SQL Window Functions: Ranking, Totali Progressivi e Analisi

Published: 2026-03-24

Le window functions eseguono calcoli su un insieme di righe correlate alla riga corrente — senza comprimere il risultato in una singola riga di output come fa GROUP BY. Sono una delle funzionalità più potenti dell’SQL moderno, supportate in SQLite (3.25+), PostgreSQL, MySQL (8.0+), SQL Server e Oracle.

Dati di esempio

Usiamo due tabelle in tutti gli esempi:

Tabella employees:

id	name	department	hire_date	salary
1	Alice	Engineering	2023-01-15	95000
2	Bob	Engineering	2023-06-01	85000
3	Carol	Engineering	2024-03-10	85000
4	Dave	Sales	2023-02-20	72000
5	Eve	Sales	2023-09-05	68000
6	Frank	Sales	2024-01-15	65000
7	Grace	Marketing	2023-04-01	82000
8	Henry	Marketing	2024-06-01	70000

Tabella monthly_sales:

id	employee_id	month	revenue
1	1	2026-01	22000
2	1	2026-02	25000
3	1	2026-03	28000
4	2	2026-01	19000
5	2	2026-02	21000
6	2	2026-03	20000
7	3	2026-01	15000
8	3	2026-02	17000
9	3	2026-03	19000
10	4	2026-01	18000
11	4	2026-02	22000
12	4	2026-03	17000
13	5	2026-01	14000
14	5	2026-02	16000
15	5	2026-03	19000
16	6	2026-01	11000
17	6	2026-02	13000
18	6	2026-03	15000
19	7	2026-01	9000
20	7	2026-02	12000
21	7	2026-03	14000
22	8	2026-01	7000
23	8	2026-02	9000
24	8	2026-03	11000

Esplora il dataset in DbGate Lite

Sintassi delle window functions

Ogni funzione finestra usa la clausola OVER per definire su quali righe operare:

function_name(...) OVER (
  [PARTITION BY column]
  [ORDER BY column]
  [frame_clause]
)

PARTITION BY — divide le righe in gruppi (come GROUP BY, ma mantiene tutte le righe)
ORDER BY — definisce l’ordinamento delle righe all’interno di ogni partizione
Frame clause — limita la finestra a un intervallo di righe relativo alla riga corrente

ROW_NUMBER()

ROW_NUMBER() assegna un numero sequenziale univoco a ogni riga all’interno di una partizione. I numeri partono sempre da 1, senza salti o ex aequo.

Esempio: Numerare tutti i dipendenti per stipendio

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

INSERT INTO employees (id, name, department, hire_date, salary) VALUES
  (1, &#39;Alice&#39;, &#39;Engineering&#39;, &#39;2023-01-15&#39;, 95000),
  (2, &#39;Bob&#39;, &#39;Engineering&#39;, &#39;2023-06-01&#39;, 85000),
  (3, &#39;Carol&#39;, &#39;Engineering&#39;, &#39;2024-03-10&#39;, 85000),
  (4, &#39;Dave&#39;, &#39;Sales&#39;, &#39;2023-02-20&#39;, 72000),
  (5, &#39;Eve&#39;, &#39;Sales&#39;, &#39;2023-09-05&#39;, 68000),
  (6, &#39;Frank&#39;, &#39;Sales&#39;, &#39;2024-01-15&#39;, 65000),
  (7, &#39;Grace&#39;, &#39;Marketing&#39;, &#39;2023-04-01&#39;, 82000),
  (8, &#39;Henry&#39;, &#39;Marketing&#39;, &#39;2024-06-01&#39;, 70000);

INSERT INTO monthly_sales (id, employee_id, month, revenue) VALUES
  (1, 1, &#39;2026-01&#39;, 22000),
  (2, 1, &#39;2026-02&#39;, 25000),
  (3, 1, &#39;2026-03&#39;, 28000),
  (4, 2, &#39;2026-01&#39;, 19000),
  (5, 2, &#39;2026-02&#39;, 21000),
  (6, 2, &#39;2026-03&#39;, 20000),
  (7, 3, &#39;2026-01&#39;, 15000),
  (8, 3, &#39;2026-02&#39;, 17000),
  (9, 3, &#39;2026-03&#39;, 19000),
  (10, 4, &#39;2026-01&#39;, 18000),
  (11, 4, &#39;2026-02&#39;, 22000),
  (12, 4, &#39;2026-03&#39;, 17000),
  (13, 5, &#39;2026-01&#39;, 14000),
  (14, 5, &#39;2026-02&#39;, 16000),
  (15, 5, &#39;2026-03&#39;, 19000),
  (16, 6, &#39;2026-01&#39;, 11000),
  (17, 6, &#39;2026-02&#39;, 13000),
  (18, 6, &#39;2026-03&#39;, 15000),
  (19, 7, &#39;2026-01&#39;, 9000),
  (20, 7, &#39;2026-02&#39;, 12000),
  (21, 7, &#39;2026-03&#39;, 14000),
  (22, 8, &#39;2026-01&#39;, 7000),
  (23, 8, &#39;2026-02&#39;, 9000),
  (24, 8, &#39;2026-03&#39;, 11000);

Esempio: Numerare i dipendenti all’interno di ogni reparto

Usando PARTITION BY, la numerazione riparte da 1 per ogni reparto:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

RANK() e DENSE_RANK()

RANK() e DENSE_RANK() gestiscono gli ex aequo in modo diverso da ROW_NUMBER():

ROW_NUMBER() — sempre univoco, criterio di spareggio arbitrario
RANK() — lo stesso valore riceve lo stesso rango, poi salta dei numeri (1, 2, 2, 4)
DENSE_RANK() — lo stesso valore riceve lo stesso rango, senza salti (1, 2, 2, 3)

Esempio: Confrontare le tre funzioni di ranking

Bob e Carol guadagnano entrambi 85000 — osserva come ogni funzione gestisce l’ex aequo:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Esempio: Classificare i dipendenti all’interno del reparto

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

NTILE()

NTILE(n) distribuisce le righe in n gruppi (bucket) approssimativamente uguali, numerati da 1 a n.

Esempio: Suddividere i dipendenti in quartili di stipendio

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Esempio: Suddividere i dipendenti in due fasce per reparto

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

LAG() e LEAD()

LAG(column, offset) accede a un valore da una riga precedente. LEAD(column, offset) accede a un valore da una riga successiva. Entrambe predefiniscono offset 1 e restituiscono NULL quando non c’è una riga.

Esempio: Confronto mese su mese del fatturato

Confronta il fatturato di ogni mese con il mese precedente per ciascun dipendente:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Esempio: Anteprima del fatturato del mese successivo

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Window functions di aggregazione

Le funzioni di aggregazione standard (SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX) possono essere usate come window functions con OVER. A differenza di GROUP BY, ogni riga viene mantenuta nell’output.

Esempio: Stipendio di ogni dipendente vs media del reparto

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Esempio: Percentuale del totale stipendi

Calcola quale frazione del monte salari totale rappresenta ciascun dipendente:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Esempio: Totale progressivo e conteggio cumulativo

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Totali progressivi per partizione

Combina PARTITION BY e ORDER BY per calcolare totali progressivi all’interno dei gruppi.

Esempio: Fatturato cumulativo per dipendente

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Esempio: Classifica del fatturato mensile tra tutti i dipendenti

Trova come si è classificato ogni dipendente ogni mese:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Window frame

Un window frame definisce esattamente quali righe, relative alla riga corrente, sono incluse nel calcolo. La clausola di frame viene dopo ORDER BY all’interno di OVER.

Sintassi

ROWS BETWEEN <start> AND <end>

Limiti comuni:

UNBOUNDED PRECEDING — dalla prima riga della partizione
N PRECEDING — N righe prima della riga corrente
CURRENT ROW — la riga corrente
N FOLLOWING — N righe dopo la riga corrente
UNBOUNDED FOLLOWING — fino all’ultima riga della partizione

Esempio: Media mobile a 2 mesi

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Esempio: Minimo e massimo progressivi del fatturato

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

FIRST_VALUE e LAST_VALUE

FIRST_VALUE(column) restituisce il primo valore nel window frame. LAST_VALUE(column) restituisce l’ultimo valore. Attenzione: LAST_VALUE con il frame predefinito (ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) vede solo fino alla riga corrente.

Esempio: Confrontare ogni mese con il primo mese

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Esempio: Confrontare ogni mese con il mese migliore

Usa ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING per vedere l’intera partizione:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Esempio pratico: Top earner per reparto

Un pattern comune: usare una funzione finestra in una sottoquery, poi filtrare per rango.

Esempio: Dipendente più pagato in ogni reparto

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Esempio: Mese con il fatturato più alto per dipendente

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Window functions vs. GROUP BY

Una differenza chiave: GROUP BY comprime le righe in righe di riepilogo, mentre le window functions mantengono ogni riga e aggiungono una colonna calcolata.

Esempio: Confronto affiancato

GROUP BY restituisce una riga per reparto:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Le window functions mantengono tutte le righe:

SQL Query

CREATE TABLE employees (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  department TEXT,
  hire_date TEXT,
  salary INTEGER
);

CREATE TABLE monthly_sales (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  employee_id INTEGER,
  month TEXT,
  revenue INTEGER
);

Casi d’uso comuni per le window functions

Classifiche e leaderboard — ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK per query top-N
Totali progressivi — SUM cumulativa per monitoraggio finanziario e delle scorte
Confronto periodo su periodo — LAG/LEAD per analisi mese su mese o anno su anno
Medie mobili — Per “smussare” i dati con AVG basata su frame
Analisi per percentili — NTILE per suddividere i dati in gruppi uguali
Deduplicazione — ROW_NUMBER per scegliere una riga per gruppo
Analisi dei gap — LAG per rilevare sequenze mancanti o variazioni anomale

Suggerimenti sulle prestazioni

Indicizza le colonne di ORDER BY — Le window functions ordinano internamente i dati; gli indici aiutano
Riduci al minimo le partizioni — Un numero elevato di partizioni aumenta il carico computazionale
Riusa le definizioni di finestra — Molti database supportano le clausole WINDOW per evitare di ripetere la stessa specifica OVER
Filtra dopo il windowing — Le window functions vengono eseguite prima di WHERE, quindi usa sottoquery o CTE per filtrare per rango
Evita frame non necessari — Specifica clausole di frame solo quando ti serve un comportamento non predefinito

Riepilogo

Le window functions calcolano valori su righe correlate senza comprimere il result set
ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK assegnano posizioni ordinali alle righe
LAG e LEAD accedono a valori da righe precedenti o successive
NTILE distribuisce le righe in bucket di dimensioni uguali
FIRST_VALUE e LAST_VALUE restituiscono i valori ai limiti della finestra
Le funzioni di aggregazione (SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX) con OVER mantengono tutte le righe mentre calcolano metriche a livello di gruppo
PARTITION BY crea gruppi indipendenti; ORDER BY definisce la sequenza delle righe
I window frame (ROWS BETWEEN ... AND ...) perfezionano quali righe sono incluse
Usa sottoquery per filtrare in base ai risultati delle window functions (ad es. top-N per gruppo)
Supportate in SQLite 3.25+, PostgreSQL, MySQL 8.0+, SQL Server e Oracle

Prova a modificare gli esempi per sperimentare con partizioni, ordinamenti e clausole di frame diversi, per vedere come le window functions possono semplificare le tue query analitiche!