Presto 的窗口函数有哪些？

推荐答案

Presto 支持多种窗口函数，主要包括以下几类：

1. 聚合窗口函数：

   • SUM(): 计算窗口内某列的总和。
   • AVG(): 计算窗口内某列的平均值。
   • COUNT(): 计算窗口内某列的行数。
   • MIN(): 计算窗口内某列的最小值。
   • MAX(): 计算窗口内某列的最大值。

2. 排名窗口函数：

   • ROW_NUMBER(): 为窗口内的每一行分配一个唯一的行号。
   • RANK(): 为窗口内的每一行分配一个排名，相同值的行会有相同的排名，后续排名会跳过。
   • DENSE_RANK(): 为窗口内的每一行分配一个排名，相同值的行会有相同的排名，但后续排名不会跳过。
   • NTILE(n): 将窗口内的行分成 n 个桶，并为每一行分配一个桶号。

3. 分析窗口函数：

   • FIRST_VALUE(): 返回窗口内某列的第一个值。
   • LAST_VALUE(): 返回窗口内某列的最后一个值。
   • LAG(): 返回窗口内某列的前一个值。
   • LEAD(): 返回窗口内某列的后一个值。

4. 累积窗口函数：

   • CUME_DIST(): 计算窗口内某列的累积分布。
   • PERCENT_RANK(): 计算窗口内某列的百分比排名。

本题详细解读

窗口函数的基本概念

窗口函数（Window Function）是一种在 SQL 查询中用于对一组行进行计算的函数。与普通的聚合函数不同，窗口函数不会将多行合并为一行，而是为每一行返回一个值。窗口函数通常与 OVER 子句一起使用，OVER 子句定义了窗口的范围。

窗口函数的语法

窗口函数的基本语法如下：

function_name (expression) OVER (
    [PARTITION BY partition_expression]
    [ORDER BY sort_expression]
    [frame_clause]
)

• PARTITION BY: 将数据分成多个分区，窗口函数在每个分区内独立计算。
• ORDER BY: 定义窗口内的排序顺序。
• frame_clause: 定义窗口的框架，即计算的范围。常见的框架包括 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW 和 ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING。

窗口函数的应用场景

窗口函数在数据分析中非常有用，常见的应用场景包括：

• 排名和分位数计算：如 ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK() 和 NTILE()。
• 累积计算：如 SUM()、AVG() 和 CUME_DIST()。
• 前后值比较：如 LAG() 和 LEAD()。
• 首尾值获取：如 FIRST_VALUE() 和 LAST_VALUE()。

示例

以下是一个使用窗口函数的示例，计算每个部门的员工工资排名：

SELECT 
    department,
    employee_id,
    salary,
    RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS salary_rank
FROM 
    employees;

在这个示例中，RANK() 函数为每个部门的员工按工资从高到低进行排名，PARTITION BY department 表示在每个部门内独立计算排名。