窗口函数的语法结构主要由四个部分组成：

聚合/函数：在此部分，你可以指定要执行的聚合操作（如AVG、SUM）或特定的窗口函数（如LAG()、LEAD()、ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()等）。这些函数允许你在不丢失行级细节的情况下对数据进行计算。

OVER：此关键字用于声明你将使用窗口函数。它向数据库系统表明接下来的操作将涉及窗口函数，可能需要特殊的处理或优化。

PARTITION BY：这个子句用于将结果集划分为不同的分区或窗口。在每个分区内，你可以应用之前定义的聚合或函数。你需要指定用于分区的字段。请注意，对于某些排名函数（如RANK()、DENSE_RANK()），此子句可能不是必需的。

ORDER BY：虽然在某些情况下这个子句是可选的，但了解它的作用是很重要的。它用于确定每个分区内行的排序顺序。当使用排名函数（如RANK()、DENSE_RANK()、ROW_NUMBER()）时，这个子句尤其有用，因为它决定了排名的顺序。

为什么我们需要在适当的情况下使用窗口函数呢？

原因如下：

维护行级细节：窗口函数允许我们在不折叠数据的情况下执行计算，从而保持原始数据的完整性。

简化复杂查询：这些函数可以帮助我们简化复杂的查询逻辑，使查询更易于阅读、编写和维护。

增强性能：对于大型数据集，窗口函数通常能提供更好的性能，因为它们经过了SQL引擎的优化。

启用高级分析：它们支持诸如累计总计、移动平均值等高级分析操作。

分区数据以进行详细分析：通过按特定标准对数据进行分区，我们可以在不聚合整个数据集的情况下对组内数据进行详细分析。

支持时间序列和变化检测：窗口函数提供了访问前一行或下一行值的内置支持，这对于时间序列数据和变化检测非常有用。