Đến hết buổi 2, các anh chị đã quen với GROUP BY: gom nhiều dòng thành một dòng để tính tổng, trung bình, đếm. Trong công việc ở công ty chứng khoán, rất nhiều báo cáo lại đòi hỏi điều ngược lại: giữ nguyên từng dòng nhưng đặt mỗi dòng cạnh một con số của "cả nhóm" — ví dụ giá trị giao dịch của mã VCB và tỷ trọng của nó trong cả thị trường, giá đóng cửa hôm nay và giá phiên trước, thứ hạng của mã trong ngày, đường trung bình động 3 phiên... Đó chính là đất dụng võ của window functions.

Buổi này dùng chủ yếu bảng MarketPrices (12 mã × 10 phiên từ 2026-09-14 đến 2026-09-25) và một chút bảng Trades. Cấu trúc các bảng xem lại ở mục "Bộ dữ liệu mẫu của khóa học" trong Buổi 1. "Hôm nay" của bộ dữ liệu luôn là 2026-09-25.

Lưu ý: Yêu cầu phiên bản: SQL Server 2012 trở lên và MySQL 8.0 trở lên có đầy đủ hàm cửa sổ. MySQL 5.7 trở về trước không hỗ trợ.

Mục tiêu buổi học

• Sau buổi này bạn có thể giải thích khái niệm hàm cửa sổ, viết đúng cú pháp OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) và phân biệt với GROUP BY.
• Sau buổi này bạn có thể dùng SUM/AVG/MIN/MAX ... OVER để so sánh từng dòng với tổng thể mà không gộp dòng.
• Sau buổi này bạn có thể xếp hạng bằng ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, xử lý đồng hạng và lấy Top N theo nhóm.
• Sau buổi này bạn có thể phân tích biến động giá bằng LAG/LEAD: mức tăng/giảm và % biến động so với phiên trước.
• Sau buổi này bạn có thể dùng khung cửa sổ ROWS BETWEEN ... để tính giá trị lũy kế và đường trung bình động MA3/MA5.

Bản đồ buổi học

Buổi học 3 giờ (180 phút), khoảng 29% lý thuyết + demo + Q&A (~52 phút) và 71% thực hành (~128 phút). Mỗi phần lý thuyết được xen kẽ ngay bằng bài thực hành tương ứng: học đến đâu làm đến đó.

Phần	Nội dung	Thời lượng gợi ý
1	Tổng quan Window Functions, so sánh với GROUP BY	10 phút (lý thuyết + demo)
2	Window Aggregate: SUM/AVG/MIN/MAX/COUNT ... OVER	8 phút (lý thuyết + demo)
3	Ranking: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, đồng hạng, Top N	10 phút (lý thuyết + demo)
Thực hành	Bài 3.1 — Xếp hạng và phân loại cổ phiếu	44 phút
4	LAG và LEAD — biến động giá	9 phút (lý thuyết + demo)
Thực hành	Bài 3.2 — Chuỗi thời gian và biến động giá	44 phút
5	Window Frame và Moving Average	9 phút (lý thuyết + demo)
Thực hành	Bài 3.3 — Giá trị lũy kế và đường trung bình động	40 phút
6	Tổng kết và Q&A	6 phút (thảo luận)
	Tổng	180 phút: lý thuyết + demo + Q&A ~52 phút, thực hành ~128 phút (~71%)

---

1. Tổng quan Window Functions

1.1. Khái niệm

Một hàm cửa sổ tính toán trên một tập các dòng liên quan đến dòng hiện tại (gọi là "cửa sổ"), nhưng không gộp các dòng lại. Mỗi dòng đầu vào vẫn cho ra đúng một dòng kết quả, cộng thêm cột do hàm cửa sổ tính.

Dấu hiệu nhận biết: luôn có mệnh đề OVER (...) đi sau tên hàm.

hàm(...) OVER (
    [PARTITION BY cột_chia_nhóm]
    [ORDER BY cột_sắp_xếp [ASC|DESC]]
    [khung: ROWS BETWEEN ... AND ...]
)

Thành phần	Vai trò	Nếu bỏ đi
PARTITION BY	Chia dòng thành các "phân vùng" độc lập (giống GROUP BY nhưng không gộp)	Cả bảng kết quả là một phân vùng
ORDER BY	Thứ tự dòng bên trong phân vùng — quyết định hạng, "phiên trước", tổng lũy kế	Thứ tự không xác định (không dùng được cho xếp hạng, LAG, LEAD)
Khung (ROWS BETWEEN)	Cửa sổ trượt quanh dòng hiện tại (mục 5)	Mặc định như mục 5.2

Ví dụ nghiệp vụ: Phòng phân tích cần bảng "giá đóng cửa từng phiên kèm giá đóng cửa trung bình của chính mã đó". Không thể dùng GROUP BY vì sẽ mất từng phiên; hàm cửa sổ giải quyết trọn vẹn trong một câu lệnh.

1.2. So sánh với GROUP BY

Cùng một câu hỏi "giá đóng cửa trung bình và cao nhất của từng mã", hai cách cho hai kết quả khác hẳn về hình dạng.

Với GROUP BY — mỗi mã còn một dòng:

SELECT symbol,
       CAST(AVG(close_price) AS DECIMAL(18,2)) AS tb_close,
       MAX(close_price) AS cao_nhat
FROM MarketPrices
WHERE symbol IN ('FPT','VCB','HPG')
GROUP BY symbol
ORDER BY symbol;

FPT	121440.00	126000.00
HPG	27027.00	27540.00
VCB	92368.00	95680.00

Với hàm cửa sổ — vẫn còn từng phiên, mỗi phiên "nhìn thấy" trung bình và đỉnh của cả mã:

SELECT symbol, trade_date, close_price,
       CAST(AVG(close_price) OVER (PARTITION BY symbol) AS DECIMAL(18,2)) AS tb_close,
       MAX(close_price) OVER (PARTITION BY symbol) AS cao_nhat
FROM MarketPrices
WHERE symbol IN ('FPT','VCB','HPG') AND trade_date >= '2026-09-24'
ORDER BY symbol, trade_date;

FPT	2026-09-24	118800.00	117600.00	118800.00
FPT	2026-09-25	116400.00	117600.00	118800.00
HPG	2026-09-24	26460.00	26865.00	27270.00
HPG	2026-09-25	27270.00	26865.00	27270.00
VCB	2026-09-24	92920.00	94300.00	95680.00
VCB	2026-09-25	95680.00	94300.00	95680.00

Hình dưới đây đặt hai cách cạnh nhau trên cùng dữ liệu để thấy "gộp dòng" khác "giữ dòng" thế nào.

Cách đọc hình: bên trái, GROUP BY nén mỗi nhóm thành một dòng nên các cột chi tiết (ngày, giá từng phiên) biến mất; bên phải, hàm cửa sổ giữ nguyên số dòng đầu vào và chỉ thêm một cột chứa số liệu của nhóm, lặp lại ở mọi dòng thuộc nhóm.

	GROUP BY	Hàm cửa sổ
Số dòng kết quả	Ít hơn (một dòng/nhóm)	Bằng số dòng đầu vào
Cột không nằm trong nhóm	Không được SELECT (trừ khi gộp)	SELECT thoải mái
Dùng khi	Báo cáo tổng hợp	Đặt số liệu nhóm cạnh chi tiết, xếp hạng, so sánh dòng với dòng

Thứ tự thực thi logic. Hàm cửa sổ được tính sau WHERE, GROUP BY, HAVING, và trước ORDER BY cuối cùng:

Bước	Mệnh đề	Ghi chú
1	FROM / JOIN	Lấy dữ liệu nguồn
2	WHERE	Lọc dòng — dòng bị loại không tham gia cửa sổ
3	GROUP BY / HAVING	Gộp nhóm (nếu có)
4	Hàm cửa sổ (OVER)	Tính trên các dòng còn lại
5	SELECT (biểu thức, bí danh)	Đặt tên cột
6	ORDER BY cuối câu, TOP/LIMIT	Sắp xếp hiển thị

Cảnh báo: Hệ quả của thứ tự trên: (1) WHERE chạy trước nên những dòng bị lọc không tham gia vào cửa sổ (xem bẫy ở mục 4.2); (2) không được đặt hàm cửa sổ trong WHERE hay GROUP BY. Muốn lọc theo kết quả của hàm cửa sổ (ví dụ "chỉ giữ hạng <= 3") phải bọc câu truy vấn thành truy vấn con ở mệnh đề FROM (derived table) rồi lọc ở truy vấn ngoài — chúng ta sẽ dùng mẫu này rất nhiều. (Truy vấn con và CTE sẽ được học kỹ ở Buổi 5.)

1.3. Khác biệt SQL Server và MySQL

Cú pháp cơ bản giống nhau, các bài trong buổi này chạy nguyên văn trên cả hai. Vài điểm cần nhớ:

• Trong OVER, không dùng bí danh cột (alias) của SELECT; phải viết lại biểu thức.
• Kiểu dữ liệu kết quả có thể khác (xem mục 2.2, AVG trên số nguyên).
• MySQL hỗ trợ thêm mệnh đề WINDOW w AS (...) đặt tên cho cửa sổ để dùng lại nhiều lần; T-SQL truyền thống (trước 2022) thì không — nên viết lặp OVER (...).

MySQL — đặt tên cửa sổ, viết một lần dùng nhiều lần:

SELECT trade_date, close_price,
       LAG(close_price) OVER w AS prev_close,
       SUM(volume)      OVER w AS luy_ke_kl
FROM MarketPrices
WHERE symbol = 'HPG' AND trade_date <= '2026-09-17'
WINDOW w AS (ORDER BY trade_date)
ORDER BY trade_date;

2026-09-14	27000.00	NULL	7400000
2026-09-15	26190.00	27000.00	12400000
2026-09-16	27000.00	26190.00	19800000
2026-09-17	27540.00	27000.00	25700000

SQL Server — viết lặp OVER (...) (chạy được ở mọi phiên bản):

SELECT trade_date, close_price,
       LAG(close_price) OVER (ORDER BY trade_date) AS prev_close,
       SUM(volume)      OVER (ORDER BY trade_date) AS luy_ke_kl
FROM MarketPrices
WHERE symbol = 'HPG' AND trade_date <= '2026-09-17'
ORDER BY trade_date;

2026-09-14	27000.00	NULL	7400000
2026-09-15	26190.00	27000.00	12400000
2026-09-16	27000.00	26190.00	19800000
2026-09-17	27540.00	27000.00	25700000

SQL Server vs MySQL: Hai câu trên cho cùng kết quả. Khi chuyển từ MySQL sang SQL Server, chỉ cần thay OVER w bằng OVER (ORDER BY trade_date).

---

2. Window Aggregate Functions: SUM / AVG / MIN / MAX / COUNT ... OVER

Các hàm tổng hợp quen thuộc thành hàm cửa sổ chỉ bằng cách thêm OVER.

Hàm	Ý nghĩa khi dùng với OVER	Ứng dụng chứng khoán
SUM(x) OVER (...)	Tổng của x trên cửa sổ	Tỷ trọng giá trị giao dịch, lũy kế
AVG(x) OVER (...)	Trung bình của x trên cửa sổ	So sánh khối lượng với mức trung bình
MIN(x) OVER (...) / MAX(x) OVER (...)	Nhỏ nhất / lớn nhất	Đỉnh/đáy của kỳ, khoảng cách tới đỉnh
COUNT(*) OVER (...)	Số dòng trên cửa sổ	Đếm số phiên đã có dữ liệu

2.1. OVER () rỗng: cả bảng kết quả là một cửa sổ

Bài toán: trong ngày 2026-09-24, mỗi mã chiếm bao nhiêu % tổng khối lượng khớp toàn thị trường?

SELECT symbol, volume,
       SUM(volume) OVER () AS tong_ngay,
       CAST(ROUND(100.0 * volume / SUM(volume) OVER (), 2) AS DECIMAL(18,2)) AS ty_trong
FROM MarketPrices
WHERE trade_date = '2026-09-24'
ORDER BY volume DESC, symbol;

MBS	8700000	56900000	15.29
FPT	8400000	56900000	14.76
SHS	8100000	56900000	14.24
VNM	8100000	56900000	14.24
IDC	7300000	56900000	12.83
NVB	4400000	56900000	7.73
...

Cùng một biểu thức SUM(volume) OVER () cho cùng một con số 56.900.000 ở mọi dòng, nên ta có thể chia trực tiếp để ra tỷ trọng — điều mà với GROUP BY phải viết truy vấn con hoặc tự nối bảng.

Tương tự, so sánh từng mã với mức trung bình của cả thị trường trong ngày:

SELECT symbol, volume,
       CASE WHEN volume * 1.0 > AVG(volume * 1.0) OVER () THEN 'Tren TB' ELSE 'Duoi TB' END AS so_voi_tb
FROM MarketPrices
WHERE trade_date = '2026-09-25'
ORDER BY volume DESC, symbol;

NVB	8400000	Tren TB
CEO	7800000	Tren TB
VCB	7500000	Tren TB
IDC	7000000	Tren TB
PVS	7000000	Tren TB
...

Mẹo: Có thể đặt hàm cửa sổ bên trong CASE như trên, nhưng vẫn không thể đặt trong WHERE. Muốn giữ riêng các mã trên trung bình, hãy bọc thành truy vấn con rồi lọc so_voi_tb = 'Tren TB'.

2.2. PARTITION BY: cửa sổ theo nhóm

SUM(volume) OVER (PARTITION BY symbol) là tổng khối lượng của riêng mã đó trên các dòng đang xét. Ví dụ trên bảng Trades, đặt cạnh mỗi giao dịch tổng khối lượng khớp của mã trong giai đoạn 24–25/09:

SELECT trade_id, symbol, quantity,
       SUM(quantity) OVER (PARTITION BY symbol) AS tong_theo_ma
FROM Trades
WHERE trade_date >= '2026-09-24'
ORDER BY symbol, trade_id;

32	CEO	1000	3500
40	CEO	2500	3500
18	FPT	500	500
78	IDC	100	150
80	IDC	50	150
2	MBS	2000	2000
...

Bốn hàm cần nhớ: SUM, AVG, MIN, MAX (thêm COUNT). Ví dụ dùng MIN/MAX để đo khoảng cách của giá hiện tại tới đỉnh 10 phiên của chính mã đó. Vì cần cả chuỗi 10 phiên để tìm đỉnh/đáy nên phải tính trong truy vấn con rồi mới lọc ngày ở truy vấn ngoài:

SELECT symbol, close_price, dinh, day_gia,
       CAST(ROUND(100.0 * (dinh - close_price) / dinh, 2) AS DECIMAL(18,2)) AS cach_dinh_pct
FROM (
    SELECT symbol, trade_date, close_price,
           MAX(close_price) OVER (PARTITION BY symbol) AS dinh,
           MIN(close_price) OVER (PARTITION BY symbol) AS day_gia
    FROM MarketPrices
) t
WHERE trade_date = '2026-09-25'
ORDER BY cach_dinh_pct DESC, symbol;

SHS	14720.00	16320.00	14720.00	9.80
FPT	116400.00	126000.00	116400.00	7.62
CEO	20460.00	22000.00	19140.00	7.00
VNM	65960.00	70720.00	65960.00	6.73
VCS	56400.00	59400.00	54600.00	5.05
...

Khi có cả PARTITION BY lẫn ORDER BY, phép tính trở thành lũy kế (xem mục 5).

SQL Server vs MySQL — bẫy AVG trên số nguyên. Cột volume kiểu BIGINT. AVG trong T-SQL trên kiểu nguyên trả về số nguyên (cắt bỏ phần thập phân), còn MySQL trả về số thập phân:

SQL Server:

SELECT symbol, volume, AVG(volume) OVER () AS tb_ngay
FROM MarketPrices WHERE trade_date = '2026-09-24' ORDER BY symbol;

CEO	2300000	4741666
FPT	8400000	4741666
HPG	200000	4741666
...

MySQL:

SELECT symbol, volume, AVG(volume) OVER () AS tb_ngay
FROM MarketPrices WHERE trade_date = '2026-09-24' ORDER BY symbol;

CEO	2300000	4741666.6667
FPT	8400000	4741666.6667
HPG	200000	4741666.6667
...

Cách viết an toàn cho cả hai: CAST(ROUND(AVG(volume * 1.0) OVER (), 2) AS DECIMAL(18,2)) — nhân 1.0 để ép sang số thập phân, rồi ROUND + CAST để in đúng hai chữ số. Quy tắc này áp dụng cho mọi bài chấm tự động của khóa.

SELECT symbol, volume,
       CAST(ROUND(AVG(volume * 1.0) OVER (), 2) AS DECIMAL(18,2)) AS tb_ngay
FROM MarketPrices WHERE trade_date = '2026-09-24' ORDER BY symbol;

CEO	2300000	4741666.67
FPT	8400000	4741666.67
HPG	200000	4741666.67
...

2.3. Giá trị giao dịch: vài lưu ý nghiệp vụ

Trong buổi này, giá trị giao dịch của một mã trong phiên được xấp xỉ bằng close_price * volume. (Giá trị khớp thực tế phải cộng từng lệnh khớp; ở đây ta dùng công thức đơn giản để có dữ liệu cho cả 12 mã trong cả 10 phiên.) Tổng giá trị cả 12 mã ngày 25/09 vào cỡ 2.770 tỷ đồng, nên hãy luôn CAST(... AS DECIMAL(18,2)) để số in ra có 2 chữ số thập phân và không bị tràn kiểu.

Cảnh báo: Quên rằng OVER () chỉ nhìn thấy các dòng còn lại sau WHERE — lọc ngày 25/09 xong thì SUM(...) OVER () chỉ là tổng của ngày 25/09. Dùng GROUP BY rồi vẫn SELECT thêm cột chi tiết sẽ bị báo lỗi; đó là lúc nên chuyển sang hàm cửa sổ.

Bài tập 3.1c (tỷ trọng giá trị giao dịch với SUM/AVG/MIN/MAX ... OVER ()) dùng đúng kiến thức của mục này; các bài còn lại của nhóm 3.1 nằm ở phần xếp hạng ngay bên dưới, nên bạn sẽ làm cả nhóm sau mục 3.

---

3. Ranking Functions: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK

Ba hàm xếp hạng đều bắt buộc có ORDER BY trong OVER, khác nhau ở cách đối xử với các dòng đồng hạng (ties):

Hàm	Đồng hạng	Thứ hạng kế tiếp	Ví dụ với giá trị 10, 10, 8
ROW_NUMBER()	Vẫn được số khác nhau (tùy ý nếu không có khóa phụ)	Liền mạch	1, 2, 3
RANK()	Cùng hạng	Nhảy cóc	1, 1, 3
DENSE_RANK()	Cùng hạng	Liền mạch	1, 1, 2

Ngày 2026-09-23 có hai mã đồng khối lượng đứng đầu (PVS và VCS cùng 8.400.000). So sánh ba hàm:

SELECT symbol, volume,
       ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY volume DESC, symbol) AS rn,
       RANK()       OVER (ORDER BY volume DESC)         AS rnk,
       DENSE_RANK() OVER (ORDER BY volume DESC)         AS drnk
FROM MarketPrices
WHERE trade_date = '2026-09-23'
ORDER BY rn;

PVS	8400000	1	1	1
VCS	8400000	2	1	1
NVB	8200000	3	3	2
VNM	8100000	4	4	3
MBS	7400000	5	5	4
...

Nhìn dòng NVB: RANK = 3 (vì có 2 mã hạng 1 đứng trước, hạng 2 "bị bỏ"), còn DENSE_RANK = 2.

3.1. Xử lý đồng hạng — chọn hàm theo nghiệp vụ

• Muốn mỗi dòng một số duy nhất (đánh số phiên, chọn đúng 1 dòng đầu mỗi nhóm): ROW_NUMBER(), luôn thêm khóa phụ vào ORDER BY (như symbol ở trên) để kết quả tất định — nếu không, hai lần chạy có thể ra hai thứ tự khác nhau.
• Muốn "Top N" công bằng, đồng hạng thì cùng được vào: RANK() (hoặc DENSE_RANK()), rồi lọc hang <= N. Với RANK, Top 3 có thể ra hơn 3 dòng nếu đồng hạng ở vị trí 3.
• Muốn biết mã đứng thứ k khác biệt về giá trị (thứ hai cao nhất, thứ ba cao nhất...): DENSE_RANK().

Ví dụ DENSE_RANK: ngày 25/09, "mức khối lượng cao thứ tư" là bao nhiêu, mã nào đạt mức đó? Vì DENSE_RANK không nhảy cóc nên ba mức cao hơn (NVB, CEO, VCB) chiếm hạng 1–3, và hai mã đồng khối lượng IDC và PVS cùng đứng hạng 4 (nếu dùng RANK thì họ đứng hạng 4 nhưng mức "thứ năm" sẽ không tồn tại):

SELECT symbol, volume
FROM (
    SELECT symbol, volume,
           DENSE_RANK() OVER (ORDER BY volume DESC) AS d
    FROM MarketPrices
    WHERE trade_date = '2026-09-25'
) t
WHERE d = 4
ORDER BY symbol;

IDC	7000000
PVS	7000000

Còn khi cần đúng một dòng mỗi nhóm (ví dụ phiên có giá đóng cửa cao nhất của mỗi mã; đồng giá thì lấy phiên sớm hơn), dùng ROW_NUMBER() với khóa phụ rồi giữ rn = 1:

SELECT symbol, trade_date, close_price
FROM (
    SELECT symbol, trade_date, close_price,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY symbol ORDER BY close_price DESC, trade_date) AS rn
    FROM MarketPrices
) t
WHERE rn = 1
ORDER BY symbol;

CEO	2026-09-14	22000.00
FPT	2026-09-17	126000.00
HPG	2026-09-17	27540.00
IDC	2026-09-24	54500.00
MBS	2026-09-25	26880.00
...

3.2. Xếp hạng theo từng nhóm (PARTITION BY) và Top N mỗi nhóm

Thêm PARTITION BY trade_date để xếp hạng riêng cho từng ngày. Vì không thể lọc hạng trong WHERE, ta bọc vào truy vấn con:

SELECT trade_date, symbol, volume, hang
FROM (
    SELECT trade_date, symbol, volume,
           RANK() OVER (PARTITION BY trade_date ORDER BY volume DESC) AS hang
    FROM MarketPrices
    WHERE trade_date BETWEEN '2026-09-22' AND '2026-09-24'
) t
WHERE hang <= 2
ORDER BY trade_date, hang, symbol;

2026-09-22	VCS	8600000	1
2026-09-22	NVB	8000000	2
2026-09-23	PVS	8400000	1
2026-09-23	VCS	8400000	1
2026-09-24	MBS	8700000	1
2026-09-24	FPT	8400000	2

Ngày 23/09 có hai mã đồng hạng 1 và ta vẫn giữ cả hai, đồng thời không có hạng 2 — đúng tính chất của RANK. Đây là mẫu "Top N theo nhóm" mà bài 3.1 sẽ dùng.

Ví dụ nghiệp vụ: Ban lãnh đạo muốn xem mỗi ngày "3 mã có giá trị giao dịch lớn nhất". Đó là Top N theo nhóm với nhóm = ngày giao dịch: RANK() OVER (PARTITION BY trade_date ORDER BY gia_tri DESC) rồi lọc hang <= 3 ở truy vấn ngoài.

3.3. Phân loại theo thứ hạng: CASE và NTILE

Sau khi có hạng, ta gắn nhãn bằng CASE WHEN (buổi 4 sẽ học kỹ hơn):

CASE WHEN hang <= 3 THEN 'TOP3'
     WHEN hang <= 6 THEN 'KHA'
     ELSE 'YEU' END AS nhom

Nếu chỉ cần chia đều thành k nhóm, hàm NTILE(k) làm luôn (mã ở nhóm 1 là nhóm đầu). Với 12 mã chia 3 nhóm, mỗi nhóm 4 mã (nhớ thêm khóa phụ để tất định):

SELECT symbol, volume, NTILE(3) OVER (ORDER BY volume DESC, symbol) AS nhom
FROM MarketPrices WHERE trade_date = '2026-09-24'
ORDER BY volume DESC, symbol;

MBS	8700000	1
FPT	8400000	1
SHS	8100000	1
VNM	8100000	1
IDC	7300000	2
NVB	4400000	2
...

Lưu ý NTILE cắt cứng theo số dòng: SHS và VNM đồng khối lượng nhưng nếu nằm ở ranh giới nhóm vẫn có thể bị tách ra hai nhóm. Khi cần công bằng với đồng hạng, hãy dùng RANK + CASE.

Sai lầm thường gặp: dùng ROW_NUMBER() để "Top N" khi đề nói "đồng hạng cùng vào" (sẽ bỏ sót); quên ORDER BY trong OVER của hàm xếp hạng (lỗi cú pháp); quên khóa phụ khiến kết quả không ổn định giữa các lần chạy.

Thực hành ngay: bài 3.1

Vừa học xong tổng hợp OVER và ba hàm xếp hạng, hãy làm nhóm bài 3.1 để đánh số phiên, so sánh ROW_NUMBER/RANK/DENSE_RANK, tính tỷ trọng, lấy Top 3 mỗi ngày và phân loại cổ phiếu theo hạng.

---

4. LAG và LEAD — phân tích biến động

LAG lấy giá trị của dòng đứng trước, LEAD lấy giá trị của dòng đứng sau trong cùng phân vùng, theo thứ tự ORDER BY của cửa sổ.

LAG (biểu_thức [, n [, giá_trị_mặc_định]]) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)
LEAD(biểu_thức [, n [, giá_trị_mặc_định]]) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)

Tham số	Ý nghĩa	Mặc định
biểu_thức	Cột/biểu thức cần lấy từ dòng trước/sau	(bắt buộc)
n	Lùi/tiến bao nhiêu dòng	1
giá_trị_mặc_định	Giá trị dùng khi không có dòng trước/sau	NULL

Ví dụ với VNM, 5 phiên cuối:

SELECT trade_date, close_price,
       LAG(close_price)  OVER (ORDER BY trade_date) AS prev_close,
       LEAD(close_price) OVER (ORDER BY trade_date) AS next_close
FROM MarketPrices
WHERE symbol = 'VNM' AND trade_date >= '2026-09-21'
ORDER BY trade_date;

2026-09-21	66640.00	NULL	68000.00
2026-09-22	68000.00	66640.00	66640.00
2026-09-23	66640.00	68000.00	67320.00
2026-09-24	67320.00	66640.00	65960.00
2026-09-25	65960.00	67320.00	NULL

Phiên đầu không có phiên trước (NULL), phiên cuối không có phiên sau (NULL). Nếu dùng tham số thứ ba, LAG(close_price, 2, 0) lùi 2 phiên và thay NULL bằng 0:

SELECT trade_date, close_price,
       LAG(close_price, 2, 0) OVER (ORDER BY trade_date) AS gia_2_phien_truoc
FROM MarketPrices
WHERE symbol = 'VNM' AND trade_date >= '2026-09-21'
ORDER BY trade_date;

2026-09-21	66640.00	0.00
2026-09-22	68000.00	0.00
2026-09-23	66640.00	66640.00
2026-09-24	67320.00	68000.00
2026-09-25	65960.00	66640.00

4.1. Mức tăng/giảm và % biến động so với phiên trước

Công thức chuẩn trong ngành:

• Mức thay đổi = close - prev_close
• % thay đổi = 100 * (close - prev_close) / prev_close

4.2. Bẫy lớn: lọc ngày trước khi gọi LAG

Nhiều bạn muốn xem % thay đổi của riêng phiên 25/09 và viết ngay WHERE trade_date = '2026-09-25'. Vì WHERE chạy trước hàm cửa sổ, chỉ còn đúng một dòng trong cửa sổ và LAG trả về NULL. Ví dụ dưới đây lọc từ 24/09 trở đi nên phiên 24/09 mất phiên trước:

-- SAI: prev_close của phiên đầu luôn NULL vì phiên 23/09 đã bị WHERE loại
SELECT trade_date, close_price,
       LAG(close_price) OVER (ORDER BY trade_date) AS prev_close
FROM MarketPrices
WHERE symbol = 'VNM' AND trade_date >= '2026-09-24'
ORDER BY trade_date;

2026-09-24	67320.00	NULL
2026-09-25	65960.00	67320.00

Cách đúng: tính LAG trên cả chuỗi thời gian trong truy vấn con, rồi lọc ngày ở truy vấn ngoài:

SELECT trade_date, close_price, prev_close,
       CAST(ROUND(100.0 * (close_price - prev_close) / prev_close, 2) AS DECIMAL(18,2)) AS pct
FROM (
    SELECT trade_date, close_price,
           LAG(close_price) OVER (ORDER BY trade_date) AS prev_close
    FROM MarketPrices
    WHERE symbol = 'VNM'
) t
WHERE trade_date >= '2026-09-23'
ORDER BY trade_date;

2026-09-23	66640.00	68000.00	-2.00
2026-09-24	67320.00	66640.00	1.02
2026-09-25	65960.00	67320.00	-2.02

Cảnh báo: WHERE lọc ngày trước LAG = mất phiên trước. Luôn tính hàm cửa sổ trên tập dữ liệu đầy đủ ở truy vấn con, rồi lọc ở truy vấn ngoài.

4.3. Phân vùng theo mã khi có nhiều mã

Với nhiều mã, bắt buộc PARTITION BY symbol — nếu không, phiên đầu của mã B sẽ "lấy giá phiên trước" là phiên cuối của mã A, một lỗi logic rất khó thấy. Cũng nhớ rằng "phiên trước" là dòng đứng trước theo thứ tự, không phải ngày liền kề: nếu mã nghỉ giao dịch, phiên trước là phiên có dữ liệu gần nhất.

Ứng dụng thường gặp: gắn nhãn phiên tăng/giảm/đi ngang bằng CASE trên kết quả LAG (phiên đầu không có phiên trước nên nhãn là NULL):

SELECT trade_date, close_price, prev_close,
       CASE WHEN close_price > prev_close THEN 'TANG'
            WHEN close_price < prev_close THEN 'GIAM'
            WHEN close_price = prev_close THEN 'DUNG' END AS xu_huong
FROM (
    SELECT trade_date, close_price,
           LAG(close_price) OVER (PARTITION BY symbol ORDER BY trade_date) AS prev_close
    FROM MarketPrices
    WHERE symbol = 'FPT'
) t
WHERE trade_date <= '2026-09-17'
ORDER BY trade_date;

2026-09-14	123600.00	NULL	NULL
2026-09-15	120000.00	123600.00	GIAM
2026-09-16	122400.00	120000.00	TANG
2026-09-17	126000.00	122400.00	TANG

Sai lầm thường gặp: chia cho prev_close = 0 hoặc NULL (kết quả NULL/lỗi chia 0 — hãy lọc prev_close IS NOT NULL), so sánh close_price > prev_close với NULL (luôn không đúng), quên PARTITION BY.

Mẹo: Một số hàm "họ hàng" cùng cú pháp: FIRST_VALUE, LAST_VALUE (giá trị dòng đầu/cuối của khung) — sẽ học ở mục 5.5 vì chúng phụ thuộc vào khung cửa sổ.

Thực hành ngay: bài 3.2

Vừa học xong LAG/LEAD và bẫy "lọc ngày trước khi tính", hãy làm nhóm bài 3.2 để tính giá phiên trước/sau của HPG, % biến động, đếm phiên tăng/giảm và tìm phiên giảm sâu nhất của từng mã.

---

5. Window Frame và Moving Average

5.1. Khung cửa sổ

Khi có ORDER BY, ta còn kiểm soát được những dòng nào của phân vùng được đưa vào phép tính cho dòng hiện tại bằng khung:

ROWS BETWEEN <đầu> AND <cuối>

Với <đầu>/<cuối> là một trong:

Từ khóa	Nghĩa
UNBOUNDED PRECEDING	Từ dòng đầu tiên của phân vùng
n PRECEDING	n dòng trước dòng hiện tại
CURRENT ROW	Dòng hiện tại
n FOLLOWING	n dòng sau dòng hiện tại
UNBOUNDED FOLLOWING	Tới dòng cuối của phân vùng

Hình dưới minh họa khung ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW — chính là khung của đường trung bình động MA3.

Cách đọc hình: với mỗi dòng hiện tại (được tô đậm), khung "trượt" bao gồm nó và 2 dòng đứng ngay trước; khi dòng hiện tại dịch xuống một phiên, khung cũng dịch theo. Ở hai dòng đầu, khung bị "cắt" ở biên phân vùng nên chỉ có 1–2 dòng.

Ví dụ nhanh trên mã PVI, các phiên đến 18/09 — cột luy_ke (từ đầu đến nay) và tong_3_phien (3 phiên gần nhất):

SELECT trade_date, volume,
       SUM(volume) OVER (ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS luy_ke,
       SUM(volume) OVER (ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)        AS tong_3_phien
FROM MarketPrices
WHERE symbol = 'PVI' AND trade_date <= '2026-09-18'
ORDER BY trade_date;

2026-09-14	1100000	1100000	1100000
2026-09-15	6500000	7600000	7600000
2026-09-16	800000	8400000	8400000
2026-09-17	500000	8900000	7800000
2026-09-18	6000000	14900000	7300000

Chú ý dòng đầu: chưa đủ 3 phiên nên tong_3_phien chỉ cộng những phiên hiện có (khung bị "cắt" ở biên phân vùng).

5.2. Mặc định của khung — và vì sao nên viết rõ ROWS

Nếu có ORDER BY mà không viết khung, chuẩn SQL dùng RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW. Với RANGE, các dòng có cùng giá trị sắp xếp (đồng hạng) được coi là cùng một "điểm" và cùng được cộng vào. Trên dữ liệu ngày 25/09 có đồng khối lượng:

SELECT symbol, volume,
       SUM(volume) OVER (ORDER BY volume DESC) AS mac_dinh
FROM MarketPrices
WHERE trade_date = '2026-09-25' AND symbol IN ('NVB','IDC','PVS','VNM','MBS','SHS')
ORDER BY volume DESC, symbol;

NVB	8400000	8400000
IDC	7000000	22400000
PVS	7000000	22400000
VNM	5400000	27800000
MBS	5000000	37800000
SHS	5000000	37800000

Ở kết quả trên, IDC và PVS cùng khối lượng nên cùng nhận tổng 22.400.000; MBS và SHS cũng vậy. Còn ROWS đếm từng dòng vật lý nên cho tổng lũy kế "đúng nghĩa từng dòng" — nhưng thứ tự giữa hai dòng đồng giá trị phải được chốt bằng khóa phụ, nếu không SQL Server và MySQL có thể sắp IDC/PVS theo thứ tự khác nhau và cho ra hai kết quả lũy kế khác nhau ở hai dòng này. Khuyến nghị cho khóa học:

Lưu ý: Luôn viết tường minh ROWS BETWEEN ... AND ... và đặt ORDER BY có khóa duy nhất (ví dụ ORDER BY trade_date khi đã PARTITION BY symbol — vì (symbol, trade_date) là khóa chính).

Trên SQL Server, ROWS còn nhanh hơn RANGE đáng kể với bảng lớn. Hai hệ đều hỗ trợ ROWS và RANGE trong buổi này.

5.3. Giá trị lũy kế

Tổng lũy kế = tổng từ đầu đến dòng hiện tại: SUM(x) OVER (PARTITION BY k ORDER BY t ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW). Ứng dụng: dòng tiền vào/ra tích lũy, khối lượng giao dịch tích lũy trong kỳ, giá trị danh mục theo thời gian.

Có thể kết hợp GROUP BY rồi hàm cửa sổ trên kết quả đã gộp: hàm cửa sổ chạy sau GROUP BY, nên được phép viết hàm tổng hợp bên trong hàm cửa sổ. Ví dụ giá trị giao dịch từng ngày trên bảng Trades và lũy kế toàn công ty:

SELECT trade_date,
       SUM(quantity * price) AS gia_tri_ngay,
       SUM(SUM(quantity * price)) OVER (ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS luy_ke
FROM Trades
WHERE trade_date >= '2026-09-14'
GROUP BY trade_date
ORDER BY trade_date;

2026-09-14	87800000.00	87800000.00
2026-09-15	473000000.00	560800000.00
2026-09-16	377250000.00	938050000.00
2026-09-17	189000000.00	1127050000.00
...

Ví dụ nghiệp vụ: Bộ phận thanh toán theo dõi "giá trị giao dịch lũy kế trong tuần" của từng mã để cảnh báo mã tập trung dòng tiền: SUM(gia_tri) OVER (PARTITION BY symbol ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW).

5.4. Đường trung bình động (Moving Average)

Trung bình động N phiên (MAN) làm mượt dao động ngắn hạn để nhìn xu hướng: trung bình giá của phiên hiện tại và N−1 phiên liền trước.

AVG(close_price) OVER (ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)  -- MA3
AVG(close_price) OVER (ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW)  -- MA5

Đường	Khung	Số dòng trong khung	Nhạy với biến động
MA3	2 PRECEDING AND CURRENT ROW	3	Cao (bám sát giá)
MA5	4 PRECEDING AND CURRENT ROW	5	Thấp hơn (mượt hơn)

Ví dụ với VCB: cột so_phien cho biết khung đang có bao nhiêu dòng, để biết MA ở đầu chuỗi chưa "đủ" N phiên:

SELECT trade_date, close_price,
       COUNT(*) OVER (ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS so_phien,
       CAST(AVG(close_price) OVER (ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS DECIMAL(18,2)) AS ma3,
       CAST(AVG(close_price) OVER (ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS DECIMAL(18,2)) AS ma5
FROM MarketPrices
WHERE symbol = 'VCB' AND trade_date <= '2026-09-18'
ORDER BY trade_date;

2026-09-14	93840.00	1	93840.00	93840.00
2026-09-15	91080.00	2	92460.00	92460.00
2026-09-16	92000.00	3	92306.67	92306.67
2026-09-17	90160.00	4	91080.00	91770.00
2026-09-18	92920.00	5	91693.33	92000.00

Khung cũng có thể có tâm, dùng cả phiên sau (1 PRECEDING đến 1 FOLLOWING) — hữu ích để làm mượt dữ liệu lịch sử khi phân tích, nhưng không dùng được để "dự báo" vì nhìn trước tương lai:

SELECT trade_date, close_price,
       CAST(AVG(close_price) OVER (ORDER BY trade_date ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS DECIMAL(18,2)) AS tb_co_tam
FROM MarketPrices
WHERE symbol = 'VCB' AND trade_date <= '2026-09-18'
ORDER BY trade_date;

2026-09-14	93840.00	92460.00
2026-09-15	91080.00	92306.67
2026-09-16	92000.00	91080.00
2026-09-17	90160.00	91693.33
2026-09-18	92920.00	91540.00

Đọc tín hiệu: nếu MA ngắn hạn (MA3) cắt lên trên MA dài hạn (MA5) thường được xem là tín hiệu tăng, cắt xuống là tín hiệu giảm — đây chính là ý tưởng của bài 3.3.

Sai lầm thường gặp:

• Quên PARTITION BY symbol khi tính MA cho nhiều mã: MA của mã này "dính" giá mã khác.
• Nhầm ROWS BETWEEN 3 PRECEDING với MA3: 3 PRECEDING AND CURRENT ROW gồm 4 dòng; MA3 phải là 2 PRECEDING.
• Tin rằng MA ở các phiên đầu chưa đủ N phiên là "đúng" — thực tế đó là trung bình của các phiên hiện có; nếu cần chỉ tính khi đủ dữ liệu, thêm COUNT(*) OVER (...) hoặc ROW_NUMBER() rồi lọc.

5.5. FIRST_VALUE và LAST_VALUE — bẫy của khung mặc định

FIRST_VALUE(x) trả giá trị của dòng đầu khung, LAST_VALUE(x) trả giá trị của dòng cuối khung. Bẫy kinh điển: với khung mặc định (kết thúc ở CURRENT ROW), LAST_VALUE chỉ trả về chính dòng hiện tại. Muốn lấy giá cuối kỳ phải mở rộng khung tới UNBOUNDED FOLLOWING:

SELECT trade_date, close_price,
       FIRST_VALUE(close_price) OVER (ORDER BY trade_date) AS gia_dau_ky,
       LAST_VALUE(close_price)  OVER (ORDER BY trade_date) AS last_mac_dinh,
       LAST_VALUE(close_price)  OVER (ORDER BY trade_date
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS gia_cuoi_ky
FROM MarketPrices
WHERE symbol = 'FPT' AND trade_date <= '2026-09-17'
ORDER BY trade_date;

2026-09-14	123600.00	123600.00	123600.00	126000.00
2026-09-15	120000.00	123600.00	120000.00	126000.00
2026-09-16	122400.00	123600.00	122400.00	126000.00
2026-09-17	126000.00	123600.00	126000.00	126000.00

Cột last_mac_dinh chỉ lặp lại close_price của từng dòng — kết quả "sai" so với mong đợi; cột gia_cuoi_ky mới đúng là giá của phiên cuối trong tập đang xét.

Mẹo: Nhờ FIRST_VALUE ta tính được "hiệu suất kể từ đầu kỳ" = 100.0 * (close_price - gia_dau_ky) / gia_dau_ky mà không cần tự nối bảng.

Thực hành ngay: bài 3.3

Vừa học xong khung cửa sổ, lũy kế và trung bình động, hãy làm nhóm bài 3.3 để tính giá trị giao dịch lũy kế của từng mã, đường MA3/MA5 của FPT và nhận diện tín hiệu xu hướng.

---

6. Tổng kết và Q&A

Tóm tắt

Chủ đề	Cú pháp chính	Ghi nhớ
Hàm cửa sổ	f(...) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)	Không gộp dòng, chạy sau WHERE/GROUP BY
Tổng hợp	SUM/AVG/MIN/MAX/COUNT ... OVER	OVER () = cả tập kết quả; AVG số nguyên khác nhau giữa hai hệ
Xếp hạng	ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE	Đồng hạng: RANK nhảy cóc, DENSE_RANK liền mạch; thêm khóa phụ
Top N theo nhóm	Truy vấn con + RANK() OVER (PARTITION BY ...) + WHERE hang <= N	Không lọc hạng trực tiếp trong WHERE
Dịch dòng	LAG, LEAD	Cần ORDER BY; đầu/cuối là NULL; tính trước khi lọc ngày
Khung	ROWS BETWEEN ... AND ...	Viết rõ ROWS; MA N phiên = N-1 PRECEDING
Đầu/cuối khung	FIRST_VALUE, LAST_VALUE	LAST_VALUE cần khung tới UNBOUNDED FOLLOWING

Q&A thường gặp

• Có thể dùng hai hàm cửa sổ với hai OVER khác nhau trong cùng một SELECT không? Có, như MA3 và MA5 ở trên.
• Hàm cửa sổ có chậm không? Thường nhanh hơn tự nối bảng. Trên bảng lớn nên có chỉ mục theo (cột PARTITION BY, cột ORDER BY).
• Có dùng ORDER BY cuối câu lệnh khác với ORDER BY trong OVER không? Có: cái trong OVER chỉ định thứ tự để tính, cái cuối câu quyết định thứ tự hiển thị; hai cái độc lập.
• Khi nào dùng GROUP BY, khi nào dùng hàm cửa sổ? Muốn báo cáo tổng hợp (mỗi nhóm một dòng) dùng GROUP BY; muốn giữ chi tiết cạnh số liệu nhóm, xếp hạng, so sánh phiên trước/sau, lũy kế: hàm cửa sổ.

Sai lầm thường gặp

Sai lầm	Hậu quả	Cách đúng
Lọc ngày trong WHERE rồi mới gọi LAG/SUM OVER	Mất phiên trước, tổng chỉ tính trên phần đã lọc	Tính hàm cửa sổ ở truy vấn con, lọc ở truy vấn ngoài
Đặt hàm cửa sổ trong WHERE	Lỗi cú pháp	Bọc thành truy vấn con rồi lọc cột hạng
Quên PARTITION BY symbol khi có nhiều mã	Giá/khung "dính" sang mã khác	Luôn chia phân vùng theo mã
ROW_NUMBER cho Top N có đồng hạng	Bỏ sót mã đồng hạng	Dùng RANK() hoặc DENSE_RANK()
ORDER BY không có khóa duy nhất	Kết quả khác nhau giữa lần chạy/giữa hai hệ	Thêm khóa phụ (symbol, trade_date)
3 PRECEDING cho MA3	Trung bình 4 phiên	MA3 = 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
LAST_VALUE với khung mặc định	Trả lại chính dòng hiện tại	Khung ... AND UNBOUNDED FOLLOWING
AVG số nguyên không ép kiểu	SQL Server cắt phần thập phân	Nhân 1.0 rồi CAST(ROUND(...) AS DECIMAL(18,2))

Bài tập thực hành của buổi

Các bài đều chấm tự động trên cả SQL Server và MySQL và dùng ngày cố định 2026-09-25 làm "hôm nay". Nếu bạn chưa làm hết các nhóm bài đã gắn trong bài giảng, đây là danh sách đầy đủ của buổi.

Gợi ý mở rộng

• Thử PERCENT_RANK() và CUME_DIST() để xếp hạng theo phần trăm; thử LAST_VALUE với khung ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING cho nhiều mã cùng lúc.
• Tự tính độ biến động (volatility) của từng mã: độ lệch chuẩn của % thay đổi 5 phiên gần nhất (STDEV trong T-SQL, STDDEV_SAMP trong MySQL — hai tên hàm khác nhau).
• Tính chỉ báo giao cắt vàng/giao cắt tử thần: tìm phiên mà MA3 vượt MA5 lần đầu (kết hợp LAG trên chính MA3 - MA5).
• Chuẩn bị cho Buổi 4: các bài này dùng CASE, CAST, ROUND — buổi tới sẽ học hệ thống các hàm xử lý chuỗi, ngày giờ, toán học và điều kiện.