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在 OLAP（联机分析处理）场景或明细数据驱动的应用中，SQL Server 提供的**窗口函数（Window Functions）**是一种高效、表达能力强的 SQL 特性。特别是通过 OVER() 子句中的 ROWS BETWEEN、RANGE BETWEEN 等关键字，开发者可以对“窗口行数”进行精确控制，从而实现滑动聚合、对比分析、排名处理等复杂逻辑。

本文将系统梳理 SQL Server 窗口函数中关于**“窗口行数控制”**的核心机制与用法，并结合具体业务场景进行分析。

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一、窗口函数基础结构

窗口函数的基本结构如下：

函数名() OVER ([PARTITION BY 分组列][ORDER BY 排序列][ROWS | RANGE 窗口范围]
)

其中：

关键字/语法	说明
OVER()	表示开启窗口函数语义
PARTITION BY	按某字段分组计算窗口（类似于 GROUP BY，但保留明细）
ORDER BY	定义窗口内的顺序，许多函数（如排名函数）依赖它
ROWS BETWEEN ...	以“物理行数”为单位定义窗口范围
RANGE BETWEEN ...	以“排序值范围”为单位定义窗口范围（注意限制）

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二、核心窗口函数分类

类别	典型函数	用途
排名类	ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()	获取排序位置
聚合类	SUM()、AVG()、MIN()、MAX()、COUNT()	对窗口内行执行聚合
偏移类	LAG()、LEAD()	获取前/后某行的值
分布类	NTILE(n)	把排序后结果平均分为 n 组
首尾类	FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()	获取窗口内首尾元素

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三、窗口范围关键字详解

1. ROWS BETWEEN —— 精确控制“行数”范围

用于物理行级别的窗口控制。

常见语法：

ROWS BETWEEN <x> PRECEDING AND <y> FOLLOWING

范围表达式	含义
UNBOUNDED PRECEDING	窗口起点为分区首行
UNBOUNDED FOLLOWING	窗口终点为分区末行
CURRENT ROW	当前行
<n> PRECEDING	当前行之前第 n 行
<n> FOLLOWING	当前行之后第 n 行

示例：最近 3 天内销售额统计

SELECT StoreID,OrderDate,SUM(SalesAmount) OVER (PARTITION BY StoreID ORDER BY OrderDate ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS RollingSales
FROM Sales;

解释：对每家门店，从当前行往前取 2 行（共 3 天）累计销售额。

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2. RANGE BETWEEN —— 控制“值范围”

用于排序键的值范围（只支持数值或日期等可比较的数据类型），适合处理“时间点相等”或“分段累计”的需求。

示例：

SELECT OrderID,OrderDate,SUM(SalesAmount) OVER (ORDER BY OrderDateRANGE BETWEEN INTERVAL 7 DAY PRECEDING AND CURRENT ROW) AS WeeklySales
FROM Sales;

注意：SQL Server 不支持带间隔单位的 RANGE BETWEEN INTERVAL 写法，只有在排序列值重复时有意义，大部分场景建议使用 ROWS 替代。

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3. PARTITION BY：分组窗口范围

将结果集拆分为多个分区，在每个分区内独立进行窗口计算。

示例：每个用户最近 3 次登录时间：

SELECT UserID,LoginTime,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY UserID ORDER BY LoginTime DESC) AS RecentLoginRank
FROM Logins;

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4. ORDER BY：定义窗口顺序

窗口函数中，ORDER BY 不仅决定了排序顺序，还直接影响窗口范围的定义、偏移函数的目标行。

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四、典型业务场景示例

1. 移动平均值 / 滚动统计

SELECT OrderDate,AVG(SalesAmount) OVER (ORDER BY OrderDate ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS 7DayAvg
FROM Sales;

说明：用于生成时间序列 KPI，如活跃用户、日均订单、周均销售。

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2. 分组内 Top-N 查询

WITH RankedSales AS (SELECT *,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY StoreID ORDER BY SalesAmount DESC) AS rkFROM Sales
)
SELECT * FROM RankedSales WHERE rk <= 3;

说明：每家门店销售额排名前 3 的订单。

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3. 同环比分析（同比、环比）

SELECT OrderDate,SalesAmount,LAG(SalesAmount, 1) OVER (ORDER BY OrderDate) AS PrevDaySales,SalesAmount - LAG(SalesAmount, 1) OVER (ORDER BY OrderDate) AS Diff
FROM Sales;

说明：可用于订单增长、访问流量增幅等同比分析。

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4. 取每组的第一条/最后一条记录

SELECT *,FIRST_VALUE(OrderDate) OVER (PARTITION BY CustomerID ORDER BY OrderDate) AS FirstOrderDate
FROM Orders;

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五、性能优化建议

优化项	建议
排序列索引	窗口函数大多依赖 ORDER BY，请确保排序列建索引
分区字段选择	分区过多会影响性能，适当合并分区或避免过细粒度
大数据量	可使用中间物化表 + 分页处理
滑动窗口	推荐 ROWS，其物理执行计划更稳定、可控

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六、总结：它解决了什么问题？

问题	窗口函数解决方案
明细数据无法聚合	聚合类窗口函数在保留明细的同时支持分组汇总
不方便比较上下行	偏移类函数（如 LAG/LEAD）替代子查询
分组后无法保留明细	PARTITION BY 保留分组上下文
复杂排序排名	排名函数简化业务逻辑
移动统计性能差	ROWS BETWEEN 替代子查询或游标，提升可维护性与效率

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附：常用窗口函数参考表

函数名	用途	是否支持 OVER()
ROW_NUMBER()	排名	✅
RANK() / DENSE_RANK()	去重排名	✅
SUM() / AVG()	累计	✅
LAG() / LEAD()	上/下行取值	✅
NTILE(n)	分组编号	✅
FIRST_VALUE() / LAST_VALUE()	取窗口边界值	✅

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