PostgreSQL 如何用 window frame clause 定义自定义范围求和

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window frame clause用于定义窗口函数计算范围,默认RANGE按排序值重复包含多行,而ROWS按物理行数精确控制;实际应优先用ROWS避免重复键导致的统计偏差。

PostgreSQL 如何用 window frame clause 定义自定义范围求和

什么是 window frame clause,它和默认 frame 有什么区别

postgresql 的窗口函数默认使用 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW,也就是“从分区开头到当前行(按 ORDER BY 排序后)所有值求和”。但这个“所有值”可能包含重复排序键——比如多行 order_time = '2024-01-01 10:00',它们会被一起纳入当前行的 frame,导致求和结果跳变。

ROWS frame 才真正按物理行偏移定义范围,比如 ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 1 FOLLOWING 明确取前后固定行数,不受排序键重复影响。实际业务中,滚动平均、近 N 天累计、滑动窗口统计等,几乎都该用 ROWS,而不是依赖默认的 RANGE

常见错误现象:SUM(val) OVER (ORDER BY ts) 在时间戳有重复时,sum 值突然增大一截,且无法预测跳变点。

如何用 ROWS 定义前 N 行滚动求和

这是最常用场景:对每个时间点,计算它及之前 2 行的 amount 总和。

SELECT   id,   ts,   amount,   SUM(amount) OVER (     ORDER BY ts, id     ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW   ) AS sum_3_rows FROM sales;

关键点:

  • ORDER BY 必须明确、确定(加 id 是为避免 ts 相同时排序不稳定)
  • ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW 表示“当前行 + 它前面 2 行”,共 3 行
  • 开头几行会自动截断:第 1 行只有自身,第 2 行有前 1 行 + 自身,第 3 行才满 3 行

如果想强制补零或补 NULL,得额外用 CASE WHEN ROW_NUMBER() OVER (...) 判断,PostgreSQL 不支持 frame 内自动填充。

如何实现“过去 7 天”动态时间窗口求和(非固定行数)

ROWS 只认行号,不认时间;要按时间跨度算,必须回到 RANGE,但需规避重复键陷阱:

SELECT   dt,   sales,   SUM(sales) OVER (     ORDER BY dt     RANGE BETWEEN INTERVAL '6 days' PRECEDING AND CURRENT ROW   ) AS sum_7days FROM daily_sales;

注意事项:

  • dt 必须是 datetimestamp 类型,否则 INTERVAL 会报错
  • 如果 dt 有重复(如多条同日记录),RANGE 会把当天所有行全包进来,可能导致单日权重过大
  • 更稳健做法:先用 GROUP BY dt 聚合每日总量,再在聚合后结果上开窗口

frame clause 中 CURRENT ROW、UNBOUNDED 的行为细节

CURRENT ROW 指当前正在计算的那行,不是“当前排序位置的首行”;UNBOUNDED PRECEDING 表示无上限起点,但它的“ preceding ”是相对于 ORDER BY 序列的,不是表物理顺序。

容易踩的坑:

  • ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 1 FOLLOWING 是合法的,表示当前行 + 下一行
  • ROWS BETWEEN 1 FOLLOWING AND 1 PRECEDING 是空集(起始 > 结束),结果为 NULL
  • UNBOUNDED FOLLOWING 可以用,但搭配 CURRENT ROW 时逻辑易混淆,例如 ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING 就是“当前行到分区末尾”

frame 定义一旦写错,PostgreSQL 不报语法错,但结果可能全错且难以调试——建议始终用小数据集 LIMIT 10 验证输出是否符合预期。

窗口 frame 看似简单,但 RANGEROWS 的语义差异、重复排序键、边界截断规则,三者叠加就很容易产出隐蔽的统计偏差。动手前先确认你到底要“按时间跨度”还是“按行数滚动”,选错 frame 类型比写错表达式更难排查。

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