【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】2.3 窗口函数与高级聚合（ROW_NUMBER()/RANK()/SUM() OVER()）

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