惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

T
Troy Hunt's Blog
Y
Y Combinator Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
B
Blog RSS Feed
S
Securelist
H
Help Net Security
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
S
Secure Thoughts
Spread Privacy
Spread Privacy
C
Check Point Blog
WordPress大学
WordPress大学
AWS News Blog
AWS News Blog
L
Lohrmann on Cybersecurity
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
P
Privacy International News Feed
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
N
News and Events Feed by Topic
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
PCI Perspectives
PCI Perspectives
T
Tor Project blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
The Hacker News
The Hacker News
宝玉的分享
宝玉的分享
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
C
Cisco Blogs
Last Week in AI
Last Week in AI
Webroot Blog
Webroot Blog
GbyAI
GbyAI
I
InfoQ
罗磊的独立博客
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Latest news
Latest news
P
Palo Alto Networks Blog
博客园 - Franky
T
Threat Research - Cisco Blogs
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
S
Security Affairs
H
Hacker News: Front Page
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
小众软件
小众软件
The Register - Security
The Register - Security
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
B
Blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
人人都是产品经理
人人都是产品经理
博客园_首页
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
SUM() OVER (ORDER BY...) считает не то, что вы думаете: кадр оконной функции
badcasedaily · 2026-05-19 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение7 мин

Охват и читатели50

Туториал

Привет, Хабр!

Оконные функции — главный инструмент аналитика в SQL: нарастающие итоги, ранги, скользящие средние, сравнение строки с соседями. И почти каждый, кто ими пользуется, в какой‑то момент натыкается на одно и то же.

Вы пишете нарастающий итог: SUM(amount) OVER (ORDER BY txn_date). На большинстве данных результат выглядит правильным. А потом в выборку попадают две операции с одной и той же датой — и нарастающий итог «прыгает»: обе строки показывают одинаковое, уже просуммированное значение, как будто вторая операция посчиталась раньше, чем до неё дошла очередь. Или LAST_VALUE упорно возвращает значение текущей строки вместо последней в группе.

Причина у этих случаев одна. Между функцией и OVER стоит ещё одна, невидимая часть — кадр окна (window frame). Вы её не написали, поэтому за вас её написала база. И выбрала она не то, что вы предполагали: не построчный диапазон, а RANGE, который работает по значениям и при одинаковых ключах сортировки ведёт себя совсем не так, как ожидается.

В статье разберём, из чего собрана оконная функция, какой кадр база подставляет по умолчанию, чем ROWS отличается от RANGE, почему LAST_VALUE так часто врёт и как читать оконные функции в чужом коде.

Из чего собрана оконная функция

Любая оконная функция — это четыре части, и работают они по очереди.

PARTITION BY делит строки на независимые группы. ORDER BY задаёт внутри группы порядок. Дальше идёт та часть, которую почти никто не пишет явно: кадр определяет, какие именно строки видит функция, когда считает значение для текущей строки. И только потом сама функция — SUM, AVG, LAST_VALUE — применяется к строкам кадра.

Большинство останавливается на PARTITION BY и ORDER BY и считает, что этого достаточно. Но кадр существует всегда. Если вы его не указали, он не «выключен», он взят по умолчанию. И всё поведение функции определяется именно тем, какие строки попали в кадр.

Какой кадр база подставляет по умолчанию

Здесь и основная проблема. Правило стандарта SQL такое.

Если в OVER есть ORDER BY, но кадр не указан, подставляется RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW. Если ORDER BY нет вообще, кадром становится вся группа — RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING.

Это поведение одинаково в PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle и SQLite — оно записано в стандарте. И проблема в том, что, написав, ORDER BY, мы почти всегда подразумеваем построчный кадр, то есть ROWS. А получаем RANGE. Пока ключ сортировки уникален, разницы между ними нет, и проблема спит.

ROWS или RANGE: разберём на данных

Соберём маленький стенд — счёт и четыре операции по нему:

CREATE TABLE transactions (
    id        int,
    txn_date  date,
    amount    int
);

INSERT INTO transactions VALUES
    (1, '2024-01-01', 100),
    (2, '2024-01-02',  50),
    (3, '2024-01-02',  30),   -- та же дата, что и у строки 2
    (4, '2024-01-03',  20);

Две операции — вторая и третья — приходятся на одну дату. Это и есть «одинаковые значения ключа», на которых ROWS и RANGE расходятся.

Считаем нарастающий итог так, как его обычно и пишут:

SELECT id, txn_date, amount,
       SUM(amount) OVER (ORDER BY txn_date) AS running_total
FROM transactions;
 id |  txn_date  | amount | running_total
----+------------+--------+---------------
  1 | 2024-01-01 |    100 |           100
  2 | 2024-01-02 |     50 |           180
  3 | 2024-01-02 |     30 |           180
  4 | 2024-01-03 |     20 |           200

Посмотрите на строки 2 и 3. Нарастающий итог прыгнул со 100 сразу на 180, промежуточного 150 нет, и обе операции за 2 января показывают одинаковые 180.

Так работает RANGE, который подставился по умолчанию.

RANGE строит кадр не по позициям строк, а по значениям ключа сортировки. CURRENT ROW в режиме RANGE означает не «эта строка», а «все строки, у которых значение ключа равно текущему». Для строки 2 ключ — 2024-01-02, и в кадр попадают все строки с этой датой: и строка 2, и строка 3. Поэтому SUM для строки 2 — это 100 + 50 + 30. Для строки 3 кадр ровно такой же, и сумма та же.

Теперь попросим построчный кадр явно:

SELECT id, txn_date, amount,
       SUM(amount) OVER (
           ORDER BY txn_date, id
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
       ) AS running_total
FROM transactions;
 id |  txn_date  | amount | running_total
----+------------+--------+---------------
  1 | 2024-01-01 |    100 |           100
  2 | 2024-01-02 |     50 |           150
  3 | 2024-01-02 |     30 |           180
  4 | 2024-01-03 |     20 |           200

Вот теперь 100, 150, 180, 200 — нарастающий итог идёт по одной строке за раз. ROWS считает физические строки: CURRENT ROW здесь — ровно текущая строка, а не её «одногруппники».

Обратите внимание еще на то, что в ORDER BY добавился id. Без него у строк 2 и 3 одинаковый ключ, и какая из них «была раньше» в построчном кадре, не определено. Для построчных расчётов ключ сортировки должен быть уникальным.

LAST_VALUE: самая известная жертва кадра

Кадр по умолчанию заканчивается на CURRENT ROW. Для SUM это привычно — нарастающий итог и должен останавливаться на текущей строке. Но для LAST_VALUE ровно это делает результат бессмысленным:

SELECT id, amount,
       LAST_VALUE(amount) OVER (ORDER BY id) AS last_amount
FROM transactions;
 id | amount | last_amount
----+--------+-------------
  1 |    100 |         100
  2 |     50 |          50
  3 |     30 |          30
  4 |     20 |          20

last_amount равен amount той же строки. Логично: кадр для каждой строки — от начала и до CURRENT ROW, последняя строка такого кадра и есть текущая. LAST_VALUE вернул последнее значение кадра — просто кадр заканчивается на текущей строке, а не на конце группы.

Чтобы получить действительно последнее значение в группе, кадр надо расширить до конца:

SELECT id, amount,
       LAST_VALUE(amount) OVER (
           ORDER BY id
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
       ) AS last_amount
FROM transactions;

Теперь last_amount равен 20 для всех строк — значению последней операции. FIRST_VALUE, кстати, работает корректно по умолчанию по той же причине, по которой ломается LAST_VALUE: кадр начинается с UNBOUNDED PRECEDING, и первая строка кадра — действительно первая в группе.

Кадр — это инструмент

После примера с RANGE легко решить, что RANGE — «плохой режим, которого надо избегать». Это не так! RANGE строит кадр по значениям, иногда именно это и нужно.

Классический пример — скользящее среднее по календарным дням, а не по числу строк. Построчный кадр «семь строк назад» сломается, если в какие‑то дни записей нет, а в какие‑то несколько. Кадр по значению решает задачу честно (пример в синтаксисе PostgreSQL):

AVG(amount) OVER (
    ORDER BY txn_date
    RANGE BETWEEN INTERVAL '6 days' PRECEDING AND CURRENT ROW
)

Здесь RANGE берёт все строки, чья дата попадает в последние семь календарных дней, независимо от их количества. Для скользящего среднего по фиксированному числу строк нужен ROWS, для среднего по календарному окну — RANGE. Это не «лучше или хуже», это две разные задачи. Проблема не в RANGE, а в том, что он применяется по умолчанию там, где его никто не выбирал.

Как читать оконные функции в чужом коде

Несколько признаков, на которых стоит остановиться при разборе запроса.

  • ORDER BY в OVER без явного указания кадра — функция получает RANGE ... CURRENT ROW. Убедитесь, что нужен именно он, а не ROWS.

  • ORDER BY по неуникальному столбцу с кадром по умолчанию — у одинаковых ключей общий кадр, и значения для них «склеятся». Для нарастающих итогов это почти всегда ошибка.

  • LAST_VALUE без UNBOUNDED FOLLOWING — почти наверняка возвращает значение текущей строки, а не последней в группе.

Нарастающий итог, числа которого где‑то «перепрыгивают» — верный признак RANGE на неуникальном ключе.

Построчный расчёт через ROWS с сортировкой по неуникальному столбцу без тай‑брейкера — порядок среди одинаковых ключей не определён, результат недетерминирован.

📌 Кадр окна — та самая часть оконной функции, которую легко не заметить в коде, но именно она меняет результат расчёта. Если хотите закрепить материал, пройдите короткий бесплатный тест по основным нюансам: ROWS, RANGE, сортировка и поведение функций по умолчанию. ➡ [Пройти тест]

Что в итоге

Между функцией и OVER всегда стоит кадр. Если вы его не написали, его написала база — и по стандарту выбрала RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW. На уникальном ключе сортировки это сходит с рук, потому что ROWS и RANGE дают там одно и то же. На неуникальном — результаты расходятся, и нарастающий итог начинает врать.

Практический вывод для нас такой. Для построчной аналитики — нарастающих итогов, скользящих средних по числу строк — пишите ROWS явно и добавляйте в ORDER BY уникальный тай‑брейкер. RANGE берите осознанно, когда нужен кадр по значению: календарное окно, диапазон по сумме. А LAST_VALUE без расширенного до UNBOUNDED FOLLOWING кадра лучше не использовать вовсе.

Оконные функции — только один пример того, как неявное поведение базы может влиять на результат запроса. Такие нюансы встречаются и в планах выполнения, индексах, транзакциях, блокировках и оптимизации.

На курсе «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков» разбирают PostgreSQL системно: от написания запросов до понимания того, как база выполняет их внутри и почему один и тот же SQL может работать по‑разному на реальных данных.

А если хочется сначала точечно погрузиться в SQL и работу баз данных, можно начать с бесплатных открытых уроков. Их ведут преподаватели‑практики: можно посмотреть на подход к теме, задать вопросы и понять, насколько хочется разбираться глубже.