在 PostgreSQL 技术群里，今天发现有个人在群里“求救”，说想要执行一条SQL语句，获取某表中以某字段为组，并且sum（其他字段）结果最小的，所有结果。

比如，有张表如下：

path(int)  cost(decimal)

想要的结果是，以path所有相同的字段分组，并且 sum(cost)字段，选择出sum(cost)值最小的，所有path字段。如：

我写的SQL：

with cte as (select path, cost, sum(cost) over (partition by path ) as sum_cost from tcost)
select path , cost from cte where sum_cost = (select min(sum_cost) from cte);

我的解题思路

在没有接触到PostgreSQL之前，我一直使用MySQL，每次想到“组”这个字，总会想到 group by 。虽然可能使用group by 也可能实现相同的结果，但是经常需要表自身join表，所以性能方面对于数据量大的表话，是满足不了要求的，即使是有索引。因为索引最适合于那种存在索引，而且选择率低的表，否则的话，索引的优势其实和全表扫描差不多，甚至有时候，常常是全表扫描比索引的全表扫描性能还要好。（当然，在PostgreSQL中，如果是只读索引来扫描的话，性能是最好的）。因为MySQL的 InnoDB 是索引组织表，所以索引全表和普通的全表扫描，性能几乎是没有差别。但是在PostgreSQL中，这种差别就很明显了，选择率大的索引全表扫描，比顺序全表扫描SeqScan慢好多。

说远了，回到题目上来。这思路虽然也是要分组，但这种分组跟group by 的分组差得比较远，这种需要一种“窗口函数”（Window Function，在Oracle里叫分析函数）来处理这钟需求，而且这种窗口函数的性能是比那种需要自表连接的性能快好多的，即使是没有索引情况下。之前在群里也遇到这种情况，利用窗口函数几秒钟就可以出结果，但那种自连接的（特别在数据量大的情况下）要几十分钟。这种窗口分组来处理数据，可以避免好多性能问题，而且非常易于理解。

所以，对于PostgreSQL，一有那种需要那种类似窗口的分组操作，首先要想到 Window Function，真的是非常好用。