SQL 定长窗口（Sliding Window）是一种使用窗口函数来处理一段固定范围内的数据。这种方式可以对一定范围内的数据进行聚合或分析，并且窗口会随着数据的行逐步滑动。
在 SQL 中，窗口函数常与 OVER() 子句一起使用，定义一个窗口的大小和范围。定长窗口可以根据行数或时间范围进行滑动，下面我将详细讲解定长窗口的语法及用法，并举例说明。
1. 基本语法
窗口函数的语法：
<window_function> OVER ([PARTITION BY partition_column][ORDER BY order_column][ROWS or RANGE BETWEEN <frame_start> AND <frame_end>]
)<window_function>：如SUM(),AVG(),COUNT(),ROW_NUMBER(),RANK()等。PARTITION BY：用于将数据按照某一列分组（类似GROUP BY的作用）。ORDER BY：用于定义窗口中的排序规则，窗口会基于这个顺序进行计算。ROWS or RANGE BETWEEN：用于定义窗口的范围。
-
ROWS：基于行数定义窗口长度。RANGE：基于值（如时间、数值）定义窗口长度。BETWEEN <frame_start> AND <frame_end>：指定窗口的起点和终点。
2. 定长窗口的类型
A. 基于行数的定长窗口
- 使用
ROWS BETWEEN语法，窗口根据行数定义长度。例如，当前行和前 4 行构成一个 5 行的窗口。
示例：计算当前行与前 4 行的销售总和（包括当前行）。
SELECTorder_id,order_amount,SUM(order_amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 4 PRECEDING （AND CURRENT ROW）-- AND CURRENT ROW可以省略) AS rolling_sum
FROMOrders;ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW：表示当前行和前 4 行一起计算（共 5 行的数据）。
B. 基于时间范围的定长窗口
- 使用
RANGE BETWEEN语法，窗口根据时间范围定义长度。例如，计算当前行及前 7 天的数据。
示例：计算过去 7 天的销售总和（包括当天）。
SELECTorder_date,order_amount,SUM(order_amount) OVER (ORDER BY order_date RANGE BETWEEN INTERVAL 7 DAY PRECEDING （AND CURRENT ROW）-- AND CURRENT ROW可以省略) AS rolling_sum
FROMOrders;RANGE BETWEEN INTERVAL 7 DAY PRECEDING AND CURRENT ROW：表示从当前行往前 7 天的范围，计算销售额总和。
3. 详细语法解析
A. PARTITION BY
PARTITION BY用于将数据划分为多个窗口，每个分区独立计算窗口函数结果。类似于GROUP BY，但它不会聚合数据，只是划分数据。
示例：根据 region 划分不同的分区，并计算每个分区内前 4 行的滚动平均值。
SELECTregion,order_id,order_amount,AVG(order_amount) OVER (PARTITION BY region ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW -- AND CURRENT ROW可以省略) AS rolling_avg
FROMOrders;PARTITION BY region：将数据按照region列进行分区，每个分区单独计算滚动平均值。
B. ORDER BY
ORDER BY用于定义窗口的排序方式。窗口函数会按照指定列的顺序滑动窗口，逐行计算。
示例：按 order_date 排序，并计算当前行和前 4 行的销售总和。
SELECTorder_id,order_date,order_amount,SUM(order_amount) OVER (ORDER BY order_date ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW -- AND CURRENT ROW可以省略) AS rolling_sum
FROMOrders;C. ROWS BETWEEN 和 RANGE BETWEEN
ROWS BETWEEN：基于行的偏移量定义窗口的范围。例如，ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW表示当前行及之前 4 行的数据构成窗口。RANGE BETWEEN：基于值或时间间隔定义窗口的范围。例如，RANGE BETWEEN INTERVAL 7 DAY PRECEDING AND CURRENT ROW表示过去 7 天（包括当天）构成窗口。
4. 举例说明
示例 1：基于行数的滚动总和（滑动窗口）
计算每个订单及其前 2 行的滚动总和。
SELECTorder_id,order_amount,SUM(order_amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW -- AND CURRENT ROW可以省略) AS rolling_sum
FROMOrders;结果：
| order_id | order_amount | rolling_sum |
| 1 | 100 | 100 |
| 2 | 200 | 300 |
| 3 | 150 | 450 |
| 4 | 250 | 600 |
示例 2：基于时间的滚动平均值
计算每一天及其前 7 天的销售平均值。
SELECTorder_date,order_amount,AVG(order_amount) OVER (ORDER BY order_date RANGE BETWEEN INTERVAL 7 DAY PRECEDING AND CURRENT ROW -- AND CURRENT ROW可以省略) AS rolling_avg
FROMOrders;结果：
| order_date | order_amount | rolling_avg |
| 2023-01-01 | 100 | 100 |
| 2023-01-02 | 200 | 150 |
| 2023-01-03 | 150 | 150 |
| 2023-01-08 | 250 | 175 |
示例 3：分区内计算滚动总和
按 region 分区，并计算每个分区内订单的滚动总和。
SELECTregion,order_id,order_amount,SUM(order_amount) OVER (PARTITION BY region ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW -- AND CURRENT ROW可以省略) AS rolling_sum
FROMOrders;结果：
| region | order_id | order_amount | rolling_sum |
| North | 1 | 100 | 100 |
| North | 2 | 200 | 300 |
| North | 3 | 150 | 450 |
| South | 4 | 250 | 250 |
| South | 5 | 300 | 550 |
结束点的几种方式：
1. 指定窗口结束点为当前行之后的第 N 行 (N FOLLOWING)
例如：计算当前行和接下来 2 行的总和。
SELECTorder_id,order_amount,SUM(order_amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 2 FOLLOWING) AS rolling_sum
FROMOrders;ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 2 FOLLOWING：从当前行到接下来的第 2 行，共 3 行的数据。
2. 指定窗口结束点为无界后 (UNBOUNDED FOLLOWING)
这个语法用于定义从当前行开始，一直扩展到表的最后一行。
SELECTorder_id,order_amount,SUM(order_amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS total_sum
FROMOrders;ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING：从当前行到表的最后一行。
3. 指定窗口结束点为无界之前 (UNBOUNDED PRECEDING)
用于定义从第一行开始，一直到当前行。
SELECTorder_id,order_amount,SUM(order_amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sum
FROMOrders;ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW：从第一行到当前行。
4. 指定窗口结束点为 N 行之前 (N PRECEDING)
例如：计算当前行之前的 5 行数据。
SELECTorder_id,order_amount,SUM(order_amount) OVER (ORDER BY order_id ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS prev_sum
FROMOrders;ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND 1 PRECEDING：从当前行之前的第 5 行到之前的第 1 行（不包含当前行）。
总结：
- 定长窗口 可以基于行数或时间范围定义，适用于滚动总和、滚动平均等场景。
- 使用
ROWS BETWEEN可以精确控制行数的范围，使用RANGE BETWEEN可以基于数值或时间范围定义窗口。 PARTITION BY和ORDER BY是常见的窗口函数参数，用于分区和排序数据。
这些功能使得 SQL 能够轻松处理数据的复杂分析任务。