窗口函数

大约 16 分钟

窗口函数

IoTDB 针对时序数据的特色分析场景，提供了窗口函数能力，为时序数据的深度挖掘与复杂计算提供了灵活高效的解决方案。下文将对该功能进行详细的介绍。

1. 功能介绍

窗口函数（Window Function）是一种基于与当前行相关的特定行集合（称为“窗口”）对每一行进行计算的特殊函数。它将分组操作（PARTITION BY）、排序（ORDER BY）与可定义的计算范围（窗口框架 FRAME）结合，在不折叠原始数据行的前提下实现复杂的跨行计算。常用于数据分析场景，比如排名、累计和、移动平均等操作。

注意：该功能从 V 2.0.5 版本开始提供。

例如，某场景下需要查询不同设备的功耗累加值，即可通过窗口函数来实现。

-- 原始数据
+-----------------------------+------+-----+
|                         time|device| flow|
+-----------------------------+------+-----+
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|    3|
|1970-01-01T08:00:00.001+08:00|    d0|    5|
|1970-01-01T08:00:00.002+08:00|    d0|    3|
|1970-01-01T08:00:00.003+08:00|    d0|    1|
|1970-01-01T08:00:00.004+08:00|    d1|    2|
|1970-01-01T08:00:00.005+08:00|    d1|    4|
+-----------------------------+------+-----+

-- 创建表并插入数据
CREATE TABLE device_flow(device String tag,  flow INT32 FIELD);
insert into device_flow(time, device ,flow ) values ('1970-01-01T08:00:00.000+08:00','d0',3),('1970-01-01T08:00:01.000+08:00','d0',5),('1970-01-01T08:00:02.000+08:00','d0',3),('1970-01-01T08:00:03.000+08:00','d0',1),('1970-01-01T08:00:04.000+08:00','d1',2),('1970-01-01T08:00:05.000+08:00','d1',4);


--执行窗口函数查询
SELECT *, sum(flow) OVER(PARTITION BY device ORDER BY flow) as sum FROM device_flow;

经过分组、排序、计算（步骤拆解如下图所示），

即可得到期望结果：

+-----------------------------+------+----+----+
|                         time|device|flow| sum|
+-----------------------------+------+----+----+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2| 2.0|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4| 6.0|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1| 1.0|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3| 7.0|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3| 7.0|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|12.0|
+-----------------------------+------+----+----+

2. 功能定义

2.1 SQL 定义

windowDefinition
    : name=identifier AS '(' windowSpecification ')'
    ;

windowSpecification
    : (existingWindowName=identifier)?
      (PARTITION BY partition+=expression (',' partition+=expression)*)?
      (ORDER BY sortItem (',' sortItem)*)?
      windowFrame?
    ;

windowFrame
    : frameExtent
    ;

frameExtent
    : frameType=RANGE start=frameBound
    | frameType=ROWS start=frameBound
    | frameType=GROUPS start=frameBound
    | frameType=RANGE BETWEEN start=frameBound AND end=frameBound
    | frameType=ROWS BETWEEN start=frameBound AND end=frameBound
    | frameType=GROUPS BETWEEN start=frameBound AND end=frameBound
    ;

frameBound
    : UNBOUNDED boundType=PRECEDING                 #unboundedFrame
    | UNBOUNDED boundType=FOLLOWING                 #unboundedFrame
    | CURRENT ROW                                   #currentRowBound
    | expression boundType=(PRECEDING | FOLLOWING)  #boundedFrame
    ;

2.2 窗口定义

2.2.1 Partition

PARTITION BY 用于将数据分为多个独立、不相关的「组」，窗口函数只能访问并操作其所属分组内的数据，无法访问其它分组。该子句是可选的；如果未显式指定，则默认将所有数据分到同一组。值得注意的是，与 GROUP BY 通过聚合函数将一组数据规约成一行不同，PARTITION BY 的窗口函数并不会影响组内的行数。

示例

查询语句：

IoTDB> SELECT *, count(flow) OVER (PARTITION BY device) as count FROM device_flow;

拆解步骤：

查询结果：

+-----------------------------+------+----+-----+
|                         time|device|flow|count|
+-----------------------------+------+----+-----+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|    2|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|    2|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|    4|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|    4|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|    4|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|    4|
+-----------------------------+------+----+-----+

2.2.2 Ordering

ORDER BY 用于对 partition 内的数据进行排序。排序后，相等的行被称为 peers。peers 会影响窗口函数的行为，例如不同 rank function 对 peers 的处理不同；不同 frame 的划分方式对于 peers 的处理也不同。该子句是可选的。

示例

查询语句：

IoTDB> SELECT *, rank() OVER (PARTITION BY device ORDER BY flow) as rank FROM device_flow;

拆解步骤：

查询结果：

+-----------------------------+------+----+----+
|                         time|device|flow|rank|
+-----------------------------+------+----+----+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|   1|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|   2|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|   1|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|   2|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|   2|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|   4|
+-----------------------------+------+----+----+

2.2.3 Framing

对于 partition 中的每一行，窗口函数都会在相应的一组行上求值，这些行称为 Frame（即 Window Function 在每一行上的输入域）。Frame 可以手动指定，指定时涉及两个属性，具体说明如下。

Frame 属性	属性值	值描述
类型	ROWS	通过行号来划分 frame
	GROUPS	通过 peers 来划分 frame，即值相同的行视为同等的存在。peers 中所有的行分为一个组，叫做 peer group
	RANGE	通过值来划分 frame
起始和终止位置	UNBOUNDED PRECEDING	整个 partition 的第一行
	offset PRECEDING	代表前面和当前行「距离」为 offset 的行
	CURRENT ROW	当前行
	offset FOLLOWING	代表后面和当前行「距离」为 offset 的行
	UNBOUNDED FOLLOWING	整个 partition 的最后一行

其中，CURRENT ROW、PRECEDING N 和 FOLLOWING N 的含义随着 frame 种类的不同而不同，如下表所示：

	`ROWS`	`GROUPS`	`RANGE`
`CURRENT ROW`	当前行	由于 peer group 包含多行，因此这个选项根据作用于 frame_start 和 frame_end 而不同：* frame_start：peer group 的第一行；* frame_end：peer group 的最后一行。	和 GROUPS 相同，根据作用于 frame_start 和 frame_end 而不同：* frame_start：peer group 的第一行；* frame_end：peer group 的最后一行。
`offset PRECEDING`	前 offset 行	前 offset 个 peer group；	前面与当前行的值之差小于等于 offset 就分为一个 frame
`offset FOLLOWING`	后 offset 行	后 offset 个 peer group。	后面与当前行的值之差小于等于 offset 就分为一个 frame

语法格式如下：

-- 同时指定 frame_start 和 frame_end
{ RANGE | ROWS | GROUPS } BETWEEN frame_start AND frame_end
-- 仅指定 frame_start，frame_end 为 CURRENT ROW
{ RANGE | ROWS | GROUPS } frame_start

若未手动指定 Frame，Frame 的默认划分规则如下：

当窗口函数使用 ORDER BY 时：默认 Frame 为 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW (即从窗口的第一行到当前行)。例如：RANK() OVER(PARTITION BY COL1 0RDER BY COL2) 中，Frame 默认包含分区内当前行及之前的所有行。
当窗口函数不使用 ORDER BY 时：默认 Frame 为 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING (即整个窗口的所有行)。例如：AVG(COL2) OVER(PARTITION BY col1) 中，Frame 默认包含分区内的所有行，计算整个分区的平均值。

需要注意的是，当 Frame 类型为 GROUPS 或 RANGE 时，需要指定 ORDER BY，区别在于 GROUPS 中的 ORDER BY 可以涉及多个字段，而 RANGE 需要计算，所以只能指定一个字段。

示例

Frame 类型为 ROWS

查询语句：

IoTDB> SELECT *, count(flow) OVER(PARTITION BY device ROWS 1 PRECEDING) as count FROM device_flow;

拆解步骤：

取前一行和当前行作为 Frame
- 对于 partition 的第一行，由于没有前一行，所以整个 Frame 只有它一行，返回 1；
- 对于 partition 的其他行，整个 Frame 包含当前行和它的前一行，返回 2：

查询结果：

+-----------------------------+------+----+-----+
|                         time|device|flow|count|
+-----------------------------+------+----+-----+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|    1|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|    2|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|    1|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|    2|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|    2|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|    2|
+-----------------------------+------+----+-----+

Frame 类型为 GROUPS

查询语句：

IoTDB> SELECT *, count(flow) OVER(PARTITION BY device ORDER BY flow GROUPS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) as count FROM device_flow;

拆解步骤：

取前一个 peer group 和当前 peer group 作为 Frame，那么以 device 为 d0 的 partition 为例（d1同理），对于 count 行数：
- 对于 flow 为 1 的 peer group，由于它也没比它小的 peer group 了，所以整个 Frame 就它一行，返回 1；
- 对于 flow 为 3 的 peer group，它本身包含 2 行，前一个 peer group 就是 flow 为 1 的，就一行，因此整个 Frame 三行，返回 3；
- 对于 flow 为 5 的 peer group，它本身包含 1 行，前一个 peer group 就是 flow 为 3 的，共两行，因此整个 Frame 三行，返回 3。

查询结果：

+-----------------------------+------+----+-----+
|                         time|device|flow|count|
+-----------------------------+------+----+-----+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|    1|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|    2|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|    1|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|    3|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|    3|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|    3|
+-----------------------------+------+----+-----+

Frame 类型为 RANGE

查询语句：

IoTDB> SELECT *,count(flow) OVER(PARTITION BY device ORDER BY flow RANGE BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) as count FROM device_flow;

拆解步骤：

把比当前行数据小于等于 2 的分为同一个 Frame，那么以 device 为 d0 的 partition 为例（d1 同理），对于 count 行数：
- 对于 flow 为 1 的行，由于它是最小的行了，所以整个 Frame 就它一行，返回 1；
- 对于 flow 为 3 的行，注意 CURRENT ROW 是作为 frame_end 存在，因此是整个 peer group 的最后一行，符合要求比它小的共 1 行，然后 peer group 有 2 行，所以整个 Frame 共 3 行，返回 3；
- 对于 flow 为 5 的行，它本身包含 1 行，符合要求的比它小的共 2 行，所以整个 Frame 共 3 行，返回 3。

查询结果：

+-----------------------------+------+----+-----+
|                         time|device|flow|count|
+-----------------------------+------+----+-----+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|    1|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|    2|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|    1|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|    3|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|    3|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|    3|
+-----------------------------+------+----+-----+

3. 内置的窗口函数

窗口函数分类	窗口函数名	函数定义	是否支持 FRAME 子句
Aggregate Function	所有内置聚合函数	对一组值进行聚合计算，得到单个聚合结果。	是
Value Function	first_value	返回 frame 的第一个值，如果指定了 IGNORE NULLS 需要跳过前缀的 NULL	是
	last_value	返回 frame 的最后一个值，如果指定了 IGNORE NULLS 需要跳过后缀的 NULL	是
	nth_value	返回 frame 的第 n 个元素（注意 n 是从 1 开始），如果有 IGNORE NULLS 需要跳过 NULL	是
	lead	返回当前行的后 offset 个元素（如果有 IGNORE NULLS 则 NULL 不考虑在内），如果没有这样的元素（超过 partition 范围），则返回 default	否
	lag	返回当前行的前 offset 个元素（如果有 IGNORE NULLS 则 NULL 不考虑在内），如果没有这样的元素（超过 partition 范围），则返回 default	否
Rank Function	rank	返回当前行在整个 partition 中的序号，值相同的行序号相同，序号之间可能有 gap	否
	dense_rank	返回当前行在整个 partition 中的序号，值相同的行序号相同，序号之间没有 gap	否
	row_number	返回当前行在整个 partition 中的行号，注意行号从 1 开始	否
	percent_rank	以百分比的形式，返回当前行的值在整个 partition 中的序号；即 (rank() - 1) / (n - 1)，其中 n 是整个 partition 的行数	否
	cume_dist	以百分比的形式，返回当前行的值在整个 partition 中的序号；即 (小于等于它的行数） / n	否
	ntile	指定 n，给每一行进行 1～n 的编号。	否

3.1 Aggregate Function

所有内置聚合函数，如 sum()、avg()、min()、max() 都能当作 Window Function 使用。

注意：与 GROUP BY 不同，Window Function 中每一行都有相应的输出

示例：

IoTDB> SELECT *, sum(flow) OVER (PARTITION BY device ORDER BY flow) as sum FROM device_flow;
+-----------------------------+------+----+----+
|                         time|device|flow| sum|
+-----------------------------+------+----+----+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2| 2.0|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4| 6.0|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1| 1.0|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3| 7.0|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3| 7.0|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|12.0|
+-----------------------------+------+----+----+

3.2 Value Function

first_value

函数名：first_value(value) [IGNORE NULLS]
定义：返回 frame 的第一个值，如果指定了 IGNORE NULLS 需要跳过前缀的 NULL；
示例：

IoTDB> SELECT *, first_value(flow) OVER w as first_value FROM device_flow WINDOW w AS (PARTITION BY device ORDER BY flow ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING);
+-----------------------------+------+----+-----------+
|                         time|device|flow|first_value|
+-----------------------------+------+----+-----------+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|          2|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|          2|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|          1|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|          1|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|          3|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|          3|
+-----------------------------+------+----+-----------+

last_value

函数名：last_value(value) [IGNORE NULLS]
定义：返回 frame 的最后一个值，如果指定了 IGNORE NULLS 需要跳过后缀的 NULL；
示例：

IoTDB> SELECT *, last_value(flow) OVER w as last_value FROM device_flow WINDOW w AS (PARTITION BY device ORDER BY flow ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING);
+-----------------------------+------+----+----------+
|                         time|device|flow|last_value|
+-----------------------------+------+----+----------+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|         4|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|         4|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|         3|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|         3|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|         5|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|         5|
+-----------------------------+------+----+----------+

nth_value

函数名：nth_value(value, n) [IGNORE NULLS]
定义：返回 frame 的第 n 个元素（注意 n 是从 1 开始），如果有 IGNORE NULLS 需要跳过 NULL；
示例：

IoTDB> SELECT *, nth_value(flow, 2) OVER w as nth_values FROM device_flow WINDOW w AS (PARTITION BY device ORDER BY flow ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING);
+-----------------------------+------+----+----------+
|                         time|device|flow|nth_values|
+-----------------------------+------+----+----------+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|         4|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|         4|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|         3|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|         3|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|         3|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|         5|
+-----------------------------+------+----+----------+

lead

函数名：lead(value[, offset[, default]]) [IGNORE NULLS]
定义：返回当前行的后 offset 个元素（如果有 IGNORE NULLS 则 NULL 不考虑在内），如果没有这样的元素（超过 partition 范围），则返回 default；offset 的默认值为 1，default 的默认值为 NULL。
lead 函数需要需要一个 ORDER BY 窗口子句
示例：

IoTDB> SELECT *, lead(flow) OVER w as lead FROM device_flow WINDOW w AS(PARTITION BY device ORDER BY time);
+-----------------------------+------+----+----+
|                         time|device|flow|lead|
+-----------------------------+------+----+----+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|   4|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|null|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|   5|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|   3|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|   1|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|null|
+-----------------------------+------+----+----+

函数名：lag(value[, offset[, default]]) [IGNORE NULLS]
定义：返回当前行的前 offset 个元素（如果有 IGNORE NULLS 则 NULL 不考虑在内），如果没有这样的元素（超过 partition 范围），则返回 default；offset 的默认值为 1，default 的默认值为 NULL。
lag 函数需要需要一个 ORDER BY 窗口子句
示例：

IoTDB> SELECT *, lag(flow) OVER w as lag FROM device_flow WINDOW w AS(PARTITION BY device ORDER BY device);
+-----------------------------+------+----+----+
|                         time|device|flow| lag|
+-----------------------------+------+----+----+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|null|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|   2|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|null|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|   3|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|   5|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|   3|
+-----------------------------+------+----+----+

3.3 Rank Function

rank

函数名：rank()
定义：返回当前行在整个 partition 中的序号，值相同的行序号相同，序号之间可能有 gap；
示例：

IoTDB> SELECT *, rank() OVER w as rank FROM device_flow WINDOW w AS (PARTITION BY device ORDER BY flow);
+-----------------------------+------+----+----+
|                         time|device|flow|rank|
+-----------------------------+------+----+----+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|   1|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|   2|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|   1|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|   2|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|   2|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|   4|
+-----------------------------+------+----+----+

dense_rank

函数名：dense_rank()
定义：返回当前行在整个 partition 中的序号，值相同的行序号相同，序号之间没有 gap。
示例：

IoTDB> SELECT *, dense_rank() OVER w as dense_rank FROM device_flow WINDOW w AS (PARTITION BY device ORDER BY flow);
+-----------------------------+------+----+----------+
|                         time|device|flow|dense_rank|
+-----------------------------+------+----+----------+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|         1|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|         2|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|         1|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|         2|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|         2|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|         3|
+-----------------------------+------+----+----------+

row_number

函数名：row_number()
定义：返回当前行在整个 partition 中的行号，注意行号从 1 开始；
示例：

IoTDB> SELECT *, row_number() OVER w as row_number FROM device_flow WINDOW w AS (PARTITION BY device ORDER BY flow);
+-----------------------------+------+----+----------+
|                         time|device|flow|row_number|
+-----------------------------+------+----+----------+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|         1|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|         2|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|         1|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|         2|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|         3|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|         4|
+-----------------------------+------+----+----------+

percent_rank

函数名：percent_rank()
定义：以百分比的形式，返回当前行的值在整个 partition 中的序号；即 (rank() - 1) / (n - 1)，其中 n 是整个 partition 的行数；
示例：

IoTDB> SELECT *, percent_rank() OVER w as percent_rank FROM device_flow WINDOW w AS (PARTITION BY device ORDER BY flow);
+-----------------------------+------+----+------------------+
|                         time|device|flow|      percent_rank|
+-----------------------------+------+----+------------------+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|               0.0|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|               1.0|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|               0.0|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|0.3333333333333333|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|0.3333333333333333|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|               1.0|
+-----------------------------+------+----+------------------+

cume_dist

函数名：cume_dist
定义：以百分比的形式，返回当前行的值在整个 partition 中的序号；即 (小于等于它的行数） / n。
示例：

IoTDB> SELECT *, cume_dist() OVER w as cume_dist FROM device_flow WINDOW w AS (PARTITION BY device ORDER BY flow);
+-----------------------------+------+----+---------+
|                         time|device|flow|cume_dist|
+-----------------------------+------+----+---------+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|      0.5|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|      1.0|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|     0.25|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|     0.75|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|     0.75|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|      1.0|
+-----------------------------+------+----+---------+

ntile

函数名：ntile
定义：指定 n，给每一行进行 1～n 的编号。
- 整个 partition 行数比 n 小，那么编号就是行号 index；
- 整个 partition 行数比 n 大：
  - 如果行数能除尽 n，那么比较完美，比如行数为 4，n 为 2，那么编号为 1、1、2、2、；
  - 如果行数不能除尽 n，那么就分给开头几组，比如行数为 5，n 为 3，那么编号为 1、1、2、2、3；
示例：

IoTDB> SELECT *, ntile(2) OVER w as ntile FROM device_flow WINDOW w AS (PARTITION BY device ORDER BY flow);
+-----------------------------+------+----+-----+
|                         time|device|flow|ntile|
+-----------------------------+------+----+-----+
|1970-01-01T08:00:04.000+08:00|    d1|   2|    1|
|1970-01-01T08:00:05.000+08:00|    d1|   4|    2|
|1970-01-01T08:00:03.000+08:00|    d0|   1|    1|
|1970-01-01T08:00:00.000+08:00|    d0|   3|    1|
|1970-01-01T08:00:02.000+08:00|    d0|   3|    2|
|1970-01-01T08:00:01.000+08:00|    d0|   5|    2|
+-----------------------------+------+----+-----+

4. 场景示例

多设备 diff 函数

对于每个设备的每一行，与前一行求差值：

SELECT
    *,
    measurement - lag(measurement) OVER (PARTITION BY device ORDER BY time)
FROM data
WHERE timeCondition;

对于每个设备的每一行，与后一行求差值：

SELECT
    *,
    measurement - lead(measurement) OVER (PARTITION BY device ORDER BY time)
FROM data
WHERE timeCondition;

对于单个设备的每一行，与前一行求差值（后一行同理）：

SELECT
    *,
    measurement - lag(measurement) OVER (ORDER BY time)
FROM data
where device='d1'
WHERE timeCondition;

多设备 TOP_K/BOTTOM_K

利用 rank 获取序号，然后在外部的查询中保留想要的顺序。

（注意， window function 的执行顺序在 HAVING 子句之后，所以这里需要子查询）

SELECT *
FROM(     
    SELECT 
        *, 
        rank() OVER (PARTITION BY device ORDER BY time DESC)
    FROM data 
    WHERE timeCondition
)
WHERE rank <= 3;

除了按照时间排序之外，还可以按照测点的值进行排序：

SELECT *
FROM(     
    SELECT 
        *, 
        rank() OVER (PARTITION BY device ORDER BY measurement DESC)
    FROM data 
    WHERE timeCondition
)
WHERE rank <= 3;

多设备 CHANGE_POINTS

这个 sql 用来去除输入序列中连续相同值，可以用 lead + 子查询实现：

SELECT
    time,
    device,
    measurement 
FROM(
    SELECT          
        time,         
        device,         
        measurement,         
        LEAD(measurement) OVER (PARTITION BY device ORDER BY time) AS next     
    FROM data 
    WHERE timeCondition
)
WHERE measurement != next OR next IS NULL;