Посчитать уникальные значения в оконной функции

Обновлено: 01.05.2024

Оконная функция выполняет вычисления для набора строк, некоторым образом связанных с текущей строкой. Её действие можно сравнить с вычислением, производимым агрегатной функцией. Однако с оконными функциями строки не группируются в одну выходную строку, что имеет место с обычными, не оконными, агрегатными функциями. Вместо этого, эти строки остаются отдельными сущностями. Внутри же, оконная функция, как и агрегатная, может обращаться не только к текущей строке результата запроса.

Вот пример, показывающий, как сравнить зарплату каждого сотрудника со средней зарплатой его отдела:

Первые три столбца извлекаются непосредственно из таблицы empsalary , при этом для каждой строки таблицы есть строка результата. В четвёртом столбце оказалось среднее значение, вычисленное по всем строкам, имеющим то же значение depname , что и текущая строка. (Фактически среднее вычисляет та же обычная, не оконная функция avg , но предложение OVER превращает её в оконную, так что её действие ограничивается рамками окон.)

Вызов оконной функции всегда содержит предложение OVER , следующее за названием и аргументами оконной функции. Это синтаксически отличает её от обычной, не оконной агрегатной функции. Предложение OVER определяет, как именно нужно разделить строки запроса для обработки оконной функцией. Предложение PARTITION BY , дополняющее OVER , разделяет строки по группам, или разделам, объединяя одинаковые значения выражений PARTITION BY . Оконная функция вычисляется по строкам, попадающим в один раздел с текущей строкой.

Вы можете также определять порядок, в котором строки будут обрабатываться оконными функциями, используя ORDER BY в OVER . (Порядок ORDER BY для окна может даже не совпадать с порядком, в котором выводятся строки.) Например:

Как показано здесь, функция rank выдаёт порядковый номер для каждого уникального значения в разделе текущей строки, по которому выполняет сортировку предложение ORDER BY . У функции rank нет параметров, так как её поведение полностью определяется предложением OVER .

Строки, обрабатываемые оконной функцией, представляют собой « виртуальные таблицы » , созданные из предложения FROM и затем прошедшие через фильтрацию и группировку WHERE и GROUP BY и, возможно, условие HAVING . Например, строка, отфильтрованная из-за нарушения условия WHERE , не будет видна для оконных функций. Запрос может содержать несколько оконных функций, разделяющих данные по-разному с применением разных предложений OVER , но все они будут обрабатывать один и тот же набор строк этой виртуальной таблицы.

Мы уже видели, что ORDER BY можно опустить, если порядок строк не важен. Также возможно опустить PARTITION BY , в этом случае образуется один раздел, содержащий все строки.

Есть ещё одно важное понятие, связанное с оконными функциями: для каждой строки существует набор строк в её разделе, называемый рамкой окна. Некоторые оконные функции обрабатывают только строки рамки окна, а не всего раздела. По умолчанию с указанием ORDER BY рамка состоит из всех строк от начала раздела до текущей строки и строк, равных текущей по значению выражения ORDER BY . Без ORDER BY рамка по умолчанию состоит из всех строк раздела. [5] Посмотрите на пример использования sum :

Так как в этом примере нет указания ORDER BY в предложении OVER , рамка окна содержит все строки раздела, а он, в свою очередь, без предложения PARTITION BY включает все строки таблицы; другими словами, сумма вычисляется по всей таблице и мы получаем один результат для каждой строки результата. Но если мы добавим ORDER BY , мы получим совсем другие результаты:

Здесь в сумме накапливаются зарплаты от первой (самой низкой) до текущей, включая повторяющиеся текущие значения (обратите внимание на результат в строках с одинаковой зарплатой).

Оконные функции разрешается использовать в запросе только в списке SELECT и предложении ORDER BY . Во всех остальных предложениях, включая GROUP BY , HAVING и WHERE , они запрещены. Это объясняется тем, что логически они выполняются после этих предложений, а также после не оконных агрегатных функций, и значит агрегатную функцию можно вызывать в аргументах оконной, но не наоборот.

Если вам нужно отфильтровать или сгруппировать строки после вычисления оконных функций, вы можете использовать вложенный запрос. Например:

Данный запрос покажет только те строки внутреннего запроса, у которых rank (порядковый номер) меньше 3.

Когда в запросе вычисляются несколько оконных функций для одинаково определённых окон, конечно можно написать для каждой из них отдельное предложение OVER , но при этом оно будет дублироваться, что неизбежно будет провоцировать ошибки. Поэтому лучше определение окна выделить в предложение WINDOW , а затем ссылаться на него в OVER . Например:

Подробнее об оконных функциях можно узнать в Подразделе 4.2.8, Разделе 9.22, Подразделе 7.2.5 и в справке SELECT .

[5] Рамки окна можно определять и другими способами, но в этом введении они не рассматриваются. Узнать о них подробнее вы можете в Подразделе 4.2.8.

Я с удивлением обнаружил, что многие разработчики, даже давно использующие postgresql, не понимают оконные функции, считая их какой-то особой магией для избранных. Ну или в лучшем случае «копипастят» со StackOverflow выражения типа «row_number() OVER ()», не вдаваясь в детали. А ведь оконные функции — полезнейший функционал PostgreSQL.
Попробую по-простому объяснить, как можно их использовать.

Для начала хочу сразу пояснить, что оконные функции не изменяют выборку, а только добавляют некоторую дополнительную информацию о ней. Т.е. для простоты понимания можно считать, что postgres сначала выполняет весь запрос (кроме сортировки и limit), а потом только просчитывает оконные выражения.

Синтаксис примерно такой:

Окно — это некоторое выражение, описывающее набор строк, которые будет обрабатывать функция и порядок этой обработки.
Причем окно может быть просто задано пустыми скобками (), т.е. окном являются все строки результата запроса.

Например, в этом селекте к обычным полям id, header и score просто добавится нумерация строк.

В оконное выражение можно добавить ORDER BY, тогда можно изменить порядок обработки.

Обратите внимание, что я добавил еще и в конце всего запоса ORDER BY id, при этом рейтинг посчитан все равно верно. Т.е. посгрес просто отсортировал результат вместе с результатом работы оконной функции, один order ничуть не мешает другому.

Дальше — больше. В оконное выражение можно добавить слово PARTITION BY [expression],
например row_number() OVER (PARTITION BY section), тогда подсчет будет идти в каждой группе отдельно:

Если не указывать партицию, то партицией является весь запрос.

Тут сразу надо немного сказать о функциях, которые можно использовать, так как есть очень важный нюанс.
В качестве функции можно использовать, так сказать, истинные оконные функции из мануала — это row_number(), rank(), lead() и т.д., а можно использовать функции-агрегаты, такие как: sum(), count() и т.д. Так вот, это важно, агрегатные функции работают слегка по-другому: если не задан ORDER BY в окне, идет подсчет по всей партиции один раз, и результат пишется во все строки (одинаков для всех строк партиции). Если же ORDER BY задан, то подсчет в каждой строке идет от начала партиции до этой строки.

Давайте посмотрим это на примере. Например, у нас есть некая (сферическая в вакууме) таблица пополнений балансов.

и мы хотим узнать заодно, как менялся остаток на балансе при этом:

Т.е. для каждой строки идет подсчет в отдельном фрейме. В данном случае фрейм — это набор строк от начала до текущей строки (если было бы PARTITION BY, то от начала партиции).

Если же мы для агрегатной фунции sum не будем использовать ORDER BY в окне, тогда мы просто посчитаем общую сумму и покажем её во всех строках. Т.е. фреймом для каждой из строк будет весь набор строк
от начала до конца партиции.

Вот такая особенность агрегатных функций, если их использовать как оконные. На мой взгляд, это довольно-таки странный, интуитивно неочевидный момент SQL-стандарта.

Оконные функции можно использовать сразу по несколько штук, они друг другу ничуть не мешают, чтобы вы там в них не написали.

Если у вас много одинаковых выражений после OVER, то можно дать им имя и вынести отдельно с ключевым словом WINDOW, чтобы избежать дублирования кода. Вот пример из мануала:

Здесь w после слова OVER идет без уже скобок.

Результат работы оконной функции невозможно отфильтровать в запросе с помощью WHERE, потому что оконные фунции выполняются после всей фильтрации и группировки, т.е. с тем, что получилось. Поэтому чтобы выбрать, например, топ 5 новостей в каждой группе, надо использовать подзапрос:

Еще пример для закрепления. Помимо row_number() есть несколько других функций. Например lag, которая ищет строку перед последней строкой фрейма. К примеру мы можем найти насколько очков новость отстает от предыдущей в рейтинге:

Прошу в коментариях накидать примеров, где особенно удобно применять оконные фунции. А также, какие с ними могут возникнуть проблемы, если таковые имеются.

Подписывайтесь на подкаст о разработке "Цинковый прод", где мы обсуждаем базы данных, языки программирования и всё на свете!

Сразу хочется отметить, что данная статья написана исключительно для людей, начинающих свой путь в изучении SQL и оконных функций. Здесь могут быть не разобраны сложные применения функций и могут не использоваться сложные формулировки определений - все написано максимально простым языком для базового понимания.

P.S. Если автор что-то не разобрал и не написал, значит он посчитал это не обязательным в рамках этой статьи)))

Для примеров будем использовать небольшую таблицу, которая показывает оценки учеников по разным предметам. В БД табличка выглядит следующим образом

SQL часто используется для вычислений в данных различных метрик или агрегаций значений по измерениям. Помимо функций агрегации для этого широко используются оконные функции.

Оконная функция в SQL - функция, которая работает с выделенным набором строк (окном, партицией) и выполняет вычисление для этого набора строк в отдельном столбце.

Партиции (окна из набора строк) - это набор строк, указанный для оконной функции по одному из столбцов или группе столбцов таблицы. Партиции для каждой оконной функции в запросе могут быть разделены по различным колонкам таблицы.

В чем заключается главное отличие оконных функций от функций агрегации с группировкой?

При использовании агрегирующих функций предложение GROUP BY сокращает количество строк в запросе с помощью их группировки.

При использовании оконных функций количество строк в запросе не уменьшается по сравнении с исходной таблицей.

Порядок расчета оконных функций в SQL запросе

Сначала выполняется команда выборки таблиц, их объединения и возможные подзапросы под командой FROM.

Далее выполняются условия фильтрации WHERE, группировки GROUP BY и возможная фильтрация c HAVING

Только потом применяется команда выборки столбцов SELECT и расчет оконных функций под выборкой.

После этого идет условие сортировки ORDER BY, где тоже можно указать столбец расчета оконной функции для сортировки.

Здесь важно уточнить, что партиции или окна оконных функций создаются после разделения таблицы на группы с помощью команды GROUP BY, если эта команда используется в запросе.

Синтаксис оконных функций

Синтаксис оконных функций вне зависимости от их класса будет так или иначе состоять из идентичных команд.

Оконные функции можно прописывать как под командой SELECT, так и в отдельном ключевом слове WINDOW, где окну дается алиас (псевдоним), к которому можно обращаться в SELECT выборке.

Классы Оконных функций

Множество оконных функций можно разделять на 3 класса:

Функции смещения (Value)

Агрегирующие:

Можно применять любую из агрегирующих функций - SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX

Ранжирующие:

В ранжирующих функция под ключевым словом OVER обязательным идет указание условия ORDER BY, по которому будет происходить сортировка ранжирования.

ROW_NUMBER() - функция вычисляет последовательность ранг (порядковый номер) строк внутри партиции, НЕЗАВИСИМО от того, есть ли в строках повторяющиеся значения или нет.

RANK() - функция вычисляет ранг каждой строки внутри партиции. Если есть повторяющиеся значения, функция возвращает одинаковый ранг для таких строчек, пропуская при этом следующий числовой ранг.

DENSE_RANK() - то же самое что и RANK, только в случае одинаковых значений DENSE_RANK не пропускает следующий числовой ранг, а идет последовательно.

Про NULL в случае ранжирования:

Для SQL пустые NULL значения будут определяться одинаковым рангом

Функции смещения:

Это функции, которые позволяют перемещаясь по выделенной партиции таблицы обращаться к предыдущему значению строки или крайним значениям строк в партиции.

LAG() - функция, возвращающая предыдущее значение столбца по порядку сортировки.

LEAD() - функция, возвращающая следующее значение столбца по порядку сортировки.

На простом примере видно, как можно в одной строке получить текущую оценку, предыдущую и следующую оценки Пети в четвертях.

FIRST_VALUE()/LAST_VALUE() - функции возвращающие первое или последнее значение столбца в указанной партиции. В качестве аргумента указывает столбец, значение которого нужно вернуть. В оконной функции под словом OVER обязательное указание ORDER BY условия.

В следующей версии статьи разберем отдельно такое понятие как фрейм окна функции или window frame и рассмотрим на простых примерах как он используется.

Привет, Хабр! В компании, где я работаю, часто проходят (за мат извините) митапы. На одном из них выступал мой коллега с докладом об оконных функциях и группировках Oracle. Эта тема показалась мне стоящей того, чтобы сделать о ней пост.

С самого начала хотелось бы уточнить, что в данном случае Oracle представлен как собирательный язык SQL. Группировки и методы их применения подходят ко всему семейству SQL (который понимается здесь как структурированный язык запросов) и применимы ко всем запросам с поправками на синтаксис каждого языка.

Всю необходимую информацию я постараюсь кратко и доступно объяснить в двух частях. Пост скорее будет полезен начинающим разработчикам. Кому интересно — добро пожаловать под кат.

Часть 1: предложения Order by, Group by, Having

Здесь мы поговорим о сортировке — Order by, группировке — Group by, фильтрации — Having и о плане запроса. Но обо всем по-порядку.

Order by

Оператор Order by выполняет сортировку выходных значений, т.е. сортирует извлекаемое значение по определенному столбцу. Сортировку также можно применять по псевдониму столбца, который определяется с помощью оператора.

Преимущество Order by в том, что его можно применять и к числовым, и к строковым столбцам. Строковые столбцы обычно сортируются по алфавиту.

Сортировка по возрастанию применяется по умолчанию. Если хотите отсортировать столбцы по убыванию — используйте дополнительный оператор DESC.

SELECT column1, column2, … (указывает на название)
FROM table_name
ORDER BY column1, column2… ASC|DESC;

Давайте все рассмотрим на примерах:

В первой таблице мы получаем все данные и сортируем их по возрастанию по столбцу ID.

Во второй мы также получаем все данные. Сортируем по столбцу ID по убыванию, используя ключевое слово DESC.

В третьей таблице используется несколько полей для сортировки. Сначала идет сортировка по отделу. При равенстве первого оператора для полей с одинаковым отделом применяется второе условие сортировки; в нашем случае — это зарплата.

Все довольно просто. Мы можем задать более одного условия сортировки, что позволяет более грамотно сортировать выходные списки.

Group by

В SQL оператор Group by собирает данные, полученные из базы данных в определенных группах. Группировка разделяет все данные на логические наборы, что дает возможность выполнять статистические вычисления отдельно в каждой группе.

Этот оператор используется для объединения результатов выборки по одному или нескольким столбцам. После группировки будет только одна запись для каждого значения, использованного в столбце.

С использованием оператора SQL Group by тесно связано использование агрегатных функций и оператор SQL Having. Агрегатная функция в SQL — это функция, возвращающая какое-либо одно значение по набору значений столбца. Например: COUNT(), MIN(), MAX(), AVG(), SUM()

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column_name(s)
ORDER BY column_name(s);

Group by стоит после условного оператора WHERE в запросе SELECT. По желанию можно использовать ORDER BY, чтобы отсортировать выходные значения.

Итак, опираясь на таблицу из предыдущего примера, нам нужно найти максимальную зарплату сотрудников каждого отдела. В итоговой выборке должно получиться название отдела и максимальная зарплата.

Решение 1 (без использования группировки):

Решение 2 (с использованием группировки):

В первом примере решаем задачу без использования группировки, но с использованием подселекта, т.е. в один селект вкладываем второй. Во втором решении используем группировку.

Второй пример вышел короче и читабельнее, хотя выполняет такие же функции, что и первый.

Как у нас работает Group by: сначала разбивает два отдела на группы qa и dev. Потом для каждого из них ищет максимальную зарплату.

Having

Having это инструмент фильтрации. Он указывает на результат выполнения агрегатных функций. Предложение Having используется в SQL там, где нельзя применить WHERE.

Если предложение WHERE определяет предикат для фильтрации строк, то Having используется после группировки для определения логичного предиката, фильтрующего группу по значениям агрегатных функций. Предложение необходимо для проверки значений, полученных при помощи агрегатных функций из групп строк.

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column_name(s)
HAVING condition

Сначала мы выводим отделы со средней зарплатой больше 4000. Затем выводим максимальную зарплату с применением фильтрации.

Решение 1 (без использования GROUP BY и HAVING):

Решение 2 (с использованием GROUP BY и HAVING):

В первом примере используется два подселекта: один для нахождения максимальной зарплаты, другой для фильтрации средней зарплаты. Второй пример, опять же, вышел намного проще и лаконичнее.

План запроса

Нередко бывают ситуации, когда запрос работает долго, потребляя значительные ресурсы памяти и дисков. Чтобы понять, почему запрос работает долго и неэффективно, мы можем посмотреть план запроса.

План запроса — это предполагаемый план выполнения запроса, т.е. как СУБД будет его выполнять. СУБД распишет все операции, которые будут выполняться в рамках подзапроса. Проанализировав все, мы сможем понять, где в запросе слабые места и с помощью плана запроса сможем оптимизировать их.

Исполнение любого SQL предложения в Oracle извлекает так называемый “план исполнения”. Этот план исполнения запроса является описанием того, как Oracle будет осуществлять выборку данных, согласно исполняемому SQL предложению. План представляет собой дерево, которое содержит порядок шагов и связь между ними.

К средствам, позволяющим получить предполагаемый план выполнения запроса, относятся Toad, SQL Navigator, PL/SQL Developer и др. Они выдают ряд показателей ресурсоемкости запроса, среди которых основными являются: cost — стоимость выполнения и cardinality (или rows) — кардинальность (или количество строк).

Чем больше значение этих показателей, тем менее эффективен запрос.

Ниже можно увидеть анализ плана запроса. В первом решении используется подселект, во втором — группировка. Обратите внимание, что в первом решении обработано 22 строки, во втором — 15.

Анализ плана запроса:

Ещё один анализ плана запроса, в котором применяется два подселекта:

Этот пример приведен как вариант нерационального использования средств SQL и я не рекомендую вам его использовать в своих запросах.

Все перечисленные выше функции упростят вам жизнь при написании запросов и повысят качество и читабельность вашего кода.

Часть 2: Оконные функции

Оконные функции появились ещё в Microsoft SQL Server 2005. Они осуществляют вычисления в заданном диапазоне строк внутри предложения Select. Если говорить кратко, то “окно” — это набор строк, в рамках которого происходит вычисление. “Окно” позволяет уменьшить данные и более качественно их обработать. Такая функция позволяет разбивать весь набор данных на окна.

Оконные функции обладают огромным преимуществом. Нет необходимости формировать набор данных для расчетов, что позволяет сохранить все строки набора с их уникальными ID. Результат работы оконных функций добавляется к результатирующей выборке в еще одно поле.

SELECT column_name(s)
Агрегирующая функция (столбец для вычислений)
OVER ([PARTITION BY столбец для группировки]
FROM table_name
[ORDER BY столбец для сортировки]
[ROWS или RANGE выражение для ограничения строк в пределах группы])

OVER PARTITION BY — это свойство для задания размеров окна. Здесь можно указывать дополнительную информацию, давать служебные команды, например добавить номер строки. Синтаксис оконной функции вписывается прямо в выборку столбцов.

Давайте рассмотрим все на примере: в нашу таблицу добавился еще один отдел, теперь в таблице 15 строк. Мы попытаемся вывести работников, их з/п, а также максимальную з/п организации.

В первом поле мы берем имя, во втором — зарплату. Дальше мы применяем оконную функцию over(). Используем её для получения максимальной зарплаты по всей организации, так как не указаны размеры “окна”. Over() с пустыми скобками применяется для всей выборки. Поэтому везде максимальная зарплата — 10 000. Результат действия оконной функции добавляется к каждой строчке.

Если убрать из четвертой строки запроса упоминание оконной функции, т.е. остается только max (salary), то запрос не сработает. Максимальную зарплату просто не удалось бы посчитать. Так как данные обрабатывались бы построчно, и на момент вызова max (salary) было бы только одно число текущей строки, т.е. текущего работника. Вот тут и можно заметить преимущество оконной функции. В момент вызова она работает со всем окном и со всеми доступными данными.

Давайте рассмотрим еще один пример, где нужно вывести максимальную з/п каждого отдела:

Фактически мы задаем рамки для “окна”, разбивая его на отделы. В качестве ранжирующего примера мы указываем department. У нас есть три отдела: dev, qa и sales.

“Окно” находит максимальную зарплату для каждого отдела. В результате выборки мы видим, что оно нашло максимальную зарплату сначала для dev, затем для qa, потом для sales. Как уже упоминалось выше, результат оконной функции записывается в результат выборки каждой строки.

В предыдущем примере в скобках после over не было указано. Здесь мы использовали PARTITION BY, которое позволило задать размеры нашего окна. Здесь можно указывать какую-то доп информацию, передавать служебные команды, например, номер строки.

Заключение

SQL не так прост, как кажется на первый взгляд. Все описанное выше — это базовые возможности оконных функций. С их помощью можно “упростить” наши запросы. Но в них скрыто намного больше потенциала: есть служебные операторы (например ROWS или RANGE), которые можно комбинировать, добавляя больше функциональности запросам.

Оконная функция выполняет вычисления для набора строк, некоторым образом связанных с текущей строкой. Можно сравнить её с агрегатной функцией, но, в отличие от обычной агрегатной функции, при использовании оконной функции несколько строк не группируются в одну, а продолжают существовать отдельно. Внутри же, оконная функция, как и агрегатная, может обращаться не только к текущей строке результата запроса.

Вот пример, показывающий, как сравнить зарплату каждого сотрудника со средней зарплатой его отдела:

Первые три колонки извлекаются непосредственно из таблицы empsalary, при этом для каждой строки таблицы есть строка результата. В четвёртой колонке оказалось среднее значение, вычисленное по всем строкам, имеющим то же значение depname, что и текущая строка. (Фактически среднее вычисляет та же функция avg , которую мы знаем как агрегатную, но предложение OVER превращает её в оконную, так что она обрабатывает лишь заданный набор строк.)

Вызов оконной функции всегда содержит предложение OVER, следующее за названием и аргументами оконной функции. Это синтаксически отличает её от обычной или агрегатной функции. Предложение OVER определяет, как именно нужно разделить строки запроса для обработки оконной функцией. Предложение PARTITION BY, дополняющее OVER, указывает, что строки нужно разделить по группам или разделам, объединяя одинаковые значения выражений PARTITION BY. Оконная функция вычисляется по строкам, попадающим в один раздел с текущей строкой.

Вы можете также определять порядок, в котором строки будут обрабатываться оконными функциями, используя ORDER BY в OVER. (Порядок ORDER BY для окна может даже не совпадать с порядком, в котором выводятся строки.) Например:

Как показано здесь, функция rank выдаёт порядковый номер в разделе текущей строки для каждого уникального значения, по которому выполняет сортировку предложение ORDER BY. У функции rank нет параметров, так как её поведение полностью определяется предложением OVER.

Строки, обрабатываемые оконной функцией, представляют собой "виртуальные таблицы" , созданные из предложения FROM и затем прошедшие через фильтрацию и группировку WHERE и GROUP BY и, возможно, условие HAVING. Например, строка, отфильтрованная из-за нарушения условия WHERE, не будет видна для оконных функций. Запрос может содержать несколько оконных функций, разделяющих данные по-разному с помощью разных предложений OVER, но все они будут обрабатывать один и тот же набор строк этой виртуальной таблицы.

Мы уже видели, что ORDER BY можно опустить, если порядок строк не важен. Также возможно опустить PARTITION BY, в этом случае будет только один раздел, содержащий все строки.

Есть ещё одно важное понятие, связанное с оконными функциями: для каждой строки существует набор строк в её разделе, называемый рамкой окна. По умолчанию, с указанием ORDER BY рамка состоит из всех строк от начала раздела до текущей строки и строк, равных текущей по значению выражения ORDER BY. Без ORDER BY рамка по умолчанию состоит из всех строк раздела. [1] Посмотрите на пример использования sum :

Так как в этом примере нет указания ORDER BY в предложении OVER, рамка окна содержит все строки раздела, а он, в свою очередь, без предложения PARTITION BY включает все строки таблицы; другими словами, сумма вычисляется по всей таблице и мы получаем один результат для каждой строки результата. Но если мы добавим ORDER BY, мы получим совсем другие результаты:

Оконные функции разрешается использовать в запросе только в списке SELECT и предложении ORDER BY. Во всех остальных предложениях, включая GROUP BY, HAVING и WHERE, они запрещены. Это объясняется тем, что логически они выполняются после обычных агрегатных функций, а значит агрегатную функцию можно вызвать из оконной, но не наоборот.

Данный запрос покажет только те строки внутреннего запроса, у которых rank (порядковый номер) меньше 3.

Когда в запросе вычисляются несколько оконных функций для одинаково определённых окон, конечно можно написать для каждой из них отдельное предложение OVER, но при этом оно будет дублироваться, что неизбежно будет провоцировать ошибки. Поэтому лучше определение окна выделить в предложение WINDOW, а затем ссылаться на него в OVER. Например:

Подробнее об оконных функциях можно узнать в Подразделе 4.2.8, Разделе 9.21, Подразделе 7.2.4 и в справке SELECT.

Читайте также: