Clasificar filas y calcular totales acumulados con funciones de ventana

Visión General

Las funciones de ventana son una de las características más potentes de SQL. Permiten calcular valores a través de un conjunto de filas relacionadas con la fila actual sin colapsar el resultado como GROUP BY. El ranking, totales acumulados y promedios móviles se vuelven directos, y a menudo reemplazan self-joins lentos o loops en la capa de aplicación.

Cuándo Usar

Usa este recurso cuando:

• Necesites clasificar filas dentro de grupos (top-N por categoría).
• Quieras totales acumulados o promedios móviles sin subconsultas.
• Estés construyendo tablas de clasificación, reportes de ventas o paginación con empates.
• Necesites comparar cada fila con la anterior o siguiente.

Solución

Ranking y totales acumulados

SELECT
  department,
  employee,
  salary,
  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS row_num,
  RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS rank_num,
  SUM(salary) OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS running_total,
  LAG(salary) OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS prev_salary
FROM employees;

Explicación

ROW_NUMBER() asigna un número único a cada fila de la partición. RANK() da el mismo ranking a empates, dejando huecos. SUM() OVER calcula un total acumulado porque el marco de ventana por defecto abarca filas desde el inicio de la partición hasta la fila actual. LAG() devuelve el valor de la fila anterior, útil para deltas. La cláusula PARTITION BY reinicia cálculos por departamento, y ORDER BY controla la secuencia dentro de la partición.

Variantes

Función	Caso de uso	Comportamiento
ROW_NUMBER	Ranking único	Sin huecos, sin empates
RANK	Ranking con empates	Huecos tras empates
DENSE_RANK	Ranking con empates	Sin huecos
SUM OVER	Totales acumulados	Acumulativo dentro de partición
LAG/LEAD	Comparar filas adyacentes	Offset de N filas

Mejores Prácticas

1. Indexa columnas de partición y orden. La base de datos aún necesita ordenar; los índices ayudan.
2. Usa ROW_NUMBER para top-N cuando los empates no importan. Usa RANK o DENSE_RANK cuando los empates importan.
3. Los marcos de ventana importan. Agrega ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW explícitamente para claridad.
4. Evita anidar funciones de ventana. Algunas bases de datos no permiten SUM() OVER (ORDER BY ROW_NUMBER() OVER...).
5. Materializa reportes complejos. Para dashboards, pre-agrega resultados de ventana en una tabla resumen.

Errores Comunes

1. Olvidar PARTITION BY. Sin ella, la ventana cubre toda la tabla, mezclando departamentos.
2. Confundir RANK y ROW_NUMBER. Los empates pueden producir resultados inesperados si eliges la función incorrecta.
3. Usar funciones de ventana en WHERE. La mayoría de bases de datos requieren una subconsulta porque las ventanas se ejecutan después del filtrado.
4. Dirección de ORDER BY incorrecta. El orden descendente es común para rankings; ascendente para totales acumulados.
5. Ignorar NULLs en el ordenamiento. Los NULLs se ordenan primero o último según la base de datos; sé explícito con NULLS FIRST/NULLS LAST.

Preguntas Frecuentes

P: ¿Cuál es la diferencia entre RANK y DENSE_RANK? R: RANK deja huecos tras empates (1, 1, 3). DENSE_RANK no (1, 1, 2).

P: ¿Puedo usar funciones de ventana con GROUP BY? R: Las ventanas se ejecutan después de GROUP BY, así que puedes combinarlas, pero debes agregar antes de aplicar la ventana.

P: ¿Cómo obtengo las top 3 filas por grupo? R: Usa ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY group ORDER BY value DESC) y filtra WHERE row_num <= 3 en una consulta externa.