在处理现代数据密集型应用时，无论是构建实时仪表板还是进行复杂的 ETL 作业，我们经常面临这样的需求：如何在保持行级别详细数据的同时，高效地引入该组的“初始值”或“基准值”进行对比？例如，在分析用户留存率时，我们需要将用户每个月的活跃度与注册当月（即初始状态）进行对比。这就是 PostgreSQL 中 FIRST_VALUE() 函数大展身手的时候。
作为一种强大的窗口函数，它能够帮助我们在不使用昂贵的自连接或相关子查询的情况下，高效地获取有序行集中的第一个值。在这篇文章中，我们将不仅学习它“怎么用”，更会结合 2026 年的最新开发理念，深入探讨如何在生产环境中写出高性能、高可维护性的 SQL 代码。
目录
为什么 FIRST_VALUE 是数据分析的利器？
在我们过往的项目经验中，许多开发者习惯于使用子查询来获取“每组的第一条记录”。例如：
-- 传统低效做法：相关子查询
SELECT m.mammal_name,
(SELECT min(lifespan) FROM Mammals m2 WHERE m2.animal_id = m.animal_id) as group_min
FROM Mammals m;
这种方法在数据量较小时尚可，一旦数据上升到百万级，性能会急剧下降，因为数据库需要为每一行重复执行子查询。
而 FIRST_VALUE 函数的出现，极大地简化了这一过程，并利用了 PostgreSQL 优化的窗口机制。它在以下场景中显得尤为宝贵：
- 基准对比分析：例如，查看每位员工的第一个月薪资与当前薪资的对比，计算增长率。
- 数据清洗与填充：在处理具有时间序列特性的数据时，将缺失的时间点填充为该组的上一个已知值（类似
last_value的变体应用）。 - 状态机追踪：快速识别订单流程中“已下单”状态的详细信息，并在后续的“配送”和“完成”状态行中显示。
核心语法与关键概念
要熟练使用 FIRST_VALUE，我们需要理解其构建模块。其基本语法结构如下：
FIRST_VALUE ( expression )
OVER (
[PARTITION BY partition_expression, ... ]
ORDER BY sort_expression [ASC | DESC], ...
[ROWS_or_RANGE_clause]
)
关键术语详解
- expression（目标表达式）：这是我们想要获取的列或计算值。它可以是一个列名（如 INLINECODEd7b6d629），也可以是一个数学表达式（如 INLINECODEa3817f03）。FIRST_VALUE 会根据排序规则，找到第一行中这个表达式的值。
- PARTITION BY（分区子句）：这是一个可选但极其重要的子句。它像 INLINECODEcfd9f099 一样，将数据行分成不同的“组”或“分区”。FIRSTVALUE() 函数将在每个分区内独立计算。例如，如果你按“部门”分区，那么每个部门都会得到属于自己的“第一值”，而不是全局的第一值。
- ORDER BY（排序子句）：这决定了在每个分区内，什么才算“第一”。是时间最早的？还是数值最大的？如果不指定
ORDER BY，窗口函数的顺序是不确定的，这在生产环境中容易导致难以复现的 Bug。
- Window Frame（窗口框架）：这是初学者最容易踩坑的地方。默认情况下，窗口框架是从分区的起始行到当前行（INLINECODEf7181806）。这意味着如果你没有显式指定框架，FIRSTVALUE 的结果可能会随着当前行的变化而变化（虽然第一行通常不变，但在处理“空值跳过”等逻辑时会有影响）。为了确保在整个分区内获取绝对的第一行，我们作为最佳实践，强烈建议使用
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING来显式定义窗口范围。
实战案例：生物数据分析与窗口陷阱
为了让你更直观地理解，让我们构建一个具体的业务场景。假设我们正在维护一个生物数据库，记录了不同种类的哺乳动物及其寿命数据。我们的目标是找出不同生态群体中寿命最短的动物，作为该群体的“基准”。
第 1 步：构建实验环境
首先，我们需要建立两张表：一张用于定义动物的大类（如陆生、水生），另一张存储具体的哺乳动物数据。
-- 创建动物大类表
CREATE TABLE Animal_groups (
animal_id serial PRIMARY KEY,
animal_name VARCHAR (255) NOT NULL
);
-- 创建哺乳动物详情表
CREATE TABLE Mammals (
mammal_id serial PRIMARY KEY,
mammal_name VARCHAR (255) NOT NULL,
lifespan DECIMAL (11, 2), -- 寿命（年）
animal_id INT NOT NULL,
FOREIGN KEY (animal_id) REFERENCES Animal_groups (animal_id)
);
第 2 步：插入测试数据
让我们填入一些包含明显数据差异的模拟数据，以便观察结果。
-- 插入动物大类：陆生、水生、翼手目
INSERT INTO Animal_groups (animal_name)
VALUES
(‘Terrestrial‘), -- 陆生
(‘Aquatic‘), -- 水生
(‘Winged‘); -- 有翼
-- 插入具体的哺乳动物数据
INSERT INTO Mammals(mammal_name, animal_id, lifespan)
VALUES
-- 陆生动物
(‘Cow‘, 1, 10),
(‘Dog‘, 1, 7),
(‘Ox‘, 1, 13),
(‘Wolf‘, 1, 11),
-- 水生哺乳动物
(‘Blue Whale‘, 2, 80),
(‘Dolphin‘, 2, 5),
(‘Sea Horse‘, 2, 3), -- 注意：海马其实不是哺乳动物，但为了演示数据差异，暂且在此列出
(‘Octopus‘, 2, 8), -- 章鱼同理
-- 有翼动物
(‘Bat‘, 3, 4),
(‘Flying Squirrels‘, 3, 1),
(‘Petaurus‘, 3, 2);
第 3 步：进阶查询 —— 按组寻找“最短寿命”
场景描述：我们需要在水生动物中，找出谁是寿命最短的。这里我们将引入显式的窗口框架，展示最佳实践。
SQL 实现：
SELECT
m.mammal_name,
a.animal_name as category,
m.lifespan,
-- 关键点：按 animal_id 分区，并在分区内按寿命排序
FIRST_VALUE(m.mammal_name)
OVER(
PARTITION BY m.animal_id -- 核心：将数据按动物大类切割
ORDER BY m.lifespan ASC -- 在每个大类内部，找出寿命最短的
-- 最佳实践：明确指定窗口范围为整个分区
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
) as weakest_in_group
FROM
Mammals m
JOIN
Animal_groups a ON m.animal_id = a.animal_id;
结果解读：
运行这段代码，你会发现结果发生了变化：
- Terrestrial（陆生）组：所有的行旁边都显示“Dog”（寿命7，陆生组最小）。
- Aquatic（水生）组：所有的行旁边都显示“Sea Horse”（寿命3，水生组最小）。
- Winged（有翼）组：所有的行旁边都显示“Flying Squirrels”（寿命1，有翼组最小）。
这就是 PARTITION BY 的魔力——它让计算在不同的“频道”中独立进行，互不干扰。
深度解析：2026 年工程化视角的 FIRST_VALUE
随着我们进入 2026 年，数据的应用场景已经从单纯的报表分析转向了实时 AI 驱动的决策系统。在现代开发工作流中，我们不仅要关注 SQL 本身的写法，还要关注它如何与 AI 辅助编程和云原生架构相结合。让我们看看如何将这一经典函数与现代开发范式结合。
场景一：金融科技中的交易流水对账
在现代 Fintech 应用中，我们经常需要处理高并发的交易流水。假设我们有一张交易记录表，记录了用户买入和卖出的操作。为了计算每笔交易的“持仓成本”，我们需要获取该用户某只股票的第一笔买入价格作为基准。
-- 模拟金融交易表结构
CREATE TABLE transactions (
txn_id SERIAL PRIMARY KEY,
user_id INT,
symbol VARCHAR(10),
action VARCHAR(4), -- ‘BUY‘ or ‘SELL‘
price DECIMAL(10, 2),
txn_time TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
INSERT INTO transactions (user_id, symbol, action, price, txn_time) VALUES
(101, ‘AAPL‘, ‘BUY‘, 150.00, ‘2026-01-01 10:00:00‘),
(101, ‘AAPL‘, ‘BUY‘, 155.00, ‘2026-01-02 10:00:00‘),
(101, ‘AAPL‘, ‘SELL‘, 160.00, ‘2026-01-03 10:00:00‘);
-- 复杂查询：计算每笔交易相对于初始买入价的溢价
SELECT
symbol,
txn_time,
action,
price,
-- 获取该用户该股票的第一笔买入价作为“基准价”
FIRST_VALUE(price) OVER (
PARTITION BY user_id, symbol
ORDER BY txn_time ASC
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
) as initial_buy_price,
-- 计算浮动盈亏
price - FIRST_VALUE(price) OVER (
PARTITION BY user_id, symbol
ORDER BY txn_time ASC
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
) as pnl_unrealized
FROM
transactions
WHERE
user_id = 101;
深度解析：在这个例子中，我们利用 FIRST_VALUE 避免了将表与自身进行连接，这在处理亿级交易流水表时，能显著降低查询的 I/O 开销和内存占用。在云原生数据库（如 AWS RDS 或 Azure PostgreSQL）中，这种查询通常能更好地利用并行查询能力。
场景二：处理“NULL 值”的高级技巧 (PostgreSQL 14+)
在数据清洗阶段，我们经常会遇到“稀疏数据”。例如，物联网传感器每分钟上报一次状态，但偶尔会丢包。我们希望用该设备的“初始状态”来填充中间的 NULL 值。
PostgreSQL 引入了 IGNORE NULLS 子句，这在处理此类问题时非常强大。
-- 假设我们有一些 NULL 值的寿命数据
INSERT INTO Mammals(mammal_name, animal_id, lifespan) VALUES
(‘Unknown Creature‘, 1, NULL),
(‘Another Unknown‘, 1, NULL);
-- 使用 IGNORE NULLS 找到第一个非空值
SELECT
mammal_name,
lifespan,
-- 如果遇到 NULL，FIRST_VALUE 默认会返回 NULL
-- 但我们可以结合 COALESCE 或 FILTER 子句来处理
FIRST_VALUE(lifespan) OVER (
PARTITION BY animal_id
ORDER BY lifespan ASC NULLS LAST -- 将 NULL 排到最后
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
) as first_valid_lifespan
FROM
Mammals
WHERE
animal_id = 1;
生产环境下的性能优化与“坑点”排查
在我们最近的一个大型日志分析项目中，我们将数据迁移到了 PostgreSQL 16，并尝试利用窗口函数优化原有的存储过程。在这个过程中，我们踩过无数的坑。以下是使用 FIRST_VALUE 时必须警惕的几点，这也是我们在 Code Review 中最常关注的细节。
1. 默认窗口框架的隐形陷阱
这是新手最容易犯的错误。如果你只写 INLINECODEa1761ee3 而不写 INLINECODEe176bc8e，默认的窗口框架是 INLINECODE6b7bc425。对于 INLINECODE03b62c5a 而言，虽然它通常指向第一行，但在某些复杂的排序逻辑（特别是涉及 NULLS LAST 或多列排序）中，这种隐式定义会导致逻辑分片在内存中的处理方式不同，甚至导致并行查询计划失效。
最佳实践：
我们强制要求团队在生产代码中显式写出 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING。这不仅是为了性能，更是为了让代码的“业务意图”无比清晰——即我们需要的是整个组的绝对第一值，而不是“到目前为止”的第一值。
2. 大数据集下的 Work_mem 爆炸问题
窗口函数虽然避免了自连接，但它们本质上是需要排序的。如果你的数据量达到了百万级甚至更高，并且没有合理的索引支撑 INLINECODEc3d85205 和 INLINECODE31e542b5 的列，数据库可能会进行大量的磁盘排序。
在一次故障排查中，我们发现一个简单的 INLINECODEad2c2bec 查询导致 IOPS 飙升。原因是数据库为了执行窗口排序，不得不占用巨大的 INLINECODEcb0e53cb，当内存不足时，它开始将临时数据写入磁盘。
优化建议：
- 索引策略：确保在 INLINECODEdfe78105 和 INLINECODE135ef57f 涉及的列上建立复合索引。例如，
CREATE INDEX idx_mammals_group_life ON Mammals (animal_id, lifespan);。 - 参数调优：在执行大规模分析查询前，可以在会话级别临时增加 INLINECODE8bc13628 参数，例如 INLINECODE257b815f，以避免磁盘 spill。
3. DISTINCT 结合 FIRST_VALUE 的误区
很多开发者尝试在 INLINECODE22ce8cc2 查询中直接使用窗口函数，却发现并没有去重。这是因为窗口函数是在 DISTINCT 处理之前计算的。如果你需要去重后的第一值，通常需要先写一个 CTE（公共表表达式）进行分组，再在外层应用窗口函数，或者使用 PostgreSQL 特有的 INLINECODEc07887bb，这通常比标准 SQL 的组合更高效。
2026 年趋势：AI 辅助 SQL 编写与 FIRST_VALUE
随着 Cursor、Windsurf 等 AI IDE 的普及，我们的开发方式正在向 Vibe Coding（氛围编程） 转变。在与 AI 结对编程时，我们发现 FIRST_VALUE 是一个非常好的测试用例，用来检验 AI 对上下文的理解能力。
当你让 AI 生成一个“获取每个用户首次登录时间”的查询时，它可能会写出标准的 FIRST_VALUE 语法。但作为资深开发者，我们需要审查它是否考虑了以下 2026 年的工程标准：
- 空值处理：AI 是否加上了
IGNORE NULLS？ - 索引友好：生成的查询是否使用了现有的索引，还是引发了全表扫描？
- 显式框架：AI 是否为了简洁而省略了
ROWS BETWEEN，埋下了潜在的隐患？
通过向 AI 提出这些具体的约束条件，我们不仅得到了更健壮的代码，实际上也是在训练 AI 理解我们的业务架构。这种Agentic AI（自主 AI 代理）的协作模式，让我们能更专注于复杂的业务逻辑，而将繁琐的语法记忆交给 AI。
常见陷阱与替代方案对比
在技术选型时，我们并不是总要用窗口函数。让我们对比一下 FIRST_VALUE 与其他方案的区别：
- vs. 自连接：
FIRST_VALUE在可读性和性能上通常完胜，因为只需扫描一次数据（或利用索引）。但在某些极端复杂的 OLTP 场景下，如果只需要单个聚合值，子查询有时比窗口函数更利于查询规划器选择嵌套循环连接。 - vs. LATERAL JOIN：Lateral Join 在处理“取 Top N”时非常灵活。例如，如果你需要“取每个组的前 3 条记录”，INLINECODEc036bd1c 是更好的选择。但如果你只需要“第一条记录的某个特定值”并回填到所有行中，INLINECODEca19d985 的代码量更少，语义更明确。
总结
PostgreSQL 的 FIRST_VALUE() 函数不仅仅是一个简单的取值工具，它是构建复杂数据逻辑的基石。通过这篇文章，我们不仅回顾了基础的语法，更结合了 2026 年的现代应用场景——从金融风控到数据清洗，展示了如何编写企业级的 SQL 查询。
掌握它，意味着你的 SQL 代码将告别繁琐的子查询，拥抱更加声明式、高性能的编程范式。在 AI 辅助编程日益普及的今天，理解这些底层原理能让我们更准确地与 AI 协作，生成更高效的代码。希望这些技巧能帮助你在下一次的数据分析任务中，写出更优雅、更健壮的 SQL 查询！如果你在实践中有遇到有趣的性能问题，欢迎继续探讨。