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文章大纲
- PostgreSQL窗口函数与高级聚合：从排序到动态分析的全场景应用
- 1. 窗口函数核心概念解析
- 1.1 窗口函数语法结构
- 1.2 核心组成要素
- 2. 排名窗口函数深度解析
- 2.1 ROW_NUMBER()：唯一顺序排名
- 示例演示
- 2.2 `RANK()：并列排名（跳跃排名） !!! `
- 2.3 DENSE_RANK()：密集排名（连续排名）
- 3. 聚合窗口函数实战应用
- 3.1 SUM() OVER()：动态累加计算
- 3.1.1 简单累加（无框架定义）
- 3.1.2 滑动窗口（指定框架范围）
- 3.2 常用聚合窗口函数对比
- 4. 高级窗口函数特性
- 4.1 多分区与复杂排序
- 4.2 窗口范围定义（frame_clause）
- 4.2.1 基于物理行的范围（ROWS）
- 4.2.2 基于逻辑值的范围（RANGE）
- 4.3 窗口函数与GROUP BY的区别
- 5. 性能优化与最佳实践
- 5.1 执行计划分析
- 5.2 索引优化策略
- 5.3 避免性能陷阱
- 6. 典型业务场景应用
- 6.1 电商用户行为分析
- 6.2 金融数据趋势分析
- 6.3 人力资源管理
- 7. 常见错误与解决方案
- 7.1 缺少ORDER BY导致意外结果
- 7.2 分区字段与排序字段混淆
- 7.3 框架范围错误导致性能问题
- 8. 总结与扩展学习
- 8.1 窗口函数选择矩阵
- 8.2 最佳实践
- 8.3 扩展学习资源
PostgreSQL窗口函数与高级聚合：从排序到动态分析的全场景应用
1. 窗口函数核心概念解析
- 在PostgreSQL数据分析中，窗口函数（Window Function）是突破传统聚合函数局限性的关键技术。
- 与普通聚合函数（如SUM、AVG）不同，
窗口函数在计算时不会将多行数据合并为一行，而是为每一行数据生成一个计算结果，这些结果依赖于与当前行相关的一个数据窗口。
1.1 窗口函数语法结构
<窗口函数> OVER (<