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一、什么是窗口函数
窗口函数（Window Function），也称为分析函数（Analytic Function），是 SQL 中用于在结果集的 “窗口”（也就是分区）内进行计算的函数。与普通聚合函数不同，窗口函数不会将多行数据聚合为一行，而是针对每一行数据，在指定的窗口范围内进行计算，并返回一个结果值，该结果值与当前行相关联，常用于数据分析、报表生成等场景。
二、窗口函数语法
窗口函数的基本语法结构如下：
<窗口函数> OVER (PARTITION BY <列名> ORDER BY <列名> [ROWS/RANGE BETWEEN <起始位置> AND <结束位置>])
<窗口函数>：常见的窗口函数包括排名函数（RANK()、DENSE_RANK()、ROW_NUMBER()）、聚合窗口函数（SUM()、AVG()、COUNT()等）、偏移函数（LEAD()、LAG()）等。
PARTITION BY：用于定义窗口的分区，即将结果集按照指定列进行分组，窗口函数将在每个分区内独立计算。如果不指定PARTITION BY，则整个结果集作为一个窗口。
ORDER BY：用于定义窗口内数据的排序顺序，窗口函数的计算将基于此排序进行。
ROWS/RANGE BETWEEN <起始位置> AND <结束位置>：可选参数，用于定义窗口的范围。ROWS按物理行计数，RANGE按逻辑范围计算，默认情况下，窗口范围是从分区的第一行到当前行。
三、常见窗口函数及示例
（一）排名函数
ROW_NUMBER()
功能：为结果集中的每一行生成一个唯一的连续序号，序号从 1 开始，按照ORDER BY指定的顺序依次分配。
示例：假设有一个students表，包含student_id、student_name、score字段，查询学生成绩排名：
SELECT student_id, student_name, score,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS ranking
FROM students;
RANK()
功能：为结果集中的每一行生成一个排名，相同的值具有相同的排名，排名会出现间断（例如，两个第一名后，下一个是第三名）。
示例：
SELECT student_id, student_name, score,
RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS ranking
FROM students;
DENSE_RANK()
功能：为结果集中的每一行生成一个排名，相同的值具有相同的排名，排名不会出现间断（例如，两个第一名后，下一个是第二名）。
示例：
SELECT student_id, student_name, score,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS ranking
FROM students;
（二）聚合窗口函数
SUM()
功能：在窗口范围内计算指定列的总和。
示例：假设有一个sales表，包含sale_id、product_name、sale_date、amount字段，计算每个产品每天的累计销售金额：
SELECT sale_id, product_name, sale_date, amount,
SUM(amount) OVER (PARTITION BY product_name ORDER BY sale_date) AS cumulative_amount
FROM sales;
AVG()
功能：在窗口范围内计算指定列的平均值。
示例：计算每个产品每天的平均销售金额：
SELECT sale_id, product_name, sale_date, amount,
AVG(amount) OVER (PARTITION BY product_name ORDER BY sale_date) AS average_amount
FROM sales;
（三）偏移函数
LEAD()
功能：用于访问当前行之后的第n行的数据，常用于比较相邻行之间的值。
示例：查询每个产品当前日期的销售金额以及下一个日期的销售金额：
SELECT product_name, sale_date, amount,
LEAD(amount, 1) OVER (PARTITION BY product_name ORDER BY sale_date) AS next_amount
FROM sales;
LAG()
功能：与LEAD()相反，用于访问当前行之前的第n行的数据。
示例：查询每个产品当前日期的销售金额以及上一个日期的销售金额：
SELECT product_name, sale_date, amount,
LAG(amount, 1) OVER (PARTITION BY product_name ORDER BY sale_date) AS previous_amount
FROM sales;
四、窗口函数的应用场景
（一）数据分析与报表生成
在统计报表中，窗口函数可以方便地计算累计值、移动平均值等。例如，计算每月的累计销售额、每季度的移动平均利润等，帮助企业分析业务趋势。
（二）数据排名与筛选
通过排名函数，可以快速对数据进行排名，筛选出排名靠前或靠后的记录。比如，找出销售额排名前 10 的产品、成绩排名前 5% 的学生等。
（三）数据对比与差异分析
偏移函数LEAD()和LAG()可以用于比较相邻行的数据，分析数据的变化趋势和差异。例如，比较相邻日期的网站访问量，找出访问量波动较大的时间段。
五、注意事项
窗口函数只能出现在SELECT子句和ORDER BY子句中，不能直接用于WHERE、GROUP BY、HAVING子句。如果需要在这些子句中使用窗口函数的结果，通常需要通过子查询或 CTE（通用表表达式）来实现。
不同数据库对窗口函数的支持和语法细节可能略有差异，在实际使用时，需要参考对应数据库的官方文档。例如，Oracle、SQL Server、MySQL 8.0+ 等都支持窗口函数，但在函数名称、参数设置等方面可能存在一些不同。
通过以上对窗口函数的介绍，相信你已经对其有了较为全面的了解。合理运用窗口函数，可以让你的 SQL 查询更加高效、灵活，满足各种复杂的数据分析需求。
以上从多维度介绍了窗口函数。若你对某些函数示例、应用场景还想深入了解，或者有其他修改方向，欢迎随时告诉我。