一、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 <用于分组的列名>
order by <用于排序的列名>)
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。
二、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，班级按照成绩排名等；
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
三.如何使用？
接下来，结合实例，介绍几种窗口函数的用法。
1.专用窗口函数rank
例如下图，是班级表中的内容
某中学一年级期末考试
1）在每个班级内按成绩排名，得到下面的结果：
select *,
rank() over (partition by 班级
order by 成绩 desc) as Rank
from 班级表
在这个sql语句里的select子句中，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关键词表示按降序排列。
- 窗口函数具备了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？
group by分组汇总后会改变表的行数，一行只有一个类别。但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：
group by 分组汇总改变行数：
select 班级,count(学号) from 班级表
group by 班级
order by 班级
partition by 分组汇总不改变行数：
select 班级,count(学号) over(partition by 班级，
order by 班级)as current_count
from 班级
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”，这里的窗口不是通俗意义上的家里的门窗，而是表示“范围”的意思。
小结一下，窗口函数有以下功能：
- 同时具有分组和排序的功能
- 不改变原表的行数
- 语法如下：
<窗口函数> over (partition <用于分组的列名>
order by <用于排序的列名>)
2.其他专用窗口函数
专用窗口函数rank, dense_rank, row_number有什么区别呢？
select * , rank() over (order by 成绩 desc) as rank,
dense_rank() over (order by 成绩 desc) as dense_rank,
row_number() over (order by 成绩 desc) as row_num
from 班级表
得到结果如下：
从上面的结果可以看出：
1，1，1，4。
dense_rank函数：此例中排名是5，5，5，6，即若有并列名次的行，不占用下一名次的位置。比如正常排名是1，2，3，4，但如果现在前3名是并列名次，结果是： 1，1，1，2。
row_number函数：此例中排名是5，6，7，8，即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。
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
聚合窗口函数和上面提到的专用窗口函数用法完全相同，只需把聚合函数写在窗口函数的位置，但函数后面括号里参数不能为空，需要指定具体聚合的列名。
我们来看一下窗口函数为聚合函数时，会有什么结果：
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
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1004号，在使用sum窗口函数后的结果，是对1001，1002，1003，1004号的成绩求和，若是1005号，则结果是1001号~1005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。
1005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地看到，截止到本行数据，统计数据是多少（最大值、最小值等等）。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）不改变原表的行数，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，或者每个班级按照成绩排名等问题
topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励
五、热身练习
编写一个 SQL 查询来实现分数排名
如果两个分数相同，则两个分数排名（Rank）相同。请注意，平分后的下一个名次应该是下一个连续的整数值。换句话说，名次之间不应该有“间隔”。
表：“Scores”
返回如下结果：
根据题目要求的排名规则，这里使用dense_rank函数。所以，可以实现结果的sql语句是：
select Score, dense_rank() over(order by Score desc) as Rank
from Scores
【本题考点】
- 考察如何使用窗口函数；
- 专用窗口函数排名的区别：rank, dense_rank, row_number
【举一反三】
- 涉及到排名的问题，都可以使用窗口函数来解决。
- 记住rank, dense_rank, row_number排名的区别。
