🪟Window Functions (Fensterfunktionen)

funktion() OVER (PARTITION BY … ORDER BY … Rahmen) rechnet für jede Zeile über ein „Fenster“ benachbarter Zeilen – Ranglisten, laufende Summen, gleitende Durchschnitte, Vergleich mit der Vorzeile.

PARTITION BY rolle ORDER BY gehalt DESC

Zeile anklicken → ihr Fensterrahmen wird markiert (die Zeilen, aus denen der Wert berechnet wird).

name	rolle	gehalt	rang
Ida Roth	Geschäftsführung	6200	1
Karl Mehl	Filialleitung	4300	2
Lena Fuchs	Einkauf	3900	3
Max Brandt	Verkauf	3100	4
Nora Wolf	Verkauf	3100	4
Otto Sauer	Lager	2800	6

SELECT name, rolle, gehalt,
       RANK() OVER (ORDER BY gehalt DESC) AS rang
FROM mitarbeiter
ORDER BY gehalt DESC

RANK vergibt bei Gleichstand denselben Rang und überspringt danach Plätze (1, 2, 3, 4, 4, 6) – wie bei Olympia.

Anders als GROUP BY behalten Fensterfunktionen alle Zeilen – jede bekommt nur eine zusätzliche Spalte. Sie werden nach WHERE/GROUP BY/HAVING und vor ORDER BY berechnet.

🧩Die drei Teile von OVER (…)

💡 PARTITION BY

Teilt die Zeilen in unabhängige Fenster (wie GROUP BY, aber ohne Zusammenfassen). Ohne PARTITION BY ist die ganze Ergebnismenge ein Fenster.

💡 ORDER BY

Reihenfolge innerhalb der Partition – nötig für Ränge und laufende Summen. Unabhängig vom ORDER BY der Abfrage.

💡 Rahmen (Frame)

ROWS zählt physische Zeilen, RANGE arbeitet mit Werten (gleiche Werte = Peers gehören zusammen). Standard mit ORDER BY: RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW.

🧪Ausprobieren

SELECT o.bestell_id, o.datum,
       ROUND(SUM(p.menge * b.preis), 2) AS umsatz,
       ROUND(SUM(SUM(p.menge * b.preis)) OVER (ORDER BY o.datum), 2) AS kumuliert
FROM bestellungen o
  JOIN positionen p ON p.bestell_id = o.bestell_id
  JOIN buecher b ON b.buch_id = p.buch_id
GROUP BY o.bestell_id, o.datum
ORDER BY o.datum;

SQL-Engine wird geladen …