开窗函数和聚合函数的区别开窗函数和窗口函数区别

来源：聚合数据类型：技术文章发布：2024-12-27 14:22:11

在现代数据分析和数据库管理中，开窗函数和聚合函数是两个不可或缺的工具。它们各自拥有独特的特性和应用场景，能够极大地提升数据处理的效率和灵活性。本文将深入探讨开窗函数和聚合函数的区别、开窗函数和窗口函数区别，帮助读者更好地理解并应用这两种重要的SQL函数。无论是数据分析师还是软件开发者，对数据库的高效操作都是日常工作的重要组成部分。在众多数据库操作中，开窗函数和聚合函数无疑是最常用的两种。尽管它们都用于处理数据，但在功能、用法和应用场景上却有着显著的差异。了解这些差异，对于优化数据处理流程、提高数据处理效率具有重要意义。

一、开窗函数、窗口函数和聚合函数的基本概念

1）聚合函数（Aggregate Functions）

聚合函数用于对一组值进行计算并返回单个结果。常见的聚合函数包括 SUM、COUNT、AVG、MIN 和 MAX 等。这些函数通常用于汇总数据，生成统计数据或报表。以下是聚合函数的一些基本特性：

作用范围：聚合函数操作的是整个分组的数据，返回一个单一的结果。
使用场景：适用于需要对数据进行汇总统计的场景，如计算总和、平均值、最大值等。
语法示例：

SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department;

这条语句会返回每个部门的员工数量。

2）开窗函数（Windowed Functions）

开窗函数也称为窗口函数，它可以在不改变原始表结构的情况下，对数据进行复杂的计算。开窗函数允许我们在同一行中同时访问多个行的数据，而不需要进行分组。常见的开窗函数包括 ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、NTILE()、LAG()、LEAD() 等。以下是开窗函数的一些基本特性：

作用范围：开窗函数操作的是一个“窗口”内的数据，可以返回多行的结果，并且不会改变原始表的行数。
使用场景：适用于需要在每一行上进行复杂计算的场景，如排名、移动平均、累计求和等。
语法示例：

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

这条语句会在每个部门内根据工资降序排列员工，并为每个员工分配一个排名。

3）窗口函数（Window Function）

是关系型数据库中的一种高级功能，它允许在结果集中的每一行上进行计算，而不需要将数据分组。窗口函数提供了对每一行的子集（称为窗口）执行计算的能力，同时保留原始数据行的上下文信息。窗口函数包括各种排名函数如RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER等，可以用于数据分析和报表生成。

二、开窗函数与聚合函数的主要区别

1）数据行数的影响

聚合函数：聚合函数通常会减少结果集的行数，因为其目的是汇总数据表中的多条记录为一条或少数几条记录。例如，当我们对一个包含多条交易记录的表执行COUNT(*)时，无论表中有多少条记录，最终结果集中只有一行显示记录总数。
开窗函数：相比之下，开窗函数则不会改变结果集的行数。它会为每一行数据添加基于窗口范围内其他行的计算结果。这意味着，即使我们对整个数据集应用开窗函数，返回的结果集行数仍然与原始数据集相同，只是每行增加了额外的计算字段。

2）GROUP BY子句的使用

聚合函数：在使用聚合函数时，通常需要配合GROUP BY子句来指定如何分组数据。GROUP BY子句根据一个或多个列的值将数据划分为不同的组，然后对这些组应用聚合函数。例如，我们可以通过来按客户ID分组，然后使用SUM函数计算每个客户的总购买金额。
开窗函数：开窗函数不需要使用GROUP BY子句，因为它通过OVER子句来定义窗口范围。OVER子句允许我们指定窗口的分区、排序以及窗口的大小。这使得开窗函数可以在不进行显式分组的情况下，对每一行数据进行复杂的计算。

3）应用场景的差异

聚合函数：聚合函数主要用于生成汇总报表和统计分析。例如，在财务系统中，聚合函数可以帮助我们快速计算总收入、平均支出等关键指标。
开窗函数：开窗函数则更适用于需要在保留详细记录的同时，进行复杂分析的场景。例如，在销售分析中，我们可能希望知道每个销售人员的销售额排名，同时还要保持详细的交易记录。此时，开窗函数就非常有用。

4）性能考虑

聚合函数：由于聚合函数涉及大量的数据汇总操作，因此在大型数据集上的性能可能会受到影响。特别是在没有合适的索引支持的情况下，聚合查询可能会变得非常缓慢。
开窗函数：开窗函数的性能取决于窗口的大小和复杂度。对于较小的窗口和简单的计算，开窗函数通常能够提供良好的性能。然而，对于非常大的窗口或复杂的计算，开窗函数可能会导致较高的计算开销。

三、开窗函数与窗口函数的区别

1）功能与作用的不同

开窗函数：主要用于对数据进行分组和排序，然后在每个组内进行聚合计算。例如，可以使用SUM函数来计算每个部门的销售总额，同时保留每笔销售记录的详细信息。
窗口函数：则更侧重于在结果集的每一行上进行计算，无需对数据进行分组。例如，可以使用ROW_NUMBER函数为每行分配一个唯一的序号。

2）使用场景的不同

开窗函数：适用于需要在保持数据集完整性的同时进行复杂计算的场景。例如，在财务报表中，既需要显示详细的交易记录，又需要展示按部门汇总的数据。
窗口函数：适用于需要对每一行数据进行独立分析的情况。例如，在一个大型电商平台上，可以为每个用户会话分配一个唯一的ID，以便后续的数据分析。

3）语法结构的不同

开窗函数：通常使用OVER子句来定义窗口范围和排序方式，如“SUM(amount) OVER (PARTITION BY department ORDER BY transaction_date)”。
窗口函数：直接在SELECT语句中使用，如“ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY date)”。