SQL窗口函数
partition by
order by
rank,
dense_rank,
row_number
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> over (partition by <用于分组的列名>
order by <用于排序的列名>)
那么语法中的<窗口函数>都有哪些呢？
<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。
三.如何使用？
1.专用窗口函数rank
以班级“1”为例，这个班级的成绩“95”排在第1位，这个班级的“83”排在第4位。上面这个结果确实按我们的要求在每个班级内，按成绩排名了。
得到上面结果的sql语句代码如下：
select *,
rank() over (partition by 班级
order by 成绩 desc) as ranking
from 班级表
<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>
order by <用于排序的列名>)
我们来解释下这个sql语句里的select子句。rank是排序的函数。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。
2.其他专业窗口函数 rank, dense_rank, row_number
专用窗口函数rank, dense_rank, row_number有什么区别呢？
它们的区别我举个例子，你们一下就能看懂：
select *,
rank() over (order by 成绩 desc) as ranking,
dense_rank() over (order by 成绩 desc) as dese_rank,
row_number() over (order by 成绩 desc) as row_num
from 班级表
得到结果：
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。比如正常排名是1，2，3，4，但是现在前3名是并列的名次，结果是：1，1，1，4。
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。比如正常排名是1，2，3，4，但是现在前3名是并列的名次，结果是：1，1，1，2。
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。比如前3名是并列的名次，排名是正常的1，2，3，4。
这三个函数的区别如下：
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。
3.聚合函数作为窗口函数
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。
select *,
sum(成绩) over (order by 学号) as current_sum,
avg(成绩) over (order by 学号) as current_avg,
count(成绩) over (order by 学号) as current_count,
max(成绩) over (order by 学号) as current_max,
min(成绩) over (order by 学号) as current_min
from 班级表
得到结果：
有发现什么吗？我单独用sum举个例子：
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，现在再结合刚才得到的结果（下图），是不是理解起来容易多了？
比如0005号后面的聚合窗口函数结果是：学号0001~0005五人成绩的总和、平均、计数及最大最小值。
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。
四.总结
1.窗口函数语法
<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>
order by <用于排序的列名>)
<窗口函数>的位置，可以放以下两种函数：
1） 专用窗口函数，比如rank, dense_rank, row_number等
2） 聚合函数，如sum. avg, count, max, min等
2.窗口函数有以下功能：
1）同时具有分组（partition by）和排序（order by）的功能
2）不减少原表的行数，所以经常用来在每组内排名
3.注意事项
窗口函数原则上只能写在select子句中
4.窗口函数使用场景
1）业务需求“在每组内排名”，比如：
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
