Što su window funkcije?

Question

Accepted Answer

**Window funkcije** izvršavaju izračune na skupu redaka ("prozor") **vezanih uz trenutni redak**, *bez njihova sažimanja u jedan izlazni redak* (za razliku od agregatnih funkcija s `GROUP BY`). Omogućavaju moćnu analitiku — pokretne zbrojeve, rangiranja, usporedbe s ostalim redacima — uz zadržavanje svakog reda u rezultatu.

## Ključna razlika od GROUP BY

```text
GROUP BY      → collapses groups into ONE row each (you lose individual rows)
Window function → computes across related rows but KEEPS every row
→ You get per-row detail AND aggregate/ranking info together.
```

## Rangacijske funkcije

```sql
SELECT
  name, department, salary,
  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS overall_rank,     -- unique sequential rank
  RANK()       OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dept_rank,  -- rank within dept
  DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dense_rank
FROM employees;
```

Klauzula `OVER (...)` definiše prozor. **`PARTITION BY`** dijeli redake u grupe (kao GROUP BY, ali po redu), a **`ORDER BY`** sortira unutar svake particije. `ROW_NUMBER`/`RANK`/`DENSE_RANK` dodjeljuju rangove.

## Agregatne window funkcije (pokretni zbrojevi, agregatni podaci po grupi)

```sql
SELECT
  date, amount,
  SUM(amount) OVER (ORDER BY date) AS running_total,            -- cumulative sum
  AVG(amount) OVER (PARTITION BY category) AS category_avg,      -- avg per category, kept per row
  amount - AVG(amount) OVER (PARTITION BY category) AS diff_from_avg
FROM transactions;
```

Agregatne funkcije kao window funkcije računaju pokretne zbrojeve, pokretne prosjeke ili agregatne podatke po particiji uz zadržavanje svakog reda — nemoguće s GROUP BY.

## LAG/LEAD — usporedba s ostalim redacima

```sql
SELECT
  month, revenue,
  LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS prev_month,             -- the previous row's value
  revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS growth,        -- month-over-month change
  LEAD(revenue) OVER (ORDER BY month) AS next_month
FROM monthly_revenue;
```

**`LAG`/`LEAD`** pristupaju vrijednostima iz prethodnih/sljedećih redaka — idealne za usporedbe iz razdoblja u razdoblje (rast od mjeseca na mjesec, itd.).

## Zašto je bitno

Window funkcije su moćna, napredna SQL značajka neophodna za **analitičke upite**, a razumijevanje njih je vrijedna znanja na razini seniora za analizu podataka, izvještavanje i kompleksne upite.

Njihova definirajuća sposobnost — izvršavanje izračuna na povezanim redacima **uz zadržavanje svakog reda** (za razliku od GROUP BY, koji sažima redake) — omogućava cijelu klasu analitike koja je inače teška ili nemoguća: **rangiranja** (`ROW_NUMBER`/`RANK`/`DENSE_RANK` — pronalaženje top N po grupi, dodjela rangova), **pokretni zbrojevi i pokretni prosjeci** (kumulativni zbrojevi, agregatni podaci po particiji prikazani uz svaki redak), i **usporedbe redak-na-redak** (`LAG`/`LEAD` za analizu iz razdoblja u razdoblje kao što je rast od mjeseca na mjesec).

To su česti, vrijedni analitički zahtjevi (leaderboardovi, kumulativne metrike, analiza trendova, usporedba svakog reda s prosjekom njegove grupe) koje window funkcije elegantno obrađuju u jednom upitu, gdje SQL prije window funkcija zahtijevao je kompleksne samospajeve ili podupite.

Razumijevanje sintakse `OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)` (definiranje prozora), rangacijskih funkcija, agregatnih window funkcija (pokretni zbrojevi, agregatni podaci po particiji), i `LAG`/`LEAD` (pristup ostalim redacima) pokriva moćan analitički alat.

Budući da su analiza podataka i sofisticirano izvještavanje važne primjene SQL-a, i budući da su window funkcije moderni, moćan način za izražavanje rangiranja, pokretnih izračuna i usporedbi redaka (znatno sposobniji i elegantniji od alternativa), savladavanje window funkcija je vrijedna, često primjenjivana znanja za analitički SQL što razlikuje programere koji mogu pisati sofisticirane upite za podatke — značajka naprednog SQL znanja i česta tema u ulogama i intervjuima fokusiranima na podatke.