SQL 中有哪些分析函数

在 SQL 编程中，分析函数能够帮助我们对数据进行更深入、细致的处理与分析。以下为大家详细介绍一些常见的分析函数。

首先是窗口函数，它是分析函数中的重要类型。ROW_NUMBER()函数可以为查询结果集中的每一行分配一个唯一的序号，从 1 开始递增。这在需要为数据排名，且不考虑重复值顺序时非常实用。例如，在统计员工销售业绩时，可通过该函数快速为每位员工生成一个顺序编号。

RANK()函数则用于给数据排名。若有相同的值，它们会共享相同的排名，而接下来的排名会跳过相应的数量。比如，在学生考试成绩排名中，如果有两个学生成绩相同，他们的排名一样，下一个成绩不同的学生排名则直接跳到相应位次。

DENSE_RANK()函数与 RANK()类似，但在有相同值时，它不会跳过排名。即相同值共享排名后，下一个不同值的排名顺序递增。

SUM()、AVG()、MIN()、MAX()等聚合函数在分析场景中也有独特应用。当结合 OVER 子句使用时，它们能在不分组的情况下对数据进行聚合分析。例如，通过 SUM()函数结合 OVER 子句，可以计算出每个员工的累计销售额，方便观察销售趋势。

LAG()和 LEAD()函数用于访问结果集中当前行的前一行或后一行数据。LAG()获取前一行的值，LEAD()获取后一行的值。在分析时间序列数据时，这两个函数可以轻松对比相邻时间点的数据变化，例如对比每日股价的涨跌情况。

NTILE()函数能将查询结果集按照指定数量的桶进行划分。比如，要将员工按照业绩分为不同等级，使用 NTILE(3)就可以将员工分成三个等级区间，方便进行业绩分层管理。

这些分析函数为 SQL 数据分析提供了强大的工具。熟练掌握并灵活运用它们，能让我们从海量数据中快速提取有价值的信息，无论是在商业智能、数据挖掘还是日常数据处理工作中，都能发挥巨大作用。