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本文介绍窗口函数的基础语法和示例。
窗口函数用于对指定的多行数据进行计算并返回计算的结果,与 GROUP BY 的区别在于其仅会将计算结果附加到每一行数据上,而不会对行本身进行合并。

语法

window_function (expression) OVER (
[ PARTITION BY part_key ]
[ ORDER BY order_key ]
[ { ROWS | RANGE } BETWEEN frame_start AND frame_end ] )

参数说明

参数
说明
window_function
窗口值计算方法,支持通用聚合函数、排序函数和取值函数。
PARTITION BY
窗口分区依据。
ORDER BY
窗口分区内多行数据排序依据。
{ ROWS |RANGE } BETWEEN frame_start AND frame_end
窗口帧,即窗口分区内每行数据计算值时使用到的数据范围(行),未指定时代表窗口分区内的所有行。
使用示例:
rows between current row and 1 following:当前行及后一行。
rows between 1 preceding and current row:当前行及前一行。
rows between 1 preceding and 1 following:前一行至后一行(共三行)。
rows between current row and unbounded following:当前行及后续所有行。
rows between unbounded preceding and current row:当前行及前面的所有行。

通用聚合函数

支持所有的 通用聚合函数,例如 sum(),avg()等,通用聚合函数将针对每行数据计算其在窗口帧内的统计值。

排序函数

排序函数不能使用窗口帧
函数
说明
rank()
对每个窗口分区分别进行排名并返回值。相同的值拥有相同的排名,所以排名可能不是连续的。例如,有两个相同值的排名为1,则下一个值的排名为3。
dense_rank()
与 rank() 类似,区别在于该函数排名是连续的。例如,有两个相同值的排名为1,则下一个值的排名为2。
cume_dist()
统计窗口分区内各个值的累计分布,即窗口分区内值小于等于当前值的行数占窗口内总行数的比例。
ntile(n)
将窗口分区内数据按照顺序分为n组,如果分区内的行数没有被平均分成 n 组,则从第一组开始,每组分配一个剩余值。例如:数据有6行,需要分为4组,则每行数据的组号为 1、1、2、2、3、4。
percent_rank()
计算每行数据在窗口分区内的百分比排名,计算方式为(r - 1) / (n - 1),其中r为通过 rank() 获取到排名值,n为窗口分区内的总行数
row_number()
返回窗口分区内每行数据(根据排序规则排序后)的序号,从1开始,每行均为唯一值。

取值函数

函数
说明
first_value(key)
返回窗口分区内的第一个值。
last_value(key)
返回窗口分区内最后一个值。
nth_value(key, offset)
返回窗口分区内指定偏移后的值,offset 从1开始计算。如果 offset 为 null 或超过了窗口分区内行的数量,则返回null。offset 不允许为0或负数。
lead(key[, offset[, default_value]])
返回窗口分区内当前行向后指定偏移后的值,offset 从0开始计算,即当前行。offset 默认为1,如果 offset 为 null,则返回 null。如果偏移后的行超出了窗口分区,则返回 default_value,未指定时返回 null。
使用该函数时必须制定窗口分区内的排序规则(ORDER BY),并且不能使用窗口帧。
lag(key[, offset[, default_value]])
与 lead(key[, offset[, default_value]]) 函数类似,区别在于该函数会返回当前行向前指定偏移后的值。

示例

示例1:查询最近1小时每个接口最慢的5个请求及其请求 ID

选择时间范围为近1小时,并执行如下查询和分析语句,其中 action 为接口名称,timeCost 为接口响应时间,seqId 为请求ID。
查询和分析语句
* | select * from (select action,timeCost,seqId,rank() over (partition by action order by timeCost desc) as ranking order by action,ranking,seqId) where ranking<=5 limit 10000
查询和分析结果
action
timeCost
seqId
ranking
ModifyXXX
151
d75427b3-c562-6d7a-354f-469963aab689
1
ModifyXXX
104
add0d353-1099-2c73-e9c9-19ad02480474
2
CreateXXX
1254
c7d591f0-2da6-292c-8abf-98a0716ff8c6
1
CreateXXX
970
d920cf7a-7e7b-524b-68e9-a957c454c328
2
CreateXXX
812
16357f6d-33b3-83ea-0ae3-b1a2233d4858
3
CreateXXX
795
0efdab5e-af5f-4a4a-0618-7961420d17a1
4
CreateXXX
724
fb0481f2-dcfc-9500-cb44-a139b774aceb
5
DescribeXXX
55242
4129dcda-46d7-9213-510e-f58cba29daf5
1
DescribeXXX
17413
e36cdeb0-cbc5-ce2b-dec7-f485818ab6c7
2
DescribeXXX
10171
cd6228f7-4644-ba45-f539-0fce7b09455b
3
DescribeXXX
9475
48b6f6e3-6d08-5a31-cd68-89006a346497
4
DescribeXXX
9337
940b5398-e2ae-9141-801b-b7f0ca548875
5

示例2:查询应用吞吐量的3日移动平均值变化趋势

选择查询和分析的时间范围为最近7天,并执行如下查询和分析语句,其中 pv 为每天的应用吞吐量,avg_pv_3 是3天移动平均后的应用吞吐量。
查询和分析语句
* | select avg(pv) over(order by analytic_time rows between 2 preceding and current row) as avg_pv_3,pv,analytic_time from (select histogram( cast(__TIMESTAMP__ as timestamp),interval 1 day) as analytic_time, count(*) as pv group by analytic_time order by analytic_time)
查询和分析结果