ウィンドウ関数

ウィンドウ関数を使用すると、現在の行に関連する行の集合に対して計算を実行できます。集約関数で行う計算と似た計算にも使用できますが、ウィンドウ関数では行が単一の出力にグループ化されることはなく、個々の行はそのまま返されます。

標準ウィンドウ関数

ClickHouse は、ウィンドウおよびウィンドウ関数に対する標準 SQL 構文をサポートしています。以下の表は、現在サポートされている機能を示しています。

Feature	Supported?	Comment
アドホックなウィンドウ指定 (`count(*) OVER (PARTITION BY id ORDER BY time DESC)`)	✅
ウィンドウ関数を含む式 (例: `(count(*) OVER ()) / 2`)	✅
`WINDOW` 句 (`SELECT ... FROM table WINDOW w AS (PARTITION BY id)`)	✅
`ROWS` フレーム	✅
`RANGE` フレーム	✅	フレームが明示的に指定されていない場合は、デフォルトで使用されます (`RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW`) 。
`DateTime` `RANGE OFFSET` フレーム用の `INTERVAL` 構文	❌	代わりに秒数を指定してください (`RANGE` は任意の数値型で使用できます) 。
`GROUPS` フレーム	✅	フレーム境界はピアグループ全体 (`ORDER BY` キーで等しい行) を数えます。`N PRECEDING` および `N FOLLOWING` は、現在の行のピアグループの前後にある `N` 個のピアグループを数えます。
フレームに対する集約関数の計算 (`sum(value) OVER (ORDER BY time)`)	✅	すべての集約関数がサポートされています。
`rank()`, `dense_rank()`/`denseRank()`, `row_number()`	✅
`percent_rank()`/`percentRank()`	✅	パーティション内での値の相対順位を効率的に計算します。これは、`ifNull((rank() OVER (PARTITION BY x ORDER BY y) - 1) / nullif(count(1) OVER (PARTITION BY x) - 1, 0), 0)` で表される、より冗長でコンピュート負荷の高い手動の SQL 計算を置き換えます。
`cume_dist()`	✅	値のグループ内における値の累積分布を計算します。現在の行の値以下の値を持つ行の割合を返します。
`lag/lead(value, offset)`	✅	次のいずれかの回避策も使用できます: 1) `any(value) OVER (... ROWS BETWEEN <offset> PRECEDING AND <offset> PRECEDING)`、または `lead` の場合は `PRECEDING` の代わりに `FOLLOWING` 2) `lagInFrame/leadInFrame`。これらは同様の関数ですが、ウィンドウフレームを考慮します。`lag/lead` と同一の動作を得るには、`ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING` を使用してください。
`ntile(buckets)`	✅	たとえば、ウィンドウは `(PARTITION BY x ORDER BY y ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)` のように指定してください。

構文

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 - 結果セットをどのようにグループに分けるかを定義します。
ORDER BY - aggregate_function の計算時に、グループ内の行をどのような順序で並べるかを定義します。
ROWS、RANGE、または GROUPS - フレームの境界を定義し、aggregate_function はそのフレーム内で計算されます。ROWS は物理行を数え、RANGE は ORDER BY の値を数え、GROUPS はピアグループ (ORDER BY キーが等しい行) を数えます。
WINDOW - 複数の式で同じウィンドウ定義を使えるようにします。

      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)

ウィンドウ関数としてのみ使用できる関数

以下の関数は、ウィンドウ関数としてのみ使用できます。ほとんどは標準 SQL 関数ですが、lagInFrame、leadInFrame、nonNegativeDerivative は ClickHouse の拡張機能です。

Function	Description
`row_number()`	現在の行に、パーティション内で 1 から始まる番号を付けます。
`first_value(x)`	順序付けされたフレーム内で評価された最初の値を返します。
`last_value(x)`	順序付けされたフレーム内で評価された最後の値を返します。
`nth_value(x, offset)`	順序付けされたフレーム内の n 番目の行 (offset) で評価された、最初の非 NULL 値を返します。
`rank()`	現在の行に、パーティション内でギャップありの順位を付けます。
`dense_rank()`	現在の行に、パーティション内でギャップなしの順位を付けます。
`percent_rank()`	現在の行のパーティション内での相対順位を、0 から 1 の値として計算します。
`cume_dist()`	値のグループ内における値の累積分布を計算します。
`lag(x, offset)`	パーティション内で、現在の行より offset 行前の行で評価された値を返します。
`lead(x, offset)`	パーティション内で、現在の行より offset 行後の行で評価された値を返します。
`lagInFrame(x)`	順序付けされたフレーム内で、現在の行より指定した物理オフセット分だけ前にある行で評価された値を返します。
`leadInFrame(x)`	順序付けされたフレーム内で、現在の行より offset 行後にある行で評価された値を返します。
`ntile(buckets)`	パーティション内で順序付けされた行を指定した数のバケットに分割し、現在の行が属するバケット番号を返します。
`nonNegativeDerivative(metric_column, timestamp_column[, INTERVAL X UNITS])`	`timestamp_column` に対する `metric_column` の非負の導関数を計算します。ClickHouse 固有です。

例

ウィンドウ関数の使用例をいくつか見てみましょう。

行番号の付与

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 │
└─────────────────┴────────┴─────┴──────┴───────────┘

集計関数

各選手の給与を所属チームの平均給与と比較します。

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 │
└─────────────────┴────────┴───────────────────────────┴─────────┴────────┘

各選手の給与をチーム内の最高額と比較します。

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 │
└─────────────────┴────────┴───────────────────────────┴─────────┴────────┘

カラムによるパーティション化

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
└──────────┴───────┴───────┴──────────────┘

フレームの境界

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 │
└────────────────┴──────────────┘

GROUPS フレーム

GROUPS フレームは、物理的な行 (ROWS) や ORDER BY 値 (RANGE) ではなく、ORDER BY キーが等しい行の集合である ピアグループ 全体を数えます。N PRECEDING と N FOLLOWING は、現在の行のピアグループの前後にある N 個のピアグループを数え、範囲に含まれるピアグループは常にそのすべての行を含みます。以下のクエリでは、ROWS、RANGE、GROUPS フレームに同じ 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING 境界を適用します。order カラムには重複した非連続の値が含まれるため、3 つのモードで対象となる行は異なります。

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]      │
└───────┴───────┴────────────┴─────────────┴──────────────┘

各モードで境界の解釈は異なります。

ROWS は物理的な行数に基づくため、フレームは最大で連続する3行、つまり現在の行とその前後それぞれ1行になります。
RANGE は order 値に基づくため、1 PRECEDING と 1 FOLLOWING には、現在の行の order 値との差が1以内の行が含まれます。間隔が10ある場合、隣接行は条件を満たさないため、フレームには現在の order を共有する行のみが含まれます。
GROUPS はピアグループに基づくため、1 PRECEDING と 1 FOLLOWING には、order 値間のギャップにかかわらず、隣接するグループ全体が常に含まれます。

実践的な例

以下の例では、現実によくある問題を解決する方法を示します。

部門ごとの最高給与／給与総額

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 │
└────────────┴──────┴────────┴────────────────────┴──────────────────────┴──────────────────┘

累積和

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 │
└───────┴─────────────────────┴───────┴───────────────┘

移動平均／スライディング平均 (3行ごと)

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 │
└──────────┴─────────────────────┴───────┴───────────────────┘

移動平均／スライディング平均 (10秒ごと)

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 │
└──────────┴─────────────────────┴───────┴────────────────────────────┘

移動平均 / スライディング平均 (10日ごと)

温度は秒精度で保存されていますが、Range と ORDER BY toDate(ts) を使用すると、サイズ 10 単位のフレームが形成され、toDate(ts) によってその単位は日になります。

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 │
└──────────────┴─────────────────────┴───────┴─────────────────────────┘

参考資料

GitHub Issues

ウィンドウ関数の初期サポートに向けたロードマップは、この issue にあります。ウィンドウ関数に関連するすべての GitHub issue には、comp-window-functions タグが付けられています。

SQLリファレンス

データ型

エンジン

関数

フォーマット

インターフェイス

設定

システムテーブル

データレイク

標準ウィンドウ関数

構文

ウィンドウ関数としてのみ使用できる関数

例

行番号の付与

集計関数

カラムによるパーティション化

フレームの境界

GROUPS フレーム

実践的な例

部門ごとの最高給与／給与総額

累積和

移動平均／スライディング平均 (3行ごと)

移動平均／スライディング平均 (10秒ごと)

移動平均 / スライディング平均 (10日ごと)

参考資料

GitHub Issues

テスト

Postgres Docs

MySQL Docs

​標準ウィンドウ関数

​構文

​ウィンドウ関数としてのみ使用できる関数

​例

​行番号の付与

​集計関数

​カラムによるパーティション化

​フレームの境界

​GROUPS フレーム

​実践的な例

​部門ごとの最高給与／給与総額

​累積和

​移動平均／スライディング平均 (3行ごと)

​移動平均／スライディング平均 (10秒ごと)

​移動平均 / スライディング平均 (10日ごと)

​参考資料

​GitHub Issues

​テスト

​Postgres Docs

​MySQL Docs

​関連コンテンツ

標準ウィンドウ関数

構文

ウィンドウ関数としてのみ使用できる関数

例

行番号の付与

集計関数

カラムによるパーティション化

フレームの境界

GROUPS フレーム

実践的な例

部門ごとの最高給与／給与総額

累積和

移動平均／スライディング平均 (3行ごと)

移動平均／スライディング平均 (10秒ごと)

移動平均 / スライディング平均 (10日ごと)

参考資料

GitHub Issues

テスト

Postgres Docs

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