一.窗口函数有什么用？
在日常工作中，经常会遇到需要在每组内排名，比如下面的业务需求：
排名问题：每个部门按业绩来排名
topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励
面对这类需求，就需要使用sql的高级功能窗口函数了。
二.什么是窗口函数？
窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。
窗口函数的基本语法如下：
‹窗口函数› 语法中‹窗口函数›的位置，可以放以下两种函数：
1） 专用窗口函数，包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。
2） 聚合函数，如sum. avg, count, max, min等
因为窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数原则上只能写在select子句中。
接下来，就结合实例，给大家介绍几种窗口函数的用法。
【经典排名问题】专用窗口函数rank
例如下图，是班级表中的内容
如果我们想在每个班级内按成绩排名，得到下面的结果。
得到上面结果的sql语句代码如下：
select 我们来解释下这个sql语句里的select子句。
要求是“每个班级内按成绩排名”，这句话可以分为两部分：
1）每个班级内：按班级分组
partition by用来对表分组。在这个例子中，所以我们指定了按“班级”分组（partition by 班级）
2）按成绩排名
order by子句的功能是对分组后的结果进行排序，默认是按照升序（asc）排列。在本例中（order by 成绩 desc）是按成绩这一列排序，加了desc关键词表示降序排列。
通过下图，我们就可以理解partiition by（分组）和order by（在组内排序）的作用了。
窗口函数具备了我们之前学过的group by子句分组的功能和order by子句排序的功能。那么，为什么还要用窗口函数呢？
这是因为，group by分组汇总后改变了表的行数，一行只有一个类别。而partiition by和rank函数不会减少原表中的行数。例如下面统计每个班级的人数。
那么为什么叫“窗口”函数呢？这是因为partition by分组后的结果称为“窗口”，这里的窗口不是我们家里的门窗，而是表示“范围”的意思。
简单来说，窗口函数有以下功能：
1）同时具有分组和排序的功能
2）不减少原表的行数
3）语法如下：
‹窗口函数› 三.其他窗口函数
专用窗口函数rank, dense_rank, row_number有什么区别呢？
举个例子，就能清楚了
select 
从上面的结果可以看出：
- rank函数：这个例子中是5位，5位，5位，8位，也就是如果有并列名次的行，会占用下一名次的位置。
- dense_rank函数：这个例子中是5位，5位，5位，6位，也就是如果有并列名次的行，不占用下一名次的位置。
- row_number函数：这个例子中是5位，6位，7位，8位，也就是不考虑并列名次的情况。
最后，需要强调的一点是：在上述的这三个专用窗口函数中，函数后面的括号不需要任何参数，保持()空着就可以。
【topN问题】
每组最大的N条记录
现有“成绩表”，记录了每个学生各科的成绩。表内容如下。问题：查找每个学生成绩最高的2个科目
【解题思路】
- 看到“每个”了，肯定是要进行分组，因为是每个学生，所以这里按姓名分组
- 按姓名分组后，把成绩降序排列，取最前面两个
- 因为不能减少原行数，所以用窗口函数进行分组，并且为了不受并列成绩影响，使用row_number专用窗口函数
【解体步骤】
步骤一：按姓名分组(partiotion by 姓名)、并按成绩降序排列(order by 成绩 desc)，套入窗口函数的语法
select 运行结果如下
步骤二：如上表黄色框内的数据，每个同学成绩最好的2个科目，就是要求的解。
那么一下就会想到只要提取出“ranking”值小于等于2的数据就可以了。因此，只需要在上一步的slq语句里加入条件字句where就可以了，注意这样是错误的！！！
一定要注意命令的运行顺序，运行到”where ranking › 2”的时候，因为select字句还没有被执行，因此select中的“ranking”列还没有出现，从而导致报错。
因此，在这里用子查询，也就是把第一步得到查询结果作为一个新的表，sql语句如下：
select 得到结果：
【如何在每个组里比较？】
还用上个例子中的表，查找单科成绩高于该科目平均成绩的学生名单？
【解题思路】
- 看到“每个”，就要分组。
- 使用聚合窗口函数(求平均值avg)，将每门课的平均成绩求出以后，然后找出大于比平均成绩的数据。
- 因为要用原值和平均值比较，因此要求分组后不能减少表的行数，所以用partition by分组。
【解题步骤】
第1步，聚合函数avg()作为窗口函数，将每一科目成绩的平均值求出。sql语句如下：
select 结果如下
第2步，如上表，按科目分组后各科目的平均分已经计算出，那么，是不是只需要在上一步的slq语句里加入条件字句where就可以了？这里再次注意命令的执行顺序！
和上个例子一样用子查询，也就是把第一步得到查询结果作为一个新的表，sql语句如下：
select 运行结果如下：
四.聚合函数
聚和窗口函数和上面提到的专用窗口函数用法完全相同，只需要把聚合函数写在窗口函数的位置即可，但是函数后面括号里面不能为空，需要指定聚合的列名。
以下面的命令为例
select 我单独用sum运算过程进行说明：
如上图，聚合函数sum在窗口函数中，是对自身记录、及位于自身记录以上的数据进行求和的结果。比如0004号，在使用sum窗口函数后的结果，是对0001，0002，0003，0004号的成绩求和，若是0005号，则结果是0001号~0005号成绩的求和，以此类推。
不仅是sum求和，平均、计数、最大最小值，也是同理，都是针对自身记录、以及自身记录之上的所有数据进行计算。
如果想要知道所有人成绩的总和、平均等聚合结果，看最后一行即可。
这样使用窗口函数有什么用呢？
聚合函数作为窗口函数，可以在每一行的数据里直观的看到，截止到本行数据，统计数据是多少（最大值、最小值等）。同时可以看出每一行数据，对整体统计数据的影响。
五.窗口函数的移动平均
这里我们直接用聚合函数avg的窗口函数举例说明：
select rows和preceding这两个关键字，是“之前~行”的意思。上面的句子中，是之前2行。也就是得到的结果是自身记录及前2行的平均。
例如：学号0004学生的current_avg，是自己和前2位同学的平均，即0002，0003，0004三位同学成绩的平均，其他数据的情况也一样，下图非常直观的可以看到计算过程：
每一行得到的结果，都是当前行和前面2行的平均（共3行）。想要计算当前行与前n行（共n+1行）的平均时，只要调整rows…preceding中间的数字即可。
这里需要注意：在移动平均中，被选出的数据构成一个“框架”，例如，刚才例子中的0002、0003、0004行数据，就是一个“框架”。
这样使用窗口函数有什么用呢？
由于这里可以通过preceding关键字调整作用范围，在以下场景中非常适用：
在公司业绩名单排名中，可以通过移动平均，直观地查看到与相邻名次业绩的平均、求和等统计数据。
六.总结
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