Funciones de Ventana SQL — Guia Completa

Overview

Las funciones de ventana en SQL calculan un valor sobre un conjunto de filas relacionadas con la fila actual — sin colapsar el resultado en grupos como GROUP BY. Desbloquean consultas analiticas potentes: totales acumulados, rankings, promedios moviles y comparaciones entre filas. Disponibles en PostgreSQL, SQL Server, MySQL 8+, Oracle y SQLite 3.25+, son esenciales para quienes escriben SQL analitico.

When to Use

• Necesitas rankings dentro de grupos (top-N por categoria)
• Se requieren totales acumulados o promedios moviles
• Quieres comparar cada fila con la anterior o siguiente
• Los agregados deben mostrarse junto a detalles de filas individuales
• Self-joins para comparaciones entre filas son demasiado complejos o lentos

Sintaxis

nombre_funcion(expresion) OVER (
    [PARTITION BY expresion_particion]
    [ORDER BY expresion_orden]
    [clausula_marco]
)

Funciones de Ranking

Funcion	Comportamiento	Manejo de Duplicados
ROW_NUMBER()	Entero secuencial	Sin empates; orden arbitrario para duplicados
RANK()	Rango con huecos	Mismo valor = mismo rango; siguiente rango salta
DENSE_RANK()	Rango sin huecos	Mismo valor = mismo rango; siguiente rango continua

-- Top 3 productos por ingresos en cada categoria
WITH ranked AS (
    SELECT
        product_id,
        category,
        revenue,
        RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY revenue DESC) as rank
    FROM product_revenue
)
SELECT * FROM ranked WHERE rank <= 3;

Funciones de Desplazamiento

-- Comparar mes actual con mes anterior
SELECT
    month,
    revenue,
    LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) as prev_month_revenue,
    revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) as month_over_month_change,
    LEAD(revenue) OVER (ORDER BY month) as next_month_revenue
FROM monthly_revenue;

Funciones de Ventana Agregadas

-- Total acumulado y promedio movil
SELECT
    order_id,
    order_date,
    amount,
    SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date) as running_total,
    AVG(amount) OVER (
        ORDER BY order_date
        ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) as seven_day_avg
FROM orders;

Clausulas de Marco

Marco	Significado
ROWS UNBOUNDED PRECEDING	Todas las filas desde el inicio hasta la actual
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING	Fila actual mas una a cada lado
RANGE BETWEEN INTERVAL '7 days' PRECEDING AND CURRENT ROW	Ventana basada en tiempo

Ejemplos del Mundo Real

Deduplicacion

-- Mantener el registro mas reciente por cliente
WITH ranked AS (
    SELECT
        customer_id,
        email,
        updated_at,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY updated_at DESC) as rn
    FROM customer_profiles
)
SELECT customer_id, email, updated_at FROM ranked WHERE rn = 1;

Calculo de Percentil

SELECT
    employee_id,
    department,
    salary,
    NTILE(4) OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary) as quartile,
    PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary) as percentile
FROM employees;

Common Mistakes

• Olvidar PARTITION BY — la ventana se aplica a todo el resultado en lugar de grupos
• Usar GROUP BY con funciones de ventana — operan en niveles conceptuales diferentes; combinar con CTEs
• Confundir RANK y ROW_NUMBER — usar ROW_NUMBER para deduplicacion, RANK para analisis por niveles
• Marcos de ventana en datos desordenados — siempre especificar ORDER BY dentro de OVER()
• Rendimiento en grandes datasets — asegurar que las columnas de PARTITION BY y ORDER BY esten indexadas

FAQ

Las funciones de ventana estan disponibles en MySQL? Si, a partir de MySQL 8.0. MariaDB 10.2+ tambien las soporta.

Puedo usar multiples funciones de ventana en una consulta? Si. Tambien puedes definir una ventana nombrada para reutilizar: WINDOW w AS (PARTITION BY dept ORDER BY salary).

Funcionan con DISTINCT? DISTINCT se aplica despues de funciones de ventana. Usa una subconsulta o CTE si necesitas resultados distintos con calculos de ventana.