被视为最小值（在ASC排序时排在最前面），这可能会影响LAG、LEAD和排名的结果,需要根据业务逻辑留意。

OceanBase的窗口函数是一个非常实用的数据分析利器，刚开始可以从简单的ROW_NUMBER()和SUM() ... OVER用起，慢慢再尝试LAG/LEAD和窗口框架，多写几个例子跑一跑，感受一下那个“滑动窗口”的范围，很快就能上手了，用它来做数据对比、趋势分析、排名统计,会让你的SQL能力提升一个档次。

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