TDengine SQL 窗口函数Window Functions完全指南OVER 子句、窗口框架与实战【免费下载链接】TDengineHigh-performance, scalable time-series database designed for Industrial IoT (IIoT) scenarios项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tde/TDengine导读本文围绕 TDengine从 v3.4.2.0 起支持的 SQL 标准OVER子句与窗口函数展开。窗口函数为结果集中的每一行计算一个值计算时可同时看到当前行与同一窗口内的其他行但不会把多行合并成一行——这与INTERVAL、STATE_WINDOW、SESSION等时序窗口详见 时序扩展有本质区别。读完本文你将掌握窗口函数的调用语法、窗口框架ROWS/RANGE的边界语义、命名窗口的复用规则、十大窗口函数的用法与参数细节并能直接套用文中的智能电表示例解决移动平均、累计求和、分组排名、邻行对比等分析需求。窗口函数与普通时序窗口的区别TDengine 从 v3.4.2.0 开始支持 SQL 标准的OVER子句和窗口函数。要理解这一特性必须先厘清它与文档中常说的时序窗口的区别时序窗口INTERVAL、STATE_WINDOW、SESSION等见 Time-Series Extensions把窗口内的多行数据聚合成一行输出窗口函数为结果集中的每一行保留原始行仅在其后追加一个计算列。计算当前行时可以同时引用同窗口内的其他行如之前的行、之后的行、同行值。窗口函数天然适合移动平均、累计求和、分组排名、与相邻行对比等分析场景也是报表工具和 BI 工具自动生成的 SQL 中非常常见的语法。基本概念与调用语法一个窗口函数调用由两部分组成function_name ( [ arguments ] ) OVER ( window_spec | window_name )window_spec直接写在OVER (...)括号内的内联窗口规格window_name引用由WINDOW子句定义的 命名窗口。窗口规格描述当前行的计算所涉及的行的集合由三个可选部分组成window_spec: [ PARTITION BY expr [, ...] ] [ ORDER BY expr [ ASC | DESC ] [ NULLS FIRST | NULLS LAST ] [, ...] ] [ frame_clause ]组成部分作用说明PARTITION BY将输入结果集按一个或多个表达式拆分为相互独立的分区各分区独立计算省略时整个结果集视为一个分区ORDER BY在分区内按一个或多个表达式排序支持ASC/DESC默认ASC与NULLS FIRST/NULLS LAST决定行号、邻值、累计范围等对顺序敏感的语义frame_clause窗口框架在有序分区内进一步界定参与计算的行的范围详见下文窗口框架需要特别强调的是使用位置限制窗口函数只能出现在查询块的SELECT列表和ORDER BY中不允许出现在WHERE、GROUP BY、HAVING、PARTITION BY或框架边界表达式中。若需要对窗口结果做过滤或再聚合应把窗口查询写成子查询在外层查询中引用其输出列——这正是本文命名窗口 子查询过滤示例的做法。窗口框架Window Frame窗口框架在有序分区内为当前行界定一个更小的行集合例如最近 3 行、当前行前后各 1 行或当前行之前的所有行。框架由框架单位frame unit和上下边界构成frame_clause: { ROWS | RANGE } frame_extent frame_extent: frame_bound | BETWEEN frame_bound AND frame_bound frame_bound: UNBOUNDED PRECEDING | expr PRECEDING | CURRENT ROW | expr FOLLOWING | UNBOUNDED FOLLOWING框架单位与边界语义框架单位Frame UnitROWS按物理行数界定边界expr为非负整数的行数RANGE按ORDER BY值的距离界定边界CURRENT ROW会包含所有与当前行排序值相同的行即peer rows同行值行。省略BETWEEN的简写形式只指定起始边界结束边界默认为CURRENT ROW。例如ROWS 10 PRECEDING等价于ROWS BETWEEN 10 PRECEDING AND CURRENT ROW。五种边界UNBOUNDED PRECEDING分区起点、expr PRECEDING当前行之前、CURRENT ROW当前行、expr FOLLOWING当前行之后、UNBOUNDED FOLLOWING分区终点。当框架边界超出分区范围时只使用分区内实际存在的行。从源码实现看TDengine 在 windowfunc.h 中定义了SSqlWindowFrameRange含start/end来承载每行最终计算出的框架范围并在 windowfuncoperator.c 的winCalcRowsFrame中实现了ROWS框架先由winCalcBoundPosition将边界换算成分区内的行位置再用winMaxI64(start, 0)与winMinI64(end, partitionRows - 1)把越界部分裁剪到分区范围内若start end例如框架完全落在分区外则返回空范围该行对应的聚合结果自然为NULL或空集。单测 windowFuncFrameTests.cpp 覆盖了这些边界情况。默认窗口框架未显式指定框架时默认框架由以下规则决定场景默认框架无ORDER BY整个分区ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING有ORDER BY且为聚合类窗口函数RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW从分区起点到当前行及其同行值行有ORDER BY且为排名/分布/取值类窗口函数不依赖框架在整个分区的有序结果上计算RANGE 框架的约束RANGE框架在边界语义上比ROWS更严格TDengine 从源码层面做了明确约束带数值或时间偏移量expr PRECEDING/expr FOLLOWING的RANGE框架只允许一个ORDER BY表达式多个排序表达式会报错偏移量类型必须与排序列类型匹配排序列为时间戳类型时偏移量须使用 TDengine 的时间时长写法如10s PRECEDING、1m PRECEDING排序列为数值类型整型或浮点不含UNSIGNED BIGINT时偏移量须为非负整数无偏移量的RANGE框架仅CURRENT ROW、UNBOUNDED PRECEDING/FOLLOWING按peer 语义计算允许多个ORDER BY表达式此时以全部排序键共同决定同行值行排序列为字符串、布尔等其他无法解释距离的类型时带偏移量的RANGE框架会报错。RANGE框架的底层计算在 windowfuncoperator.c 中分为两条路径winCalcRangeFrameForInt64针对整型/时间戳按current ± offset计算上下界后线性扫描命中行并做了饱和加减处理winCalcRangeFrameForDouble针对浮点型额外处理了NaN当前值为NaN时仅匹配NaN行非NaN行一律跳过。命名窗口Named Windows当查询中多个窗口函数共享同一窗口规格时可用WINDOW子句给规格命名再通过OVER window_name引用避免重复书写SELECT avg(voltage) OVER win AS ma, max(voltage) OVER win AS mx FROM meters WINDOW win AS (PARTITION BY tbname ORDER BY ts ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) ORDER BY ts;WINDOW子句放在查询语句末尾可逗号分隔定义多个命名窗口。命名窗口遵循以下规则命名窗口仅在定义它的查询块内有效不会泄漏到外层或内层查询块OVER window_name必须整体引用命名窗口的定义不能在引用处追加或覆盖PARTITION BY、ORDER BY或框架不支持从一个命名窗口继承另一个命名窗口引用未定义的窗口名或同一查询块内重复定义同名窗口都会返回明确错误。窗口函数清单窗口函数分为两类一类是原有的聚合/选择函数加上OVER子句即可当作窗口函数使用另一类是本次特性新增的专用窗口函数。聚合与选择类窗口函数以下既有函数加上OVER子句后即成为窗口聚合按当前行的窗口框架进行计算。NULL 处理、数值精度与类型推导沿用其常规聚合语义。这些函数都不要求ORDER BY省略时窗口覆盖整个分区给出ORDER BY但未指定框架时窗口默认为从分区起点到当前行含同行值行。函数说明count(expr)窗口框架内非 NULL 行的数量sum(expr)窗口框架内求和min(expr)窗口框架内最小值max(expr)窗口框架内最大值avg(expr)窗口框架内平均值percentile(expr, p)窗口框架内分位数first(expr)窗口框架内第一个非 NULL 值last(expr)窗口框架内最后一个非 NULL 值last_row(expr)窗口框架内最后一行的值不忽略 NULL排名类窗口函数排名函数依赖排序结果必须指定ORDER BY且忽略窗口框架。函数返回类型说明row_number()BIGINT当前行在分区内的行号从 1 开始同行值行也严格递增rank()BIGINT当前行的排名同行值行共享同一排名后续排名跳过并列数dense_rank()BIGINT当前行的排名同行值行共享同一排名后续排名不跳过以rank()为例底层实现位于 windowfuncoperator.c 的winCalcRankValue通过预先扫描同行值区间得到peerStart当前行所在同行组的起点排名即为peerStart 1因此并列行得到相同排名而后续行则跳过并列数量。分布类窗口函数分布函数同样依赖排序结果必须指定ORDER BY且忽略窗口框架。函数返回类型说明percent_rank()DOUBLE相对排名(rank - 1) / (分区行数 - 1)分区仅一行时返回 0cume_dist()DOUBLE累积分布排序值 当前行的行数 / 分区行数源码实现与公式完全对应winCalcPercentRankwindowfuncoperator.c在partitionRows 1时直接返回0.0否则计算(rank - 1) / (partitionRows - 1)winCalcCumeDistwindowfuncoperator.c用同行值组终点peerEnd 1除以分区行数。取值类窗口函数取值函数依赖排序结果必须指定ORDER BY。函数返回类型说明lag(expr [, offset [, default]])与expr相同当前行之前offset行的expr值lead(expr [, offset [, default]])与expr相同当前行之后offset行的expr值first_value(expr)与expr相同当前窗口框架内第一行的expr值last_value(expr)与expr相同当前窗口框架内最后一行的expr值nth_value(expr, n)与expr相同当前窗口框架内第n行的expr值n从 1 开始lag/lead的参数细节offset行偏移量省略时默认为 1作为窗口函数使用时必须 0offset为 0 表示当前行default目标行不存在时返回的值必须与expr类型兼容省略时返回NULLnth_value的n必须 1第n行不存在时返回NULL。:::notelag/lead也可以不带OVER子句使用此时按输入结果集的行序求值详见 顺序分析函数。参数规则略有差异不带OVER时offset必须是大于 0 的整数带OVER时offset可以为 0。 :::在函数注册层面这些专用窗口函数在 builtins.c 中统一定义并通过fmCanUseAsSqlWindowAgg等机制校验其是否可作为 SQL 窗口聚合使用见 windowfuncoperator.c 的winFuncCheckDedicatedFallback。使用限制窗口函数只能出现在查询块的SELECT列表和ORDER BY中出现在WHERE、GROUP BY、HAVING、PARTITION BY、框架边界表达式或作为标量函数/另一个窗口函数规格的参数时都会报错窗口函数不能嵌套窗口函数的参数或窗口规格中不能包含另一个窗口函数对顺序敏感的窗口函数排名、分布、取值三类在未指定ORDER BY时返回错误当前版本仅支持批量查询窗口函数不支持用于流式计算排序时NULL默认视为最小值同行值行的输出顺序由ORDER BY决定需要稳定的逐行顺序时请补充显式排序键。用 OFFSET 跳过窗口预热期使用固定长度窗口计算移动指标时开头的若干行往往缺少足够的历史数据。此时可在窗口计算完成后用OFFSET N跳过前 N 行结果。OFFSET在窗口值计算完成后生效不会改变已算出的窗口值。从 v3.4.2.0 起OFFSET N可以独立使用而无需搭配LIMITSELECT v, avg(v) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 9 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS ma FROM meters ORDER BY ts OFFSET 9;实战示例以下示例基于 TDengine 文档通篇使用的智能电表数据模型超级表meters包含列ts、current、voltage、phase以及标签location、groupid。移动平均计算每只电表最近 10 个样本的平均电压。SELECT tbname, ts, voltage, avg(voltage) OVER (PARTITION BY tbname ORDER BY ts ROWS BETWEEN 9 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS ma FROM meters ORDER BY tbname, ts;累计求和计算每只电表的电流累计值。SELECT tbname, ts, current, sum(current) OVER (PARTITION BY tbname ORDER BY ts ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS running_total FROM meters ORDER BY tbname, ts;分组排名在每个分组内按电压降序排名同时展示row_number、rank、dense_rank三种排名的差异。SELECT groupid, tbname, voltage, row_number() OVER (PARTITION BY groupid ORDER BY voltage DESC) AS rn, rank() OVER (PARTITION BY groupid ORDER BY voltage DESC) AS rk, dense_rank() OVER (PARTITION BY groupid ORDER BY voltage DESC) AS drk FROM meters;邻行对比计算每只电表相邻样本间的电压差。SELECT tbname, ts, voltage, lag(voltage) OVER (PARTITION BY tbname ORDER BY ts) AS prev_v, voltage - lag(voltage) OVER (PARTITION BY tbname ORDER BY ts) AS delta FROM meters ORDER BY tbname, ts;时间范围窗口按时间值计算每行之前 10 秒内的电压总和——注意这里用的是RANGE配合时间时长偏移10s。SELECT tbname, ts, voltage, sum(voltage) OVER (PARTITION BY tbname ORDER BY ts RANGE BETWEEN 10s PRECEDING AND CURRENT ROW) AS sum_10s FROM meters ORDER BY tbname, ts;命名窗口 子查询过滤在子查询中计算移动平均再在外层查询中筛选出电压高于移动平均的行——这也是窗口函数结果不能直接进WHERE时的标准写法。SELECT tbname, ts, voltage, ma FROM ( SELECT tbname, ts, voltage, avg(voltage) OVER win AS ma FROM meters WINDOW win AS (PARTITION BY tbname ORDER BY ts ROWS BETWEEN 9 PRECEDING AND CURRENT ROW) ) t WHERE voltage ma ORDER BY tbname, ts;小结窗口函数是 TDengine 从 v3.4.2.0 起提供的标准 SQL 分析能力它以每行追加计算列的方式完成移动平均、累计求和、分组排名、邻行对比、时间范围聚合等时序分析与INTERVAL/SESSION等多行聚一行的时序窗口互补。理解PARTITION BY/ORDER BY/框架三要素、ROWS与RANGE的边界语义、默认框架规则以及命名窗口的复用方式即可在查询与 BI 场景中自如使用若需对窗口结果过滤记住子查询包一层这一关键技巧。【免费下载链接】TDengineHigh-performance, scalable time-series database designed for Industrial IoT (IIoT) scenarios项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tde/TDengine创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 TDengine SQL 窗口函数（Window Functions）完全指南：OVER 子句、窗口框架与实战
TDengine SQL 窗口函数Window Functions完全指南OVER 子句、窗口框架与实战【免费下载链接】TDengineHigh-performance, scalable time-series database designed for Industrial IoT (IIoT) scenarios项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tde/TDengine导读本文围绕 TDengine从 v3.4.2.0 起支持的 SQL 标准OVER子句与窗口函数展开。窗口函数为结果集中的每一行计算一个值计算时可同时看到当前行与同一窗口内的其他行但不会把多行合并成一行——这与INTERVAL、STATE_WINDOW、SESSION等时序窗口详见 时序扩展有本质区别。读完本文你将掌握窗口函数的调用语法、窗口框架ROWS/RANGE的边界语义、命名窗口的复用规则、十大窗口函数的用法与参数细节并能直接套用文中的智能电表示例解决移动平均、累计求和、分组排名、邻行对比等分析需求。窗口函数与普通时序窗口的区别TDengine 从 v3.4.2.0 开始支持 SQL 标准的OVER子句和窗口函数。要理解这一特性必须先厘清它与文档中常说的时序窗口的区别时序窗口INTERVAL、STATE_WINDOW、SESSION等见 Time-Series Extensions把窗口内的多行数据聚合成一行输出窗口函数为结果集中的每一行保留原始行仅在其后追加一个计算列。计算当前行时可以同时引用同窗口内的其他行如之前的行、之后的行、同行值。窗口函数天然适合移动平均、累计求和、分组排名、与相邻行对比等分析场景也是报表工具和 BI 工具自动生成的 SQL 中非常常见的语法。基本概念与调用语法一个窗口函数调用由两部分组成function_name ( [ arguments ] ) OVER ( window_spec | window_name )window_spec直接写在OVER (...)括号内的内联窗口规格window_name引用由WINDOW子句定义的 命名窗口。窗口规格描述当前行的计算所涉及的行的集合由三个可选部分组成window_spec: [ PARTITION BY expr [, ...] ] [ ORDER BY expr [ ASC | DESC ] [ NULLS FIRST | NULLS LAST ] [, ...] ] [ frame_clause ]组成部分作用说明PARTITION BY将输入结果集按一个或多个表达式拆分为相互独立的分区各分区独立计算省略时整个结果集视为一个分区ORDER BY在分区内按一个或多个表达式排序支持ASC/DESC默认ASC与NULLS FIRST/NULLS LAST决定行号、邻值、累计范围等对顺序敏感的语义frame_clause窗口框架在有序分区内进一步界定参与计算的行的范围详见下文窗口框架需要特别强调的是使用位置限制窗口函数只能出现在查询块的SELECT列表和ORDER BY中不允许出现在WHERE、GROUP BY、HAVING、PARTITION BY或框架边界表达式中。若需要对窗口结果做过滤或再聚合应把窗口查询写成子查询在外层查询中引用其输出列——这正是本文命名窗口 子查询过滤示例的做法。窗口框架Window Frame窗口框架在有序分区内为当前行界定一个更小的行集合例如最近 3 行、当前行前后各 1 行或当前行之前的所有行。框架由框架单位frame unit和上下边界构成frame_clause: { ROWS | RANGE } frame_extent frame_extent: frame_bound | BETWEEN frame_bound AND frame_bound frame_bound: UNBOUNDED PRECEDING | expr PRECEDING | CURRENT ROW | expr FOLLOWING | UNBOUNDED FOLLOWING框架单位与边界语义框架单位Frame UnitROWS按物理行数界定边界expr为非负整数的行数RANGE按ORDER BY值的距离界定边界CURRENT ROW会包含所有与当前行排序值相同的行即peer rows同行值行。省略BETWEEN的简写形式只指定起始边界结束边界默认为CURRENT ROW。例如ROWS 10 PRECEDING等价于ROWS BETWEEN 10 PRECEDING AND CURRENT ROW。五种边界UNBOUNDED PRECEDING分区起点、expr PRECEDING当前行之前、CURRENT ROW当前行、expr FOLLOWING当前行之后、UNBOUNDED FOLLOWING分区终点。当框架边界超出分区范围时只使用分区内实际存在的行。从源码实现看TDengine 在 windowfunc.h 中定义了SSqlWindowFrameRange含start/end来承载每行最终计算出的框架范围并在 windowfuncoperator.c 的winCalcRowsFrame中实现了ROWS框架先由winCalcBoundPosition将边界换算成分区内的行位置再用winMaxI64(start, 0)与winMinI64(end, partitionRows - 1)把越界部分裁剪到分区范围内若start end例如框架完全落在分区外则返回空范围该行对应的聚合结果自然为NULL或空集。单测 windowFuncFrameTests.cpp 覆盖了这些边界情况。默认窗口框架未显式指定框架时默认框架由以下规则决定场景默认框架无ORDER BY整个分区ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING有ORDER BY且为聚合类窗口函数RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW从分区起点到当前行及其同行值行有ORDER BY且为排名/分布/取值类窗口函数不依赖框架在整个分区的有序结果上计算RANGE 框架的约束RANGE框架在边界语义上比ROWS更严格TDengine 从源码层面做了明确约束带数值或时间偏移量expr PRECEDING/expr FOLLOWING的RANGE框架只允许一个ORDER BY表达式多个排序表达式会报错偏移量类型必须与排序列类型匹配排序列为时间戳类型时偏移量须使用 TDengine 的时间时长写法如10s PRECEDING、1m PRECEDING排序列为数值类型整型或浮点不含UNSIGNED BIGINT时偏移量须为非负整数无偏移量的RANGE框架仅CURRENT ROW、UNBOUNDED PRECEDING/FOLLOWING按peer 语义计算允许多个ORDER BY表达式此时以全部排序键共同决定同行值行排序列为字符串、布尔等其他无法解释距离的类型时带偏移量的RANGE框架会报错。RANGE框架的底层计算在 windowfuncoperator.c 中分为两条路径winCalcRangeFrameForInt64针对整型/时间戳按current ± offset计算上下界后线性扫描命中行并做了饱和加减处理winCalcRangeFrameForDouble针对浮点型额外处理了NaN当前值为NaN时仅匹配NaN行非NaN行一律跳过。命名窗口Named Windows当查询中多个窗口函数共享同一窗口规格时可用WINDOW子句给规格命名再通过OVER window_name引用避免重复书写SELECT avg(voltage) OVER win AS ma, max(voltage) OVER win AS mx FROM meters WINDOW win AS (PARTITION BY tbname ORDER BY ts ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) ORDER BY ts;WINDOW子句放在查询语句末尾可逗号分隔定义多个命名窗口。命名窗口遵循以下规则命名窗口仅在定义它的查询块内有效不会泄漏到外层或内层查询块OVER window_name必须整体引用命名窗口的定义不能在引用处追加或覆盖PARTITION BY、ORDER BY或框架不支持从一个命名窗口继承另一个命名窗口引用未定义的窗口名或同一查询块内重复定义同名窗口都会返回明确错误。窗口函数清单窗口函数分为两类一类是原有的聚合/选择函数加上OVER子句即可当作窗口函数使用另一类是本次特性新增的专用窗口函数。聚合与选择类窗口函数以下既有函数加上OVER子句后即成为窗口聚合按当前行的窗口框架进行计算。NULL 处理、数值精度与类型推导沿用其常规聚合语义。这些函数都不要求ORDER BY省略时窗口覆盖整个分区给出ORDER BY但未指定框架时窗口默认为从分区起点到当前行含同行值行。函数说明count(expr)窗口框架内非 NULL 行的数量sum(expr)窗口框架内求和min(expr)窗口框架内最小值max(expr)窗口框架内最大值avg(expr)窗口框架内平均值percentile(expr, p)窗口框架内分位数first(expr)窗口框架内第一个非 NULL 值last(expr)窗口框架内最后一个非 NULL 值last_row(expr)窗口框架内最后一行的值不忽略 NULL排名类窗口函数排名函数依赖排序结果必须指定ORDER BY且忽略窗口框架。函数返回类型说明row_number()BIGINT当前行在分区内的行号从 1 开始同行值行也严格递增rank()BIGINT当前行的排名同行值行共享同一排名后续排名跳过并列数dense_rank()BIGINT当前行的排名同行值行共享同一排名后续排名不跳过以rank()为例底层实现位于 windowfuncoperator.c 的winCalcRankValue通过预先扫描同行值区间得到peerStart当前行所在同行组的起点排名即为peerStart 1因此并列行得到相同排名而后续行则跳过并列数量。分布类窗口函数分布函数同样依赖排序结果必须指定ORDER BY且忽略窗口框架。函数返回类型说明percent_rank()DOUBLE相对排名(rank - 1) / (分区行数 - 1)分区仅一行时返回 0cume_dist()DOUBLE累积分布排序值 当前行的行数 / 分区行数源码实现与公式完全对应winCalcPercentRankwindowfuncoperator.c在partitionRows 1时直接返回0.0否则计算(rank - 1) / (partitionRows - 1)winCalcCumeDistwindowfuncoperator.c用同行值组终点peerEnd 1除以分区行数。取值类窗口函数取值函数依赖排序结果必须指定ORDER BY。函数返回类型说明lag(expr [, offset [, default]])与expr相同当前行之前offset行的expr值lead(expr [, offset [, default]])与expr相同当前行之后offset行的expr值first_value(expr)与expr相同当前窗口框架内第一行的expr值last_value(expr)与expr相同当前窗口框架内最后一行的expr值nth_value(expr, n)与expr相同当前窗口框架内第n行的expr值n从 1 开始lag/lead的参数细节offset行偏移量省略时默认为 1作为窗口函数使用时必须 0offset为 0 表示当前行default目标行不存在时返回的值必须与expr类型兼容省略时返回NULLnth_value的n必须 1第n行不存在时返回NULL。:::notelag/lead也可以不带OVER子句使用此时按输入结果集的行序求值详见 顺序分析函数。参数规则略有差异不带OVER时offset必须是大于 0 的整数带OVER时offset可以为 0。 :::在函数注册层面这些专用窗口函数在 builtins.c 中统一定义并通过fmCanUseAsSqlWindowAgg等机制校验其是否可作为 SQL 窗口聚合使用见 windowfuncoperator.c 的winFuncCheckDedicatedFallback。使用限制窗口函数只能出现在查询块的SELECT列表和ORDER BY中出现在WHERE、GROUP BY、HAVING、PARTITION BY、框架边界表达式或作为标量函数/另一个窗口函数规格的参数时都会报错窗口函数不能嵌套窗口函数的参数或窗口规格中不能包含另一个窗口函数对顺序敏感的窗口函数排名、分布、取值三类在未指定ORDER BY时返回错误当前版本仅支持批量查询窗口函数不支持用于流式计算排序时NULL默认视为最小值同行值行的输出顺序由ORDER BY决定需要稳定的逐行顺序时请补充显式排序键。用 OFFSET 跳过窗口预热期使用固定长度窗口计算移动指标时开头的若干行往往缺少足够的历史数据。此时可在窗口计算完成后用OFFSET N跳过前 N 行结果。OFFSET在窗口值计算完成后生效不会改变已算出的窗口值。从 v3.4.2.0 起OFFSET N可以独立使用而无需搭配LIMITSELECT v, avg(v) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 9 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS ma FROM meters ORDER BY ts OFFSET 9;实战示例以下示例基于 TDengine 文档通篇使用的智能电表数据模型超级表meters包含列ts、current、voltage、phase以及标签location、groupid。移动平均计算每只电表最近 10 个样本的平均电压。SELECT tbname, ts, voltage, avg(voltage) OVER (PARTITION BY tbname ORDER BY ts ROWS BETWEEN 9 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS ma FROM meters ORDER BY tbname, ts;累计求和计算每只电表的电流累计值。SELECT tbname, ts, current, sum(current) OVER (PARTITION BY tbname ORDER BY ts ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS running_total FROM meters ORDER BY tbname, ts;分组排名在每个分组内按电压降序排名同时展示row_number、rank、dense_rank三种排名的差异。SELECT groupid, tbname, voltage, row_number() OVER (PARTITION BY groupid ORDER BY voltage DESC) AS rn, rank() OVER (PARTITION BY groupid ORDER BY voltage DESC) AS rk, dense_rank() OVER (PARTITION BY groupid ORDER BY voltage DESC) AS drk FROM meters;邻行对比计算每只电表相邻样本间的电压差。SELECT tbname, ts, voltage, lag(voltage) OVER (PARTITION BY tbname ORDER BY ts) AS prev_v, voltage - lag(voltage) OVER (PARTITION BY tbname ORDER BY ts) AS delta FROM meters ORDER BY tbname, ts;时间范围窗口按时间值计算每行之前 10 秒内的电压总和——注意这里用的是RANGE配合时间时长偏移10s。SELECT tbname, ts, voltage, sum(voltage) OVER (PARTITION BY tbname ORDER BY ts RANGE BETWEEN 10s PRECEDING AND CURRENT ROW) AS sum_10s FROM meters ORDER BY tbname, ts;命名窗口 子查询过滤在子查询中计算移动平均再在外层查询中筛选出电压高于移动平均的行——这也是窗口函数结果不能直接进WHERE时的标准写法。SELECT tbname, ts, voltage, ma FROM ( SELECT tbname, ts, voltage, avg(voltage) OVER win AS ma FROM meters WINDOW win AS (PARTITION BY tbname ORDER BY ts ROWS BETWEEN 9 PRECEDING AND CURRENT ROW) ) t WHERE voltage ma ORDER BY tbname, ts;小结窗口函数是 TDengine 从 v3.4.2.0 起提供的标准 SQL 分析能力它以每行追加计算列的方式完成移动平均、累计求和、分组排名、邻行对比、时间范围聚合等时序分析与INTERVAL/SESSION等多行聚一行的时序窗口互补。理解PARTITION BY/ORDER BY/框架三要素、ROWS与RANGE的边界语义、默认框架规则以及命名窗口的复用方式即可在查询与 BI 场景中自如使用若需对窗口结果过滤记住子查询包一层这一关键技巧。【免费下载链接】TDengineHigh-performance, scalable time-series database designed for Industrial IoT (IIoT) scenarios项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tde/TDengine创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考