小技巧：用WINDOW子句干掉重复的OVER

数据仓库晨曦

发布于 2026-06-23 17:32:53

820

window子句是什么？

最近整理题目的时候，发现spark支持window子句，window就是窗口函数中over后面的部分，window子句就是把这个部分起个名，后面直接用。我们先来看一个简单的例子。使用 db_interview_cj（高频题目）中的t3_salary表,对应题目是去掉最大最小值的部门平均薪水

表内数据如下

+---------+------------+-----------+
| emp_id  | depart_id  |  salary   |
+---------+------------+-----------+
| 1001    | 1          | 5000.00   |
| 1002    | 1          | 10000.00  |
| 1003    | 1          | 20000.00  |
| 1004    | 1          | 30000.00  |
| 1005    | 1          | 6000.00   |
| 1006    | 1          | 10000.00  |
| 1007    | 1          | 11000.00  |
| 1008    | 2          | 3000.00   |
| 1009    | 2          | 7000.00   |
| 1010    | 2          | 9000.00   |
| 1011    | 2          | 30000.00  |
+---------+------------+-----------+

计算每个部门从高到低的薪资排名

spark常规写法

select
      emp_id,
      depart_id,
      salary,
      row_number()over(partition by depart_id order by salary desc) as rn
from t3_salary;

执行结果

+---------+------------+-----------+-----+
| emp_id  | depart_id  |  salary   | rn  |
+---------+------------+-----------+-----+
| 1004    | 1          | 30000.00  | 1   |
| 1003    | 1          | 20000.00  | 2   |
| 1007    | 1          | 11000.00  | 3   |
| 1002    | 1          | 10000.00  | 4   |
| 1006    | 1          | 10000.00  | 5   |
| 1005    | 1          | 6000.00   | 6   |
| 1001    | 1          | 5000.00   | 7   |
| 1011    | 2          | 30000.00  | 1   |
| 1010    | 2          | 9000.00   | 2   |
| 1009    | 2          | 7000.00   | 3   |
| 1008    | 2          | 3000.00   | 4   |
+---------+------------+-----------+-----+
11 rows selected (7.623 seconds)(https://www.dwsql.com)

window子句写法

select
      emp_id,
      depart_id,
      salary,
      row_number()over (salary_desc) as rn
from t3_salary
window salary_desc as (partition by depart_id order by salary desc);

执行结果

+---------+------------+-----------+-----+
| emp_id  | depart_id  |  salary   | rn  |
+---------+------------+-----------+-----+
| 1004    | 1          | 30000.00  | 1   |
| 1003    | 1          | 20000.00  | 2   |
| 1007    | 1          | 11000.00  | 3   |
| 1002    | 1          | 10000.00  | 4   |
| 1006    | 1          | 10000.00  | 5   |
| 1005    | 1          | 6000.00   | 6   |
| 1001    | 1          | 5000.00   | 7   |
| 1011    | 2          | 30000.00  | 1   |
| 1010    | 2          | 9000.00   | 2   |
| 1009    | 2          | 7000.00   | 3   |
| 1008    | 2          | 3000.00   | 4   |
+---------+------------+-----------+-----+
11 rows selected (0.309 seconds)(https://www.dwsql.com)

我们可以看到，window子句就是把over后面的部分单独拿出来，然后取个名字，在使用的时候直接使用这个名字即可。好像也没有特别明显的优势。但是在实际工作中如果我们存在大量的窗口函数，这个功能就会使代码更加简洁与易维护；假设我们使用row_number,rank,dense_rank,percent_rank等窗口函数，分别对比排名，那么两段SQL分别如下:

spark常规写法

select
      emp_id,
      depart_id,
      salary,
      row_number()over(partitionby depart_id orderby salary desc) as rn,
      rank()over(partitionby depart_id orderby salary desc) as rk,
      dense_rank()over(partitionby depart_id orderby salary desc) as drk,
      percent_rank()over(partitionby depart_id orderby salary desc) as pr
from t3_salary;

执行结果

+---------+------------+-----------+-----+-----+------+----------------------+
| emp_id  | depart_id  |  salary   | rn  | rk  | drk  |          pr          |
+---------+------------+-----------+-----+-----+------+----------------------+
| 1004    | 1          | 30000.00  | 1   | 1   | 1    | 0.0                  |
| 1003    | 1          | 20000.00  | 2   | 2   | 2    | 0.16666666666666666  |
| 1007    | 1          | 11000.00  | 3   | 3   | 3    | 0.3333333333333333   |
| 1002    | 1          | 10000.00  | 4   | 4   | 4    | 0.5                  |
| 1006    | 1          | 10000.00  | 5   | 4   | 4    | 0.5                  |
| 1005    | 1          | 6000.00   | 6   | 6   | 5    | 0.8333333333333334   |
| 1001    | 1          | 5000.00   | 7   | 7   | 6    | 1.0                  |
| 1011    | 2          | 30000.00  | 1   | 1   | 1    | 0.0                  |
| 1010    | 2          | 9000.00   | 2   | 2   | 2    | 0.3333333333333333   |
| 1009    | 2          | 7000.00   | 3   | 3   | 3    | 0.6666666666666666   |
| 1008    | 2          | 3000.00   | 4   | 4   | 4    | 1.0                  |
+---------+------------+-----------+-----+-----+------+----------------------+
11 rows selected (0.546 seconds)(https://www.dwsql.com)

window子句写法

select
      emp_id,
      depart_id,
      salary,
      row_number()over (salary_desc) as rn,
      rank()over (salary_desc) as rk,
      dense_rank()over (salary_desc) as drk,
      percent_rank()over (salary_desc) as pr
from t3_salary
window salary_desc as (partition by depart_id order by salary desc);

执行结果

+---------+------------+-----------+-----+-----+------+----------------------+
| emp_id  | depart_id  |  salary   | rn  | rk  | drk  |          pr          |
+---------+------------+-----------+-----+-----+------+----------------------+
| 1004    | 1          | 30000.00  | 1   | 1   | 1    | 0.0                  |
| 1003    | 1          | 20000.00  | 2   | 2   | 2    | 0.16666666666666666  |
| 1007    | 1          | 11000.00  | 3   | 3   | 3    | 0.3333333333333333   |
| 1002    | 1          | 10000.00  | 4   | 4   | 4    | 0.5                  |
| 1006    | 1          | 10000.00  | 5   | 4   | 4    | 0.5                  |
| 1005    | 1          | 6000.00   | 6   | 6   | 5    | 0.8333333333333334   |
| 1001    | 1          | 5000.00   | 7   | 7   | 6    | 1.0                  |
| 1011    | 2          | 30000.00  | 1   | 1   | 1    | 0.0                  |
| 1010    | 2          | 9000.00   | 2   | 2   | 2    | 0.3333333333333333   |
| 1009    | 2          | 7000.00   | 3   | 3   | 3    | 0.6666666666666666   |
| 1008    | 2          | 3000.00   | 4   | 4   | 4    | 1.0                  |
+---------+------------+-----------+-----+-----+------+----------------------+
11 rows selected (0.281 seconds)(https://www.dwsql.com)

可以多个子句使用

可以写多个不同的子句，每个子句对应一个窗口规范，然后在函数中使用这个名字即可。例如：想要正序和倒序

select
      emp_id,
      depart_id,
      salary,
      row_number()over (salary_asc) as rn_asc,
      row_number()over (salary_desc) as rn_desc
from t3_salary
window
  salary_asc as (partition by depart_id order by salary),
  salary_desc as (partition by depart_id order by salary desc);

执行结果

+---------+------------+-----------+---------+----------+
| emp_id  | depart_id  |  salary   | rn_asc  | rn_desc  |
+---------+------------+-----------+---------+----------+
| 1004    | 1          | 30000.00  | 7       | 1        |
| 1003    | 1          | 20000.00  | 6       | 2        |
| 1007    | 1          | 11000.00  | 5       | 3        |
| 1002    | 1          | 10000.00  | 3       | 4        |
| 1006    | 1          | 10000.00  | 4       | 5        |
| 1005    | 1          | 6000.00   | 2       | 6        |
| 1001    | 1          | 5000.00   | 1       | 7        |
| 1011    | 2          | 30000.00  | 4       | 1        |
| 1010    | 2          | 9000.00   | 3       | 2        |
| 1009    | 2          | 7000.00   | 2       | 3        |
| 1008    | 2          | 3000.00   | 1       | 4        |
+---------+------------+-----------+---------+----------+
11 rows selected (0.306 seconds)(https://www.dwsql.com)

window子句带来的好处

代码简洁，尤其是在需要多个窗口函数的时候。
多个不同逻辑的窗口函数，尤其是分组和排序字段较多时，阅读更加清晰；
修改分组字段或者排序字段时，只需要修改window子句，简洁方便，更不易出错。

ANSI SQL标准与 Spark SQL 之间的差异

特性 / 语法	标准 ANSI SQL 支持度	Spark SQL 支持度	示例与说明
基础全局窗口定义	✅ 支持	✅ 支持	WINDOW w AS (PARTITION BY id)
定义多个独立窗口	✅ 支持	✅ 支持	用逗号隔开定义多个别名
窗口继承/派生	✅ 支持	❌ 不支持	w2 AS (w1 ...) (Spark 会报错)
在前向引用中追加描述	✅ 支持	❌ 不支持	ROW_NUMBER() OVER (w ...) (Spark 不允许在 OVER 中追加)

写的时候注意几个坑

窗口名别跟列名、别名重了，会报歧义错。养成加前缀的习惯，比如 w_rank、w_dept。
WINDOW 子句的位置不能随便放——它必须在 ORDER BY 前面。
over后面带括号，虽然只有一个window子句的时候，不写括号也能执行，但是当有两个及以上时不带括号直接报错。 row_number()over (salary_asc)，而不是 row_number()over salary_desc。

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原始发表：2026-06-21，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

函数