我以為我懂 SQL
有沒有這種感覺：寫出來的 SQL 像在禮貌地求數據庫“拜托把這些數據給我”，但內心卻想不動用那種層層嵌套、令人心寒的子查詢“邪術”，也能直接把分析搞定？歡迎加入同溫層。我們都經歷過——盯著屏幕發呆，心里盤算著要不要全導出到 Excel，然后“今天到此為止”。
可要是我告訴你：SQL 一直把“超能力”藏在明處呢？
SQL 的小秘密
在“數據庫入門”課上，常被忽略的事實是：SQL 不只是“查表 + WHERE 別寫漏”的檢索語。恰恰相反；當大家忙著追新一代 JavaScript 框架時，SQL 已經靜悄悄進化成一門可做嚴肅分析的“重器”。
關鍵角色登場——窗口函數（window functions）。當你自信地說“我會 JOIN，所以我 SQL 還行”時，資深 DBA 偶爾會露出意味深長的微笑，原因就在這兒。
當常規函數不頂用：窗口函數接管
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把窗口函數想成你工具箱里那把“你竟然一直沒注意到的瑞士軍刀”。它們就是那個“等等，SQL 還能這樣？”的按鈕，往往能把“會寫查詢的人”與“會做分析的人”區分開來。
設想一個場景：老板要一份報表——每一筆銷售、對應銷售是誰、發生時間、該銷售員的累計金額，還要按照月份對每筆銷售排名，并且想看這筆相對上一次銷售的提升幅度。
傳統 SQL 的幾條路：
- 寫一個套一個、像套娃與括號聯名的“深海怪物”；
- 拆成多條查詢，再用外科縫合術把結果拼起來；
- 更新簡歷，換條賽道。
有了窗口函數？——一條優雅的查詢就行。我不開玩笑。
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真實例子
假設你在 “Widgets R Us” 做數據，手里有一張 sales 表。CEO（剛讀完一本“數據驅動決策”的書）想看：各銷售是否逐步變強。
傳統（拆分）思路：
-- 第一步：取基礎銷售數據
SELECT * FROM sales;
-- 第二步：算累計（另起一條，或相關子查詢地獄）
SELECT ...（相關子查詢噩夢）...
-- 第三步：算排名（再開一條）
SELECT ...（更多嵌套）...
-- 第四步：放棄，去學 Python窗口函數思路（一次到位）：
SELECT
sale_id,
rep_name,
sale_month,
sale_amount,
SUM(sale_amount) OVER (
PARTITION BY rep_name
ORDER BY sale_month
) AS running_total,
RANK() OVER (
PARTITION BY sale_month
ORDER BY sale_amount DESC
) AS monthly_rank,
sale_amount - LAG(sale_amount) OVER (
PARTITION BY rep_name
ORDER BY sale_month
) AS amount_difference
FROM sales
ORDER BY sale_month, rep_name;看這“優雅的巨獸”。一條語句，面面俱到——就像發現你那輛“樸素小車”能突然變形一樣。
關鍵字 OVER：不只是“又一個 SQL 詞”
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魔法發生在 OVER 子句。它相當于告訴 SQL：“為當前行劃定一扇窗口，在這扇窗口里的那些行上，做點數學。”
PARTITION BY：把數據分組（像GROUP BY），但不折疊行。也就是說，你仍能保留每一行的細節，同時在組內做聚合、排序或對比。ORDER BY（位于OVER內）：定義組內的順序，使得“運行累計”、“環比”等時間序列類指標可被自然表達。
當傳統聚合像“用叉子喝湯”
老實說，用傳統聚合硬摳復雜分析，有點像拿刀去參加槍戰：并非不可能，但代價巨大。
例如不用窗口函數算累計：
SELECT
s1.sale_id,
s1.rep_name,
s1.sale_month,
s1.sale_amount,
(SELECT SUM(s2.sale_amount)
FROM sales s2
WHERE s2.rep_name = s1.rep_name
AND s2.sale_month <= s1.sale_month) AS running_total
FROM sales s1;這是一條相關子查詢，對每一行都要再跑一遍。百萬行？那就是百萬次子查詢。數據庫不會哭，但它一定在“翻白眼”。
窗口函數版：
SUM(sale_amount) OVER (
PARTITION BY rep_name
ORDER BY sale_month
)就這？對，就這——That’s the tweet.
窗口函數能“救命”的場景
- 銷售分析：一口氣拿下環比、移動平均、累計與月內排名；因此，回合數更少，鏈路更短。
- 客戶洞察：分區內做分位數或 Top X%，與此同時，還能保留明細行，避免“先聚合再回填”的曲線操作。
- 時間序列：平滑、異常檢測、趨勢提取；盡管如此，你依然不需要把數據搬去 Excel。
- HR 指標：每部門的薪酬分位、差距識別、跨期績效排序；因此，口徑清晰，可復用性高。
- 社交場合：當別人用嵌套子查詢時，你只需淡淡一笑：“窗口函數了解一下？”
“同好會”的暗號
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懂窗口函數的人，會彼此點頭示意。這像個“隱秘俱樂部”，入場券就是能分清 **RANK() / DENSE_RANK() / ROW_NUMBER()**：
RANK()：1, 2, 3, 3, 5...（并列占同名次；下一個名次跳過）；DENSE_RANK()：1, 2, 3, 3, 4...（并列占同名次；名次不跳號）；ROW_NUMBER()：1, 2, 3, 4, 5...（無并列，每行唯一序號）。
用哪一個，取決于業務語義；因此，邊界要想清；與此同時，排序字段也要穩定；盡管如此，別忘了在 OVER 里加上 ORDER BY。
不用窗口函數的“隱性稅”
每當你在沒有窗口函數的情況下硬寫復雜 SQL，你的靈魂就會輕輕碎一角——這當然不是科學，但你懂我意思。真正的成本在于：
- 可讀性：同事讀你的嵌套查詢，可能需要預約心理咨詢；
- 性能：數據庫干著本可避免的重復勞動；
- 可維護性：需求一改（總會改），你就得從根基重寫；
- 個人成長：錯過“以簡馭繁”的快感與自信。
下次開會如何顯得“很會”
下次有人提到數據難題，你可以若無其事地說一句：“這個挺適合帶滑動幀（sliding frame）的窗口函數。”
接下來，房間里的反應通常二選一： a) 迷茫的注視（恭喜，你成了“SQL 智者”）； b) 會心的點頭（你找到同路人了）。
窗口就在眼前
事實是：大多數 SQL 使用者止步于基礎操作——就像買了智能機只拿它打電話。與此同時，窗口函數安靜地待在那兒，等著幫你把數據“馴化”。
必須學窗口函數嗎？**不必須。**用石頭在河邊搓衣服也能把衣服洗干凈——只是我個人更喜歡洗衣機。
所以，當你寫到第 N 個子查詢、或因數據“過于復雜”而想改行時，請記住：窗口函數一直都在，不專屬于口袋里揣著自鳴得意筆套的“數據庫極客”。
它屬于任何在乎時間、理智，以及優雅解法的人。
如果這仍然不是你……那我聽說 Excel 今年也有不少“不錯的更新”。
