# SQL - Window Functions (Data Analytics) > ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、LAG、LEAD、NTILE、SUM OVER、PARTITION BY、frames - 20 面接問題 - Mid-Level - [面接問題: Data Analytics](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions.md) ## 1. SQLにおけるwindow functionとは何ですか？ **回答** window functionは、現在の行に関連する行のセットに対して計算を実行し、結果を単一の出力行にまとめません。行数を減らすGROUP BYとは異なり、window functionは計算列を追加しながら結果のすべての行を保持します。OVER()句は計算が実行されるウィンドウを定義します。 ## 2. window functionを定義するために必須の句はどれですか？ **回答** OVER()句はすべてのwindow functionに必須です。これは、関数が通常の集約関数としてではなくwindow functionとして実行されるべきであることをSQLエンジンに伝えます。OVER()はPARTITION BY、ORDER BY、frame指定を含むことができますが、結果セット全体に計算を適用するために空のままにすることもできます。 ## 3. window functionにおけるPARTITION BYの役割は何ですか？ **回答** PARTITION BYは行のセットを独立したグループ（パーティション）に分割し、window functionは各パーティションに個別に適用されます。GROUP BYとは異なり、PARTITION BYは結果の行数を減らしません。例えば、SUM(sales) OVER(PARTITION BY region)は各個別の行を保持しながら地域ごとの売上合計を計算します。 ## さらに17問利用可能 - GROUP BYとPARTITION BYの主な違いは何ですか？ - ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY salary DESC)は何を返しますか？ 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Analytics面接トピック - [Google Sheets - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-basics.md): 20問, Junior - [Google Sheets - 高度な数式](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-advanced.md): 20問, Junior - [SQL - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-basics.md): 25問, Junior - [SQL - 集計とグルーピング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-aggregations.md): 20問, Junior - [SQL - 結合](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-joins.md): 20問, Junior - [BigQuery - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-fundamentals.md): 20問, Junior - [Data Cleaning - データクレンジング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-cleaning.md): 20問, Junior - [KPIとビジネスメトリクス](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/kpis-metrics.md): 20問, Junior - [記述統計](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/descriptive-statistics.md): 20問, Junior - [ZapierとNo-Codeオートメーション](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/zapier-automation.md): 20問, Junior - [データビジュアライゼーションの原則](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-viz-principles.md): 20問, Junior - [Python & Pandas - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/python-pandas-basics.md): 20問, Junior - [Google Sheets - 自動化ダッシュボード](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/google-sheets-dashboards.md): 20問, Mid-Level - [SQL - サブクエリとCTE](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-subqueries-ctes.md): 20問, Mid-Level - [BigQuery - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/bigquery-advanced.md): 20問, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/data-modeling.md): 20問, Mid-Level - [ファネルとコンバージョン分析](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/funnel-analysis.md): 20問, Mid-Level - [コホートとリテンション分析](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/cohort-retention.md): 20問, Mid-Level - [Google Tag Managerとトラッキング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/gtm-tracking.md): 20問, Mid-Level - [APIとWebhook](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/apis-webhooks.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [ABテストと応用統計学](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/ab-testing.md): 20問, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/looker-studio.md): 20問, Mid-Level - [Power BI - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [SQL - 高度な分析クエリ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-advanced-analytics.md): 20問, Senior - [dbt - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/dbt-advanced.md): 20問, Senior - [Power BI - DAXと高度なダッシュボード](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/power-bi-dax.md): 20問, Senior - [Python Analytics - 高度な分析とML](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/python-analytics-advanced.md): 20問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-analytics/interview-questions/sql-window-functions