目录
一、窗口函数的作用：
二、语法结构
三、常见的窗口函数（按功能分）
1.排序函数
① ROW_NUMBER()
② RANK()
③ DENSE_RANK()
2.前后函数
① LAG(expr,n)函数
② LEAD(expr,n)函数
3.首尾函数
① FIRST_VALUE(expr)函数
②LAST_VALUE(expr)函数
4.分布函数
① PERCENT_RANK()函数
② CUME_DIST()函数
5.其他函数
①NTH_VALUE(expr,n)函数
②NTILE(n)函数
③ 聚合函数
四、窗口函数中的关键字:
用类似于在查询中对数据进行分组，不同的是，分组操作会把分组的结果聚合成一条记录，而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。可分为静态窗口函数和动态窗口函数。
静态窗口函数：窗口大小和位置不变，通常基于固定的行数或时间区间，适合用于固定区间的数据计算。通常用于滚动计算（如滚动平均、滚动总和等），窗口的范围是固定的。
动态窗口函数：通常使用PARTITION BY子句来定义窗口边界，用于分组统计，窗口的范围基于数据的某些属性（如时间、类别、客户等）动态变化。
注意：
①PARTITION BY的使用与否不是动态和静态窗口函数的唯一区别。
②窗口函数是动态还是静态，说的是使用函数时，创建的窗口是动态的还是静态的，与函数本身无关。
1.排序函数
① ROW_NUMBER()
根据某个排序规则，为每一行分配唯一的行号
② RANK()
使用RANK()函数能够对序号进行并列排序，并且会跳过重复的序号，比如序号为1、1、3。
③ DENSE_RANK()
DENSE_RANK()函数对序号进行并列排序，不会跳过重复的序号，比如序号为1、1、2。
2.前后函数
① LAG(expr,n)函数
返回当前行的前n行的expr的值。
② LEAD(expr,n)函数
返回当前行的后n行的expr的值。用法同上。
3.首尾函数
① FIRST_VALUE(expr)函数
返回第一个expr的值
②LAST_VALUE(expr)函数
返回最后一个expr的值，用法同上。
4.分布函数
① PERCENT_RANK()函数
返回当前行相对于窗口内其他行的百分比排名，按照 (rank - 1) / (rows - 1)计算。其中，rank的值为使用RANK()函数产生的序号，rows的值为当前窗口的总记录数。
② CUME_DIST()函数
CUME_DIST()函数主要用于查询小于或等于某个值的比例
5.其他函数
①NTH_VALUE(expr,n)函数
NTH_VALUE(expr,n)函数返回第n个expr的值。
②NTILE(n)函数
NTILE(n)函数将分区中的有序数据分为n个桶（组），记录桶编号。
③ 聚合函数
以下聚合函数也可以在窗口函数中使用，只不过聚合计算的值会出现在每个分组的每条数据中。
- SUM(): 按组进行累计求和。
- AVG(): 按组进行累计平均值。
- MIN(): 按组查找最小值。
- MAX(): 按组查找最大值。
- COUNT(): 按组计算行数。
- ROWS: 指定窗口是基于行数来定义的。使用ROWS关键字可以精确控制窗口的大小（例如，前几行到当前行）。
- RANGE: 指定窗口是基于值范围来定义的。使用RANGE关键字时，窗口是基于数据的排序列的值范围，而不是物理行数（例如，当前行之前的所有行）。
- BETWEEN ... AND ... : 用于定义窗口的起始点和终止点。结合ROWS或RANGE关键字使用。
- UNBOUNDED PRECEDING : 表示窗口从分区的第一行开始，不受任何限制
- UNBOUNDED FOLLOWING : 表示窗口延伸到分区的最后一行，也不受任何限制。
- CURRENT ROW : 指定窗口的结束或开始点为当前行。
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