Window function là công cụ cực kỳ mạnh trong phân tích dữ liệu với SQL, cho phép bạn thực hiện tổng hợp, xếp hạng, so sánh giữa các dòng mà vẫn giữ lại toàn bộ dữ liệu gốc.
| Phần | Nội dung chính | File SQL |
|---|---|---|
| 5.1 | Giới thiệu window + định nghĩa cửa sổ | 5.1_window_definition.sql |
| 5.2 | Aggregate trong cửa sổ (SUM, AVG, COUNT...) | 5.2_window_aggregate.sql |
| 5.3 | Ranking (RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER) | 5.3_window_ranking.sql |
| 5.4 | So sánh giữa dòng (LAG, LEAD) | 5.4_window_value_lag_lead.sql |
| 5.5 | Tính biến động & cờ boolean | 5.5_window_value_flags.sql |
| 5.6.1 | Window frame với ROWS | 5.6.1_window_frame_rows.sql |
| 5.6.2 | Window frame với RANGE | 5.6.2_window_frame_range.sql |
| 5.6.3 | Window frame với GROUPS | 5.6.3_window_frame_groups.sql |
Mô tả cho Window Frame:
- Rows:
- Range:
- Groups:
Là tập hợp các dòng liên quan đến dòng hiện tại, xác định bởi:
PARTITION BY: nhóm dữ liệu thành các cửa sổORDER BY: sắp xếp dòng trong từng cửa sổOVER (...): định nghĩa cửa sổ cho function
| Mục tiêu | Hàm sử dụng |
|---|---|
| Tính tích luỹ | SUM() OVER(...) |
| Xếp hạng | RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER() |
| So sánh dòng trước/sau | LAG(), LEAD() |
| Cờ logic | CASE WHEN ... THEN TRUE |
| Frame linh hoạt | ROWS, RANGE, GROUPS |
- Tổng doanh thu theo tháng và phần trăm thay đổi
- Xếp hạng đơn hàng theo giá trị cho mỗi khách hàng
- So sánh chi tiêu theo ngày của từng khách
- Tạo cờ
has_increased,will_increaseđể hỗ trợ dự báo - Phân tích biến động theo tháng với sliding window linh hoạt
ORDER BYtrongOVER()là bắt buộc nếu bạn cần tính thứ tự, chạy tích luỹ, hoặc dùngLAG/LEAD- Window function không làm gộp dữ liệu → giữ nguyên số dòng gốc
- Window frame (
ROWS,RANGE,GROUPS) giúp bạn tùy chỉnh phạm vi dòng tham chiếu trong tính toán
👉 Đây là công cụ không thể thiếu trong phân tích dữ liệu hiện đại, đặc biệt với Trino và các hệ OLAP.