窗口函数（Window Functions）是MySQL提供的一种高级查询功能，允许用户对结果集的某些行进行计算。不同于聚合函数，窗口函数不会将行合并到一组中，而是能够保留原始行的数据，并且还能基于当前行以及相邻行的值来进行计算。
窗口函数的基本结构如下：
其中：
- 是具体的窗口函数，如 , , , , 等。
- 子句用于将结果集划分为多个分区，类似于 ，但不会合并数据行。
- 子句用于在每个分区内对数据排序。
- 或 子句用于定义窗口的范围，常用于滚动计算。
- 窗口函数名称：
- OVER 子句：
- 子句定义了窗口函数的工作范围。它决定了窗口函数应用在哪些行上，以及如何对这些行进行分组和排序。
- PARTITION BY 子句：
- 子句用于将结果集分割成多个分区，每个分区可以独立计算。它类似于 ，但不同的是， 不会聚合行，而是保持每一行的独立性。例如，在员工数据中，按部门分区计算每个部门内的排名：
这里，每个部门有一个独立的排名。
- ORDER BY 子句：
- 子句指定了如何在每个分区内排序。排序的结果影响窗口函数的计算，例如， 会基于排序的结果给每一行编号。需要注意的是， 不能与 互换，它们的作用是不同的。
- ROWS 和 RANGE 子句：
- 和 子句用于定义窗口的范围，即对当前行进行计算时，应该包含哪些行。这在计算移动平均值或累积和时非常有用。 精确指定了包括的行数，而 则基于逻辑范围，例如时间或数值。
示例：计算前两行和当前行的总和（包括当前行在内的前两行）：
函数为结果集中的每一行分配一个唯一的序号，常用于为每一行生成唯一标识符。
2.
函数为排序后的行分配一个排名，允许出现重复排名。不同的值会产生间隙。
3.
类似于 ，但不会有排名间隙。即使有相同的排名，下一行的排名也只加1。
4.
是一种聚合函数，但作为窗口函数使用时，可以计算一个窗口范围内的累积和。
- 排序函数（Ranking Functions）：
- ：为每行分配一个唯一的顺序编号，从1开始。
- ：根据排序列的顺序为每行分配排名，相同排序值的行分配相同的排名，排名会有间隙。
- ：类似于 ，但没有间隙。相同排序值的行仍然有相同排名，但下一个不同排序值的行排名不会有间隙。
- ：将结果集分成 个近似大小相等的桶，并为每一行分配一个桶号。
- 聚合函数（Aggregate Functions）：
- ：计算窗口内值的总和。
- ：计算窗口内值的平均值。
- ：获取窗口内的最小值。
- ：获取窗口内的最大值。
- ：计算窗口内行的数量。
- 值分析函数（Value Window Functions）：
- ：返回当前行之前第 N 行的值。如果不存在，则返回默认值。
- ：返回当前行之后第 N 行的值。如果不存在，则返回默认值。
- ：返回窗口中的第一个值。
- ：返回窗口中的最后一个值。
- ：返回窗口中第 N 行的值。
- 其他窗口函数：
- ：计算当前行的累积分布值，即小于或等于当前行的值的行数占总行数的比例。
- ：计算百分比排名，范围从 0 到 1。
- 和 ：计算连续和离散百分位数（MySQL 中不直接支持）。
- 排名和排序：在业务场景中，如比赛结果统计、销售业绩排名等，窗口函数能够方便地进行排名。
- 运行总计和移动平均：在金融分析中，常需要计算一段时间内的移动平均值或运行总计，窗口函数非常适合这些计算。
- 分区分析：例如按照地区、部门等分类进行数据分析，窗口函数可以不改变分组关系的情况下提供详细的数据分析。
使用窗口函数时，要注意其对查询性能的影响。复杂的窗口函数计算尤其是在大数据集上，可能会导致性能问题。适当的索引和优化是必要的。
- MySQL 官方文档：窗口函数
- 窗口函数的实用例子和应用场景
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