Window function là gì?

Question

Accepted Answer

**Window function (hàm cửa sổ)** thực hiện các phép tính trên một tập dòng (một "cửa sổ") **liên quan đến dòng hiện tại**, *mà không gộp chúng thành một dòng kết quả duy nhất* (khác với hàm tổng hợp dùng `GROUP BY`). Chúng cho phép phân tích mạnh mẽ — tổng lũy kế, xếp hạng, so sánh với các dòng khác — trong khi vẫn giữ mỗi dòng trong kết quả.

## Khác biệt then chốt với GROUP BY

```text
GROUP BY        → gộp mỗi nhóm thành MỘT dòng (bạn mất các dòng riêng lẻ)
Window function → tính trên các dòng liên quan nhưng GIỮ mọi dòng
→ Bạn có cả chi tiết theo từng dòng VÀ thông tin tổng hợp/xếp hạng cùng nhau.
```

## Hàm xếp hạng

```sql
SELECT
  name, department, salary,
  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS overall_rank,     -- thứ hạng tuần tự, duy nhất
  RANK()       OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dept_rank,  -- xếp hạng trong phòng ban
  DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dense_rank
FROM employees;
```

Mệnh đề `OVER (...)` định nghĩa cửa sổ. **`PARTITION BY`** chia các dòng thành nhóm (giống GROUP BY, nhưng theo từng dòng), và **`ORDER BY`** sắp xếp trong mỗi partition. `ROW_NUMBER`/`RANK`/`DENSE_RANK` gán thứ hạng.

## Hàm tổng hợp dạng cửa sổ (tổng lũy kế, tổng hợp theo nhóm)

```sql
SELECT
  date, amount,
  SUM(amount) OVER (ORDER BY date) AS running_total,            -- tổng lũy kế
  AVG(amount) OVER (PARTITION BY category) AS category_avg,      -- trung bình theo danh mục, giữ theo từng dòng
  amount - AVG(amount) OVER (PARTITION BY category) AS diff_from_avg
FROM transactions;
```

Hàm tổng hợp dạng cửa sổ tính tổng lũy kế, trung bình trượt, hoặc tổng hợp theo từng partition trong khi giữ mỗi dòng — điều không thể với GROUP BY đơn thuần.

## LAG/LEAD — so sánh với các dòng khác

```sql
SELECT
  month, revenue,
  LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS prev_month,             -- giá trị của dòng trước
  revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS growth,        -- chênh lệch tháng-qua-tháng
  LEAD(revenue) OVER (ORDER BY month) AS next_month
FROM monthly_revenue;
```

**`LAG`/`LEAD`** truy cập giá trị từ dòng trước/sau — hoàn hảo cho so sánh kỳ-qua-kỳ (tăng trưởng tháng-qua-tháng, v.v.).

## Tại sao điều này quan trọng

Window function là một tính năng SQL mạnh mẽ, nâng cao, thiết yếu cho **các truy vấn phân tích**, và hiểu chúng là kiến thức cấp senior giá trị cho phân tích dữ liệu, báo cáo và truy vấn phức tạp.

Khả năng đặc trưng của chúng — thực hiện phép tính trên các dòng liên quan **trong khi giữ mọi dòng** (khác với GROUP BY, vốn gộp các dòng) — cho phép cả một lớp phân tích vốn khó hoặc bất khả thi theo cách khác: **xếp hạng** (`ROW_NUMBER`/`RANK`/`DENSE_RANK` — tìm top N theo từng nhóm, gán thứ hạng), **tổng lũy kế và trung bình trượt** (tổng tích lũy, các tổng hợp theo partition hiển thị cạnh mỗi dòng), và **so sánh dòng-với-dòng** (`LAG`/`LEAD` cho phân tích kỳ-qua-kỳ như tăng trưởng tháng-qua-tháng).

Đây là các nhu cầu phân tích phổ biến, giá trị (bảng xếp hạng, chỉ số tích lũy, phân tích xu hướng, so sánh mỗi dòng với trung bình của nhóm nó) mà window function xử lý gọn gàng trong một truy vấn duy nhất, nơi SQL trước thời window function đòi hỏi các self-join hoặc subquery phức tạp.

Hiểu cú pháp `OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)` (định nghĩa cửa sổ), các hàm xếp hạng, hàm tổng hợp dạng cửa sổ (tổng lũy kế, tổng hợp theo partition) và `LAG`/`LEAD` (truy cập các dòng khác) bao quát bộ công cụ phân tích mạnh mẽ.

Vì phân tích dữ liệu và báo cáo tinh vi là các cách dùng quan trọng của SQL, và vì window function là cách hiện đại, mạnh mẽ để diễn đạt xếp hạng, tính lũy kế và so sánh dòng (mạnh và gọn hơn đáng kể so với các lựa chọn thay thế), thành thạo window function là kiến thức giá trị, được áp dụng thường xuyên cho SQL phân tích, phân biệt các lập trình viên có thể viết các truy vấn dữ liệu tinh vi — một dấu hiệu của kỹ năng SQL nâng cao và là một chủ đề phổ biến trong các vai trò và phỏng vấn tập trung vào dữ liệu.