Kaj so okenske funkcije?

Question

Accepted Answer

**Okenske funkcije** izvedejo izračune čez niz vrstic ("okno") **v povezavi s trenutno vrstico**, *brez da bi jih združile v en sam izhodni red* (za razliko od agregatov s `GROUP BY`). Omogočajo zmogljive analize — tekočih vsot, rangiranja, primerjav z drugimi vrsticami — medtem ko ostane vsaka vrstica v 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.
```

## Funkcije za rangiranje

```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;
```

Zagovor `OVER (...)` določi okno. **`PARTITION BY`** razdeli vrstice v skupine (kot GROUP BY, vendar za vrstico), **`ORDER BY`** pa uredi znotraj vsake particije. `ROW_NUMBER`/`RANK`/`DENSE_RANK` dodelijo rangiranja.

## Agregatne okenske funkcije (tekoče vsote, agregatni po skupini)

```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;
```

Agregatni kot okenske funkcije izračunajo tekoče vsote, premikajočih povprečij ali agregacije na particijo medtem ko ohranijo vsako vrstico — nemogoče samo s GROUP BY.

## LAG/LEAD — primerjaj z drugimi vrsticami

```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`** dostopata vrednostim iz prejšnjih/naslednjih vrstic — odlično za primerjave med obdobji (primerjava meseč na mesec itd.).

## Zakaj je to pomembno

Okenske funkcije so zmogljiva, napredna SQL funkcionalnost, ki je bistvena za **analitske poizvedbe**, in njihovo razumevanje je dragoceno znanje na starejši ravni za analizo podatkov, poročanje in kompleksne poizvedbe.

Njihova določevalna zmožnost — izvajanje izračunov čez povezane vrstice **medtem ko ohranimo vsako vrstico** (za razliko od GROUP BY, ki vrstice zdrži) — omogoči cel razred analitike, ki je drugače težka ali nemogoča: **rangiranja** (`ROW_NUMBER`/`RANK`/`DENSE_RANK` — iskanje top N po skupini, dodeljevanje rangov), **tekoče vsote in premikajočih povprečij** (kumulativne vsote, agregatni po particiji, prikazani ob vsaki vrstici), in **primerjave vrstice z vrstico** (`LAG`/`LEAD` za analizo med obdobji, kot je primerjava meseč na mesec).

To so pogosti, dragoceni analitski potrebi (lestvice, kumulativne metrike, analiza trendov, primerjava vsake vrstice s povprečjem njene skupine), ki jih okenske funkcije elegantno obdelajo v eni poizvedbi, kjer je pri starejšem SQL zahtevalo kompleksne samodružitve ali podpoizvedbe.

Razumevanje sintakse `OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)` (določanje okna), funkcij za rangiranje, agregatnih okenskih funkcij (tekočih vsot, agregatnih po particiji) in `LAG`/`LEAD` (dostopa do drugih vrstic) pokriva zmogljiv analitski nabor orodij.

Ker sta analiza podatkov in sofisticirana poročanja pomembne uporabe SQL-a, in ker so okenske funkcije moderni, zmogljiv način za izražanje rangiranj, tekočih izračunov in primerjav vrstic (bistveno bolj zmogljive in elegantne od alternativ), je obvladovanje okenskih funkcij dragoceno, pogosto uporabljeno znanje za analitski SQL, ki loči razvijalce, ki znajo pisati sofisticirane podatkovne poizvedbe — znamenje naprednega SQL znanja in pogosta tema v vlogah in pogovorih, ki se osredotočajo na podatke.