Оконные функции

Оконные функции позволяют выполнять вычисления по набору строк, связанных с текущей строкой. Их можно использовать для вычислений, похожих на те, которые выполняются агрегатными функциями, но оконная функция не объединяет строки в один результирующий вывод — отдельные строки по-прежнему возвращаются.

Стандартные оконные функции

ClickHouse поддерживает стандартный SQL-синтаксис для окон и оконных функций. В таблице ниже показано, какие возможности поддерживаются в настоящее время:

Возможность	Поддерживается?	Комментарий
Спецификация окна ad hoc (`count(*) OVER (PARTITION BY id ORDER BY time DESC)`)	✅
Выражения с оконными функциями, например `(count(*) OVER ()) / 2`	✅
Предложение `WINDOW` (`SELECT ... FROM table WINDOW w AS (PARTITION BY id)`)	✅
Рамка окна `ROWS`	✅
Рамка окна `RANGE`	✅	Используется по умолчанию, если рамка окна явно не указана (`RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW`).
Синтаксис `INTERVAL` для рамки `DateTime` `RANGE OFFSET`	❌	Вместо этого укажите количество секунд (`RANGE` работает с любым числовым типом).
Рамка окна `GROUPS`	✅	Границы рамки учитывают целые группы равных строк (строк с одинаковым ключом `ORDER BY`); `N PRECEDING` и `N FOLLOWING` учитывают `N` групп равных строк до и после группы, к которой относится текущая строка.
Вычисление агрегатных функций по рамке окна (`sum(value) OVER (ORDER BY time)`)	✅	Поддерживаются все агрегатные функции.
`rank()`, `dense_rank()`/`denseRank()`, `row_number()`	✅
`percent_rank()`/`percentRank()`	✅	Эффективно вычисляет относительное положение значения в пределах партиции. Заменяет более многословный и вычислительно затратный ручной SQL-расчёт: `ifNull((rank() OVER (PARTITION BY x ORDER BY y) - 1) / nullif(count(1) OVER (PARTITION BY x) - 1, 0), 0)`.
`cume_dist()`	✅	Вычисляет кумулятивное распределение значения в группе значений. Возвращает процент строк со значениями, меньшими или равными значению в текущей строке.
`lag/lead(value, offset)`	✅	Также можно использовать один из следующих обходных вариантов: 1) `any(value) OVER (... ROWS BETWEEN <offset> PRECEDING AND <offset> PRECEDING)`, или `FOLLOWING` вместо `PRECEDING` для `lead` 2) `lagInFrame/leadInFrame`, это аналогичные функции, но они учитывают рамку окна. Чтобы получить поведение, идентичное `lag/lead`, используйте `ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING`.
`ntile(buckets)`	✅	Укажите окно, например: `(PARTITION BY x ORDER BY y ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)`.

Синтаксис

aggregate_function (column_name)
  OVER ([[PARTITION BY grouping_column] [ORDER BY sorting_column] 
        [ROWS, RANGE, or GROUPS expression_to_bound_rows_within_the_group]] | [window_name])
FROM table_name
WINDOW window_name as ([
  [PARTITION BY grouping_column]
  [ORDER BY sorting_column]
  [ROWS, RANGE, or GROUPS expression_to_bound_rows_within_the_group]
])

PARTITION BY - определяет, как разбить результирующий набор на группы.
ORDER BY - определяет порядок строк внутри группы при вычислении aggregate_function.
ROWS, RANGE или GROUPS - определяет границы рамки окна, в пределах которой вычисляется aggregate_function. ROWS считает физические строки, RANGE — значения ORDER BY, а GROUPS — группы равноправных строк (строки с одинаковым ключом ORDER BY).
WINDOW - позволяет нескольким выражениям использовать одно и то же определение окна.

      PARTITION
┌─────────────────┐  <-- UNBOUNDED PRECEDING (BEGINNING of the PARTITION)
│                 │
│                 │
│=================│  <-- N PRECEDING  <─┐
│      N ROWS     │                     │  F
│  Before CURRENT │                     │  R
│~~~~~~~~~~~~~~~~~│  <-- CURRENT ROW    │  A
│     M ROWS      │                     │  M
│   After CURRENT │                     │  E
│=================│  <-- M FOLLOWING  <─┘
│                 │
│                 │
└─────────────────┘  <--- UNBOUNDED FOLLOWING (END of the PARTITION)

Функции, доступные только как оконные функции

Следующие функции можно использовать только как оконные функции. Большинство из них — стандартные функции SQL; lagInFrame, leadInFrame и nonNegativeDerivative — расширения ClickHouse.

Function	Description
`row_number()`	Пронумеровать текущую строку в пределах её партиции, начиная с 1.
`first_value(x)`	Вернуть первое значение, вычисленное в пределах упорядоченной рамки окна.
`last_value(x)`	Вернуть последнее значение, вычисленное в пределах упорядоченной рамки окна.
`nth_value(x, offset)`	Вернуть первое значение, отличное от NULL, вычисленное для n-й строки (`offset`) в пределах упорядоченной рамки окна.
`rank()`	Присвоить ранг текущей строке в пределах её партиции с пропусками.
`dense_rank()`	Присвоить ранг текущей строке в пределах её партиции без пропусков.
`percent_rank()`	Вычислить относительный ранг текущей строки в пределах её партиции как значение от 0 до 1.
`cume_dist()`	Вычислить кумулятивное распределение значения в группе значений.
`lag(x, offset)`	Вернуть значение, вычисленное для строки, находящейся на `offset` строк перед текущей строкой в пределах партиции.
`lead(x, offset)`	Вернуть значение, вычисленное для строки, находящейся на `offset` строк после текущей строки в пределах партиции.
`lagInFrame(x)`	Вернуть значение, вычисленное для строки, находящейся на заданное физическое смещение перед текущей строкой в пределах упорядоченной рамки окна.
`leadInFrame(x)`	Вернуть значение, вычисленное для строки, находящейся на заданное число строк после текущей строки в пределах упорядоченной рамки окна.
`ntile(buckets)`	Разделить упорядоченные строки в пределах партиции на указанное количество бакетов и вернуть номер бакета для текущей строки.
`nonNegativeDerivative(metric_column, timestamp_column[, INTERVAL X UNITS])`	Вычислить неотрицательную производную `metric_column` по `timestamp_column`. Специфична для ClickHouse.

Примеры

Рассмотрим несколько примеров использования оконных функций.

Нумерация строк

CREATE TABLE salaries
(
    `team` String,
    `player` String,
    `salary` UInt32,
    `position` String
)
Engine = Memory;

INSERT INTO salaries FORMAT Values
    ('Port Elizabeth Barbarians', 'Gary Chen', 195000, 'F'),
    ('New Coreystad Archdukes', 'Charles Juarez', 190000, 'F'),
    ('Port Elizabeth Barbarians', 'Michael Stanley', 150000, 'D'),
    ('New Coreystad Archdukes', 'Scott Harrison', 150000, 'D'),
    ('Port Elizabeth Barbarians', 'Robert George', 195000, 'M');

SELECT
    player,
    salary,
    row_number() OVER (ORDER BY salary ASC) AS row
FROM salaries;

┌─player──────────┬─salary─┬─row─┐
│ Michael Stanley │ 150000 │   1 │
│ Scott Harrison  │ 150000 │   2 │
│ Charles Juarez  │ 190000 │   3 │
│ Gary Chen       │ 195000 │   4 │
│ Robert George   │ 195000 │   5 │
└─────────────────┴────────┴─────┘

SELECT
    player,
    salary,
    row_number() OVER (ORDER BY salary ASC) AS row,
    rank() OVER (ORDER BY salary ASC) AS rank,
    dense_rank() OVER (ORDER BY salary ASC) AS denseRank
FROM salaries;

┌─player──────────┬─salary─┬─row─┬─rank─┬─denseRank─┐
│ Michael Stanley │ 150000 │   1 │    1 │         1 │
│ Scott Harrison  │ 150000 │   2 │    1 │         1 │
│ Charles Juarez  │ 190000 │   3 │    3 │         2 │
│ Gary Chen       │ 195000 │   4 │    4 │         3 │
│ Robert George   │ 195000 │   5 │    4 │         3 │
└─────────────────┴────────┴─────┴──────┴───────────┘

Функции агрегации

Сравните зарплату каждого игрока со средней зарплатой в его команде.

SELECT
    player,
    salary,
    team,
    avg(salary) OVER (PARTITION BY team) AS teamAvg,
    salary - teamAvg AS diff
FROM salaries;

┌─player──────────┬─salary─┬─team──────────────────────┬─teamAvg─┬───diff─┐
│ Charles Juarez  │ 190000 │ New Coreystad Archdukes   │  170000 │  20000 │
│ Scott Harrison  │ 150000 │ New Coreystad Archdukes   │  170000 │ -20000 │
│ Gary Chen       │ 195000 │ Port Elizabeth Barbarians │  180000 │  15000 │
│ Michael Stanley │ 150000 │ Port Elizabeth Barbarians │  180000 │ -30000 │
│ Robert George   │ 195000 │ Port Elizabeth Barbarians │  180000 │  15000 │
└─────────────────┴────────┴───────────────────────────┴─────────┴────────┘

Сравните зарплату каждого игрока с максимальной зарплатой в его команде.

SELECT
    player,
    salary,
    team,
    max(salary) OVER (PARTITION BY team) AS teamMax,
    salary - teamMax AS diff
FROM salaries;

┌─player──────────┬─salary─┬─team──────────────────────┬─teamMax─┬───diff─┐
│ Charles Juarez  │ 190000 │ New Coreystad Archdukes   │  190000 │      0 │
│ Scott Harrison  │ 150000 │ New Coreystad Archdukes   │  190000 │ -40000 │
│ Gary Chen       │ 195000 │ Port Elizabeth Barbarians │  195000 │      0 │
│ Michael Stanley │ 150000 │ Port Elizabeth Barbarians │  195000 │ -45000 │
│ Robert George   │ 195000 │ Port Elizabeth Barbarians │  195000 │      0 │
└─────────────────┴────────┴───────────────────────────┴─────────┴────────┘

Партиционирование по столбцу

CREATE TABLE wf_partition
(
    `part_key` UInt64,
    `value` UInt64,
    `order` UInt64    
)
ENGINE = Memory;

INSERT INTO wf_partition FORMAT Values
   (1,1,1), (1,2,2), (1,3,3), (2,0,0), (3,0,0);

SELECT
    part_key,
    value,
    order,
    groupArray(value) OVER (PARTITION BY part_key) AS frame_values
FROM wf_partition
ORDER BY
    part_key ASC,
    value ASC;

┌─part_key─┬─value─┬─order─┬─frame_values─┐
│        1 │     1 │     1 │ [1,2,3]      │   <┐   
│        1 │     2 │     2 │ [1,2,3]      │    │  1-st group
│        1 │     3 │     3 │ [1,2,3]      │   <┘ 
│        2 │     0 │     0 │ [0]          │   <- 2-nd group
│        3 │     0 │     0 │ [0]          │   <- 3-d group
└──────────┴───────┴───────┴──────────────┘

Границы рамки окна

CREATE TABLE wf_frame
(
    `part_key` UInt64,
    `value` UInt64,
    `order` UInt64
)
ENGINE = Memory;

INSERT INTO wf_frame FORMAT Values
   (1,1,1), (1,2,2), (1,3,3), (1,4,4), (1,5,5);

-- Frame is bounded by bounds of a partition (BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)
SELECT
    part_key,
    value,
    order,
    groupArray(value) OVER (
        PARTITION BY part_key 
        ORDER BY order ASC
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
    ) AS frame_values
FROM wf_frame
ORDER BY
    part_key ASC,
    value ASC;
    
┌─part_key─┬─value─┬─order─┬─frame_values─┐
│        1 │     1 │     1 │ [1,2,3,4,5]  │
│        1 │     2 │     2 │ [1,2,3,4,5]  │
│        1 │     3 │     3 │ [1,2,3,4,5]  │
│        1 │     4 │     4 │ [1,2,3,4,5]  │
│        1 │     5 │     5 │ [1,2,3,4,5]  │
└──────────┴───────┴───────┴──────────────┘

-- short form - no bound expression, no order by,
-- an equalent of `ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING`
SELECT
    part_key,
    value,
    order,
    groupArray(value) OVER (PARTITION BY part_key) AS frame_values_short,
    groupArray(value) OVER (PARTITION BY part_key
         ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
    ) AS frame_values
FROM wf_frame
ORDER BY
    part_key ASC,
    value ASC;
┌─part_key─┬─value─┬─order─┬─frame_values_short─┬─frame_values─┐
│        1 │     1 │     1 │ [1,2,3,4,5]        │ [1,2,3,4,5]  │
│        1 │     2 │     2 │ [1,2,3,4,5]        │ [1,2,3,4,5]  │
│        1 │     3 │     3 │ [1,2,3,4,5]        │ [1,2,3,4,5]  │
│        1 │     4 │     4 │ [1,2,3,4,5]        │ [1,2,3,4,5]  │
│        1 │     5 │     5 │ [1,2,3,4,5]        │ [1,2,3,4,5]  │
└──────────┴───────┴───────┴────────────────────┴──────────────┘

-- frame is bounded by the beginning of a partition and the current row
SELECT
    part_key,
    value,
    order,
    groupArray(value) OVER (
        PARTITION BY part_key 
        ORDER BY order ASC
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS frame_values
FROM wf_frame
ORDER BY
    part_key ASC,
    value ASC;

┌─part_key─┬─value─┬─order─┬─frame_values─┐
│        1 │     1 │     1 │ [1]          │
│        1 │     2 │     2 │ [1,2]        │
│        1 │     3 │     3 │ [1,2,3]      │
│        1 │     4 │     4 │ [1,2,3,4]    │
│        1 │     5 │     5 │ [1,2,3,4,5]  │
└──────────┴───────┴───────┴──────────────┘

-- short form (frame is bounded by the beginning of a partition and the current row)
-- an equalent of `ORDER BY order ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW`
SELECT
    part_key,
    value,
    order,
    groupArray(value) OVER (PARTITION BY part_key ORDER BY order ASC) AS frame_values_short,
    groupArray(value) OVER (PARTITION BY part_key ORDER BY order ASC
       ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS frame_values
FROM wf_frame
ORDER BY
    part_key ASC,
    value ASC;

┌─part_key─┬─value─┬─order─┬─frame_values_short─┬─frame_values─┐
│        1 │     1 │     1 │ [1]                │ [1]          │
│        1 │     2 │     2 │ [1,2]              │ [1,2]        │
│        1 │     3 │     3 │ [1,2,3]            │ [1,2,3]      │
│        1 │     4 │     4 │ [1,2,3,4]          │ [1,2,3,4]    │
│        1 │     5 │     5 │ [1,2,3,4,5]        │ [1,2,3,4,5]  │
└──────────┴───────┴───────┴────────────────────┴──────────────┘

-- frame is bounded by the beginning of a partition and the current row, but order is backward
SELECT
    part_key,
    value,
    order,
    groupArray(value) OVER (PARTITION BY part_key ORDER BY order DESC) AS frame_values
FROM wf_frame
ORDER BY
    part_key ASC,
    value ASC;

┌─part_key─┬─value─┬─order─┬─frame_values─┐
│        1 │     1 │     1 │ [5,4,3,2,1]  │
│        1 │     2 │     2 │ [5,4,3,2]    │
│        1 │     3 │     3 │ [5,4,3]      │
│        1 │     4 │     4 │ [5,4]        │
│        1 │     5 │     5 │ [5]          │
└──────────┴───────┴───────┴──────────────┘

-- sliding frame - 1 PRECEDING ROW AND CURRENT ROW
SELECT
    part_key,
    value,
    order,
    groupArray(value) OVER (
        PARTITION BY part_key 
        ORDER BY order ASC
        ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS frame_values
FROM wf_frame
ORDER BY
    part_key ASC,
    value ASC;

┌─part_key─┬─value─┬─order─┬─frame_values─┐
│        1 │     1 │     1 │ [1]          │
│        1 │     2 │     2 │ [1,2]        │
│        1 │     3 │     3 │ [2,3]        │
│        1 │     4 │     4 │ [3,4]        │
│        1 │     5 │     5 │ [4,5]        │
└──────────┴───────┴───────┴──────────────┘

-- sliding frame - ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING 
SELECT
    part_key,
    value,
    order,
    groupArray(value) OVER (
        PARTITION BY part_key 
        ORDER BY order ASC
        ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
    ) AS frame_values
FROM wf_frame
ORDER BY
    part_key ASC,
    value ASC;

┌─part_key─┬─value─┬─order─┬─frame_values─┐
│        1 │     1 │     1 │ [1,2,3,4,5]  │
│        1 │     2 │     2 │ [1,2,3,4,5]  │
│        1 │     3 │     3 │ [2,3,4,5]    │
│        1 │     4 │     4 │ [3,4,5]      │
│        1 │     5 │     5 │ [4,5]        │
└──────────┴───────┴───────┴──────────────┘

-- row_number does not respect the frame, so rn_1 = rn_2 = rn_3 != rn_4
SELECT
    part_key,
    value,
    order,
    groupArray(value) OVER w1 AS frame_values,
    row_number() OVER w1 AS rn_1,
    sum(1) OVER w1 AS rn_2,
    row_number() OVER w2 AS rn_3,
    sum(1) OVER w2 AS rn_4
FROM wf_frame
WINDOW
    w1 AS (PARTITION BY part_key ORDER BY order DESC),
    w2 AS (
        PARTITION BY part_key 
        ORDER BY order DESC 
        ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW
    )
ORDER BY
    part_key ASC,
    value ASC;

┌─part_key─┬─value─┬─order─┬─frame_values─┬─rn_1─┬─rn_2─┬─rn_3─┬─rn_4─┐
│        1 │     1 │     1 │ [5,4,3,2,1]  │    5 │    5 │    5 │    2 │
│        1 │     2 │     2 │ [5,4,3,2]    │    4 │    4 │    4 │    2 │
│        1 │     3 │     3 │ [5,4,3]      │    3 │    3 │    3 │    2 │
│        1 │     4 │     4 │ [5,4]        │    2 │    2 │    2 │    2 │
│        1 │     5 │     5 │ [5]          │    1 │    1 │    1 │    1 │
└──────────┴───────┴───────┴──────────────┴──────┴──────┴──────┴──────┘

-- first_value and last_value respect the frame
SELECT
    groupArray(value) OVER w1 AS frame_values_1,
    first_value(value) OVER w1 AS first_value_1,
    last_value(value) OVER w1 AS last_value_1,
    groupArray(value) OVER w2 AS frame_values_2,
    first_value(value) OVER w2 AS first_value_2,
    last_value(value) OVER w2 AS last_value_2
FROM wf_frame
WINDOW
    w1 AS (PARTITION BY part_key ORDER BY order ASC),
    w2 AS (PARTITION BY part_key ORDER BY order ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW)
ORDER BY
    part_key ASC,
    value ASC;

┌─frame_values_1─┬─first_value_1─┬─last_value_1─┬─frame_values_2─┬─first_value_2─┬─last_value_2─┐
│ [1]            │             1 │            1 │ [1]            │             1 │            1 │
│ [1,2]          │             1 │            2 │ [1,2]          │             1 │            2 │
│ [1,2,3]        │             1 │            3 │ [2,3]          │             2 │            3 │
│ [1,2,3,4]      │             1 │            4 │ [3,4]          │             3 │            4 │
│ [1,2,3,4,5]    │             1 │            5 │ [4,5]          │             4 │            5 │
└────────────────┴───────────────┴──────────────┴────────────────┴───────────────┴──────────────┘

-- second value within the frame
SELECT
    groupArray(value) OVER w1 AS frame_values_1,
    nth_value(value, 2) OVER w1 AS second_value
FROM wf_frame
WINDOW w1 AS (PARTITION BY part_key ORDER BY order ASC ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW)
ORDER BY
    part_key ASC,
    value ASC;

┌─frame_values_1─┬─second_value─┐
│ [1]            │            0 │
│ [1,2]          │            2 │
│ [1,2,3]        │            2 │
│ [1,2,3,4]      │            2 │
│ [2,3,4,5]      │            3 │
└────────────────┴──────────────┘

-- second value within the frame + Null for missing values
SELECT
    groupArray(value) OVER w1 AS frame_values_1,
    nth_value(toNullable(value), 2) OVER w1 AS second_value
FROM wf_frame
WINDOW w1 AS (PARTITION BY part_key ORDER BY order ASC ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW)
ORDER BY
    part_key ASC,
    value ASC;

┌─frame_values_1─┬─second_value─┐
│ [1]            │         ᴺᵁᴸᴸ │
│ [1,2]          │            2 │
│ [1,2,3]        │            2 │
│ [1,2,3,4]      │            2 │
│ [2,3,4,5]      │            3 │
└────────────────┴──────────────┘

Рамка GROUPS

Рамка GROUPS считает целые группы равных строк — наборы строк с одинаковым ключом ORDER BY — а не физические строки (ROWS) или значения ORDER BY (RANGE). N PRECEDING и N FOLLOWING отсчитывают N групп равных строк до и после группы равных строк текущей строки, при этом каждая включённая группа учитывается целиком. В приведённом ниже запросе используются одинаковые границы 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING для рамок ROWS, RANGE и GROUPS. Столбец order содержит повторяющиеся и непоследовательные значения, поэтому три режима охватывают разные строки:

CREATE TABLE wf_frame_groups (`order` UInt64, value UInt64) ENGINE = Memory;
INSERT INTO wf_frame_groups FORMAT Values (10, 1), (10, 2), (20, 3), (30, 4), (30, 5);

SELECT
    order,
    value,
    groupArray(value) OVER (ORDER BY order ROWS   BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS rows_frame,
    groupArray(value) OVER (ORDER BY order RANGE  BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS range_frame,
    groupArray(value) OVER (ORDER BY order GROUPS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS groups_frame
FROM wf_frame_groups
ORDER BY order, value;

┌─order─┬─value─┬─rows_frame─┬─range_frame─┬─groups_frame─┐
│    10 │     1 │ [1,2]      │ [1,2]       │ [1,2,3]      │
│    10 │     2 │ [1,2,3]    │ [1,2]       │ [1,2,3]      │
│    20 │     3 │ [2,3,4]    │ [3]         │ [1,2,3,4,5]  │
│    30 │     4 │ [3,4,5]    │ [4,5]       │ [3,4,5]      │
│    30 │     5 │ [4,5]      │ [4,5]       │ [3,4,5]      │
└───────┴───────┴────────────┴─────────────┴──────────────┘

Каждый режим по-разному интерпретирует границы:

ROWS считает физические строки, поэтому рамка окна включает не более трёх соседних строк: текущую и по одной с каждой стороны.
RANGE считает значения order, поэтому 1 PRECEDING и 1 FOLLOWING охватывают строки, чьё значение order отличается от значения текущей строки не более чем на 1. При разрывах в 10 ни одна соседняя строка не попадает в рамку, поэтому она содержит только строки с тем же значением order, что и у текущей строки.
GROUPS считает группы равных строк, поэтому 1 PRECEDING и 1 FOLLOWING всегда полностью включают соседние группы независимо от разрывов между значениями order.

Примеры из практики

Следующие примеры показывают, как решать распространённые практические задачи.

Максимальная/общая зарплата по отделам

CREATE TABLE employees
(
    `department` String,
    `employee_name` String,
    `salary` Float
)
ENGINE = Memory;

INSERT INTO employees FORMAT Values
   ('Finance', 'Jonh', 200),
   ('Finance', 'Joan', 210),
   ('Finance', 'Jean', 505),
   ('IT', 'Tim', 200),
   ('IT', 'Anna', 300),
   ('IT', 'Elen', 500);

SELECT
    department,
    employee_name AS emp,
    salary,
    max_salary_per_dep,
    total_salary_per_dep,
    round((salary / total_salary_per_dep) * 100, 2) AS `share_per_dep(%)`
FROM
(
    SELECT
        department,
        employee_name,
        salary,
        max(salary) OVER wndw AS max_salary_per_dep,
        sum(salary) OVER wndw AS total_salary_per_dep
    FROM employees
    WINDOW wndw AS (
        PARTITION BY department
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
    )
    ORDER BY
        department ASC,
        employee_name ASC
);

┌─department─┬─emp──┬─salary─┬─max_salary_per_dep─┬─total_salary_per_dep─┬─share_per_dep(%)─┐
│ Finance    │ Jean │    505 │                505 │                  915 │            55.19 │
│ Finance    │ Joan │    210 │                505 │                  915 │            22.95 │
│ Finance    │ Jonh │    200 │                505 │                  915 │            21.86 │
│ IT         │ Anna │    300 │                500 │                 1000 │               30 │
│ IT         │ Elen │    500 │                500 │                 1000 │               50 │
│ IT         │ Tim  │    200 │                500 │                 1000 │               20 │
└────────────┴──────┴────────┴────────────────────┴──────────────────────┴──────────────────┘

Нарастающий итог

CREATE TABLE warehouse
(
    `item` String,
    `ts` DateTime,
    `value` Float
)
ENGINE = Memory

INSERT INTO warehouse VALUES
    ('sku38', '2020-01-01', 9),
    ('sku38', '2020-02-01', 1),
    ('sku38', '2020-03-01', -4),
    ('sku1', '2020-01-01', 1),
    ('sku1', '2020-02-01', 1),
    ('sku1', '2020-03-01', 1);

SELECT
    item,
    ts,
    value,
    sum(value) OVER (PARTITION BY item ORDER BY ts ASC) AS stock_balance
FROM warehouse
ORDER BY
    item ASC,
    ts ASC;

┌─item──┬──────────────────ts─┬─value─┬─stock_balance─┐
│ sku1  │ 2020-01-01 00:00:00 │     1 │             1 │
│ sku1  │ 2020-02-01 00:00:00 │     1 │             2 │
│ sku1  │ 2020-03-01 00:00:00 │     1 │             3 │
│ sku38 │ 2020-01-01 00:00:00 │     9 │             9 │
│ sku38 │ 2020-02-01 00:00:00 │     1 │            10 │
│ sku38 │ 2020-03-01 00:00:00 │    -4 │             6 │
└───────┴─────────────────────┴───────┴───────────────┘

Скользящее среднее (по 3 строкам)

CREATE TABLE sensors
(
    `metric` String,
    `ts` DateTime,
    `value` Float
)
ENGINE = Memory;

insert into sensors values('cpu_temp', '2020-01-01 00:00:00', 87),
                          ('cpu_temp', '2020-01-01 00:00:01', 77),
                          ('cpu_temp', '2020-01-01 00:00:02', 93),
                          ('cpu_temp', '2020-01-01 00:00:03', 87),
                          ('cpu_temp', '2020-01-01 00:00:04', 87),
                          ('cpu_temp', '2020-01-01 00:00:05', 87),
                          ('cpu_temp', '2020-01-01 00:00:06', 87),
                          ('cpu_temp', '2020-01-01 00:00:07', 87);

SELECT
    metric,
    ts,
    value,
    avg(value) OVER (
        PARTITION BY metric 
        ORDER BY ts ASC 
        ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS moving_avg_temp
FROM sensors
ORDER BY
    metric ASC,
    ts ASC;

┌─metric───┬──────────────────ts─┬─value─┬───moving_avg_temp─┐
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:00:00 │    87 │                87 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:00:01 │    77 │                82 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:00:02 │    93 │ 85.66666666666667 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:00:03 │    87 │ 85.66666666666667 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:00:04 │    87 │                89 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:00:05 │    87 │                87 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:00:06 │    87 │                87 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:00:07 │    87 │                87 │
└──────────┴─────────────────────┴───────┴───────────────────┘

Скользящее среднее (за 10 секунд)

SELECT
    metric,
    ts,
    value,
    avg(value) OVER (PARTITION BY metric ORDER BY ts
      RANGE BETWEEN 10 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg_10_seconds_temp
FROM sensors
ORDER BY
    metric ASC,
    ts ASC;
    
┌─metric───┬──────────────────ts─┬─value─┬─moving_avg_10_seconds_temp─┐
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:00:00 │    87 │                         87 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:01:10 │    77 │                         77 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:02:20 │    93 │                         93 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:03:30 │    87 │                         87 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:04:40 │    87 │                         87 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:05:50 │    87 │                         87 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:06:00 │    87 │                         87 │
│ cpu_temp │ 2020-01-01 00:07:10 │    87 │                         87 │
└──────────┴─────────────────────┴───────┴────────────────────────────┘

Скользящее среднее (за 10 дней)

Температура хранится с точностью до секунд, но с помощью Range и ORDER BY toDate(ts) мы формируем рамку окна размером 10 единиц, и благодаря toDate(ts) этой единицей является день.

CREATE TABLE sensors
(
    `metric` String,
    `ts` DateTime,
    `value` Float
)
ENGINE = Memory;

insert into sensors values('ambient_temp', '2020-01-01 00:00:00', 16),
                          ('ambient_temp', '2020-01-01 12:00:00', 16),
                          ('ambient_temp', '2020-01-02 11:00:00', 9),
                          ('ambient_temp', '2020-01-02 12:00:00', 9),                          
                          ('ambient_temp', '2020-02-01 10:00:00', 10),
                          ('ambient_temp', '2020-02-01 12:00:00', 10),
                          ('ambient_temp', '2020-02-10 12:00:00', 12),                          
                          ('ambient_temp', '2020-02-10 13:00:00', 12),
                          ('ambient_temp', '2020-02-20 12:00:01', 16),
                          ('ambient_temp', '2020-03-01 12:00:00', 16),
                          ('ambient_temp', '2020-03-01 12:00:00', 16),
                          ('ambient_temp', '2020-03-01 12:00:00', 16);

SELECT
    metric,
    ts,
    value,
    round(avg(value) OVER (PARTITION BY metric ORDER BY toDate(ts) 
       RANGE BETWEEN 10 PRECEDING AND CURRENT ROW),2) AS moving_avg_10_days_temp
FROM sensors
ORDER BY
    metric ASC,
    ts ASC;

┌─metric───────┬──────────────────ts─┬─value─┬─moving_avg_10_days_temp─┐
│ ambient_temp │ 2020-01-01 00:00:00 │    16 │                      16 │
│ ambient_temp │ 2020-01-01 12:00:00 │    16 │                      16 │
│ ambient_temp │ 2020-01-02 11:00:00 │     9 │                    12.5 │
│ ambient_temp │ 2020-01-02 12:00:00 │     9 │                    12.5 │
│ ambient_temp │ 2020-02-01 10:00:00 │    10 │                      10 │
│ ambient_temp │ 2020-02-01 12:00:00 │    10 │                      10 │
│ ambient_temp │ 2020-02-10 12:00:00 │    12 │                      11 │
│ ambient_temp │ 2020-02-10 13:00:00 │    12 │                      11 │
│ ambient_temp │ 2020-02-20 12:00:01 │    16 │                   13.33 │
│ ambient_temp │ 2020-03-01 12:00:00 │    16 │                      16 │
│ ambient_temp │ 2020-03-01 12:00:00 │    16 │                      16 │
│ ambient_temp │ 2020-03-01 12:00:00 │    16 │                      16 │
└──────────────┴─────────────────────┴───────┴─────────────────────────┘

Ссылки

GitHub Issues

План начальной поддержки оконных функций приведён в этом issue. Все GitHub issues, связанные с оконными функциями, помечены тегом comp-window-functions.

SQL Reference

Data Types

Engines

Functions

Formats

Settings

System Tables

Data Lakes

Стандартные оконные функции

Синтаксис

Функции, доступные только как оконные функции

Примеры

Нумерация строк

Функции агрегации

Партиционирование по столбцу

Границы рамки окна

Рамка GROUPS

Примеры из практики

Максимальная/общая зарплата по отделам

Нарастающий итог

Скользящее среднее (по 3 строкам)

Скользящее среднее (за 10 секунд)

Скользящее среднее (за 10 дней)

Ссылки

GitHub Issues

Тесты

Документация Postgres

Документация MySQL

​Стандартные оконные функции

​Синтаксис

​Функции, доступные только как оконные функции

​Примеры

​Нумерация строк

​Функции агрегации

​Партиционирование по столбцу

​Границы рамки окна

​Рамка GROUPS

​Примеры из практики

​Максимальная/общая зарплата по отделам

​Нарастающий итог

​Скользящее среднее (по 3 строкам)

​Скользящее среднее (за 10 секунд)

​Скользящее среднее (за 10 дней)

​Ссылки

​GitHub Issues

​Тесты

​Документация Postgres

​Документация MySQL

​Связанные материалы

Стандартные оконные функции

Синтаксис

Функции, доступные только как оконные функции

Примеры

Нумерация строк

Функции агрегации

Партиционирование по столбцу

Границы рамки окна

Рамка GROUPS

Примеры из практики

Максимальная/общая зарплата по отделам

Нарастающий итог

Скользящее среднее (по 3 строкам)

Скользящее среднее (за 10 секунд)

Скользящее среднее (за 10 дней)

Ссылки

GitHub Issues

Тесты

Документация Postgres

Документация MySQL

Связанные материалы