一、SQL窗口函数

1.是什么

OLAP（Online Anallytical Processing联机分析处理），对数据库数据进行实时分析处理。

2.基本语法：

• <窗口函数>OVER （PARTITION BY <用于分组的列名>

                   ORDER BY <用于排序的列名>）

注：

<窗口函数>都有哪些：

1.专用窗口函数：rank（相等的值排名相同，计数）、dense_rank（相等的值排名相同，不计数）、row_number（对相等的值不进行区分）、first_value（用于获取在分组内的第一个值）、last_value、lead（用于在查询结果集中访问当前行之后的行的数据）、lag（在查询结果集中访问当前行之前的行的数据）等

SELECT order_id,customer_name,order_amount,order_amount - LAG(order_amount) OVER (ORDER BY order_id) AS previous_order_difference
FROM orders;

 2.聚合窗口函数：count, sum, avg, max, min等，除count，其他聚合函数忽略NULL。

• PARTITION BY：类似于聚合函数中的GROUP BY子句，但是在窗口函数中，要写成PARTITION BY
• ORDER BY：和普通查询语句中的ORDER BY没什么不同

3. 窗口函数和聚合函数的区别

1.用OVER关键字区分窗口函数和聚合函数。

2.聚合函数每组只返回一个值，窗口函数每组可返回多个值。

4.注意事项

1.原则上只能写在SELECT子句中，因为窗口函数是对WHERE或者GROUP BY子句处理后的结果进行操作。over（）里的分组以及排序的执行，晚于where、group by、order by的执行。

2.常见主流数据库目前都支持窗口函数。

3.partition子句原则上可省略，但这就失去了窗口函数的意义。

5.为什么要用

group by分组汇总后改变了表的行数，一行只有一个类别。而partition by和rank函数不会减少原表中的行数。

窗口函数表示“范围”的意思，partition by分组后的结果。

二、A/B test

1. 原理

核心：假设检验。检验实验组和对照组的指标是否有显著性差异。

先做出假设，然后获取数据，最后根据数据来进行检验。

假设：

零假设：实验组 & 对照组：指标相同，无显著差异

备择假设：实验组 & 对照组： 指标不同，有显著差异

检验：根据指标的属性以及样本量的大小选择合适的检验方法。常用的检验方法有Z检验、t检验、卡方检验和F检验。

• t检验：总体正态分布、总体方差未知或独立小样本平均数的显著性检验、平均数差异显著性检验。
• Z检验：总体正态分布、总体方差已知或独立大样本平均数的显著性检验、平均数差异显著性检验。
• 卡方检验：检验实验组是否服从理论分布（将对照组看成理论分布）。

2. 流程

1.确定实验目标

评价指标和护栏指标

评价指标是驱动公司实现核心价值的指标，要具有可归因性、可测量性、敏感性和稳定性；

护栏指标也就是辅助指标。

评价指标重点关注一个目标，护栏指标可以选择多个作为辅助，避免达成一个目标造成别的利益的损失。

比如：要提升广告收入，我们在页面部分多插入一条或多条广告，虽然短期内是提高了收入，但是长期以来用户体验就会变差，造成用户反感继而流失。

2.设计实验：

• 建立假设：建立零假设和备选假设，零假设一般是没有效果，备择假设是有效果。
• 选取实验单位：有以下三种，常用用户粒度。

用户粒度：以一个用户的唯一标识来作为实验样本。好处是符合A/B实验的分桶单位唯一性，不会造成一个实验单位处于两个分桶，造成的数据不置信。

设备粒度：以一个设备标识为实验单位。相比用户粒度，如果一个用户有两个手机，那么也可能出现一个用户在两个分桶中的情况，所以会造成数据不置信。

行为粒度：以一次行为为实验单位，也就是用户某一次使用该功能，实验桶，下一次使用可能就被切换为基线桶，会造成大量的用户处于不同的分桶。不推荐。

• 计算样本量：很重要

太小：实验结果不会可信

太大：影响面越大。负面影响，流量和资源的浪费。

• 流量分配：分流（指直接将整体用户切割为几块，用户只能在一个实验中，不会相互影响。实验之间是互斥的）和分层（指将同一批用户，不停地随机后，处于不同的桶种。同一用户属于多个不同的实验，且相互之间不影响，企业中常用）
• 计算试验周期