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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

在这里插入图片描述

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 (<
http://www.whsansanxincailiao.cn/news/30289242.html

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