1、什么是窗口函数？
窗口函数也属于分析函数。oracle从8.1.6开始提供窗口函数，窗口函数用于计算基于组的某种聚合值，
窗口函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化。
与聚合函数的不同之处是：对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行
基本语法: ‹分析函数› over (partition by ‹用于分组的列名› order by ‹用于排序的列名›)。 语法中的‹分析函数›主要由序列函数（rank、dense_rank和row_number等组成） 与聚合函数（sum、avg、count、max和min等）作为窗口函数组成。
从窗口函数组成上看，它是group by 和 order by的功能组合，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则不会减少原表中的行数。
恰如窗口函数的组成，它同时具有分组和排序的功能，且不减少原表的行数。
over 关键字表示把函数当成窗口函数而不是聚合函数。sql 标准允许将所有聚合函数用做窗口函数，使用 over 关键字来区分这两种用法。
2、窗口函数——开窗
over 关键字后的括号中经常添加选项用以改变进行聚合运算的窗口范围。如果 over 关键字后的括号中的选项为空，则窗口函数会对结果集中的所有行进行聚合运算。
分析函数 over(partition by 列名 order by 列名 rows between 开始位置 and 结束位置)
为什么叫开窗呢？
因为在over()括号中的，partition() 函数可以将查询到的数据进行单独开一个窗口处理。譬如，查询每个班级的学生的排名情况，查询每个国家的历年人口等，诸如此类，都是在查询到的每一个班级、每一个国家中都开一个窗口，单独去执行命令。
rows和range分别表示选择后几行、选择数据范围
理解 rows between 含义,也叫做window子句：
preceding：往前following：往后current row：当前行unbounded：无边界，unbounded precending 表示从最前面的起点开始， unbounded following：表示到最后面的终点注：不加 partition by 的话则把整个数据集当作一个分区，不加 order by的话会对某些函数统计结果产生影响，如sum()
3、一些分析函数的使用方法
1.聚合函数
| 聚合函数 | 定义 |
|---|---|
| sum() | 求和 |
| max() | 求最大值 |
| min() | 求最小值 |
| avg() | 求平均值 |
| count() | 统计数 |
2.序列函数
| 序列函数 | 定义 |
|---|---|
| row_number() | 按照值排序时产生一个自增编号，值相等时不会重复，不会产生空位 |
| rank() | 按照值排序时产生一个自增编号，值相等时会重复，会产生空位 |
| dense_rank() | 按照值排序时产生一个自增编号，值相等时会重复，不会产生空位 |
row_number()
select * ，row_number()over(oder by 成绩 desc) as 排名 from 班级表
查询结果：
+------------+--------+------+------+------+ | 姓名 | 性别 | 班级 | 成绩 | 排名 | +------------+--------+------+------+------+ | 张三 | 男 | 1 | 100 | 1 | | 李四 | 女 | 3 | 100 | 2 | | 张三 | 女 | 1 | 100 | 3 | | 王五 | 女 | 2 | 99 | 4 | | 赵四 | 男 | 2 | 90 | 5 | | 孙六 | 男 | 2 | 90 | 6 | | 喜羊羊 | 男 | 3 | 85 | 7 | | 美羊羊 | 女 | 4 | 82 | 8 | | 懒洋洋 | 女 | 1 | 80 | 9 | | 慢羊羊 | 女 | 2 | 70 | 10 | +------------+--------+------+------+------+
rank()
select * ，rank()over(oder by 成绩 desc) as 排名 from 班级表
查询结果：
+------------+--------+------+------+------+ | 姓名 | 性别 | 班级 | 成绩 | 排名 | +------------+--------+------+------+------+ | 张三 | 男 | 1 | 100 | 1 | | 李四 | 女 | 3 | 100 | 1 | | 张三 | 女 | 1 | 100 | 1 | | 王五 | 女 | 2 | 99 | 4 | | 赵四 | 男 | 2 | 90 | 5 | | 孙六 | 男 | 2 | 90 | 5 | | 喜羊羊 | 男 | 3 | 85 | 7 | | 美羊羊 | 女 | 4 | 82 | 8 | | 懒洋洋 | 女 | 1 | 80 | 9 | | 慢羊羊 | 女 | 2 | 70 | 10 | +------------+--------+------+------+------+
dense_rank()
select * ，row_number()over(oder by 成绩 desc) as 排名 from 班级表
查询结果：
+------------+--------+------+------+------+ | 姓名 | 性别 | 班级 | 成绩 | 排名 | +------------+--------+------+------+------+ | 张三 | 男 | 1 | 100 | 1 | | 李四 | 女 | 3 | 100 | 1 | | 张三 | 女 | 1 | 100 | 1 | | 王五 | 女 | 2 | 99 | 2 | | 赵四 | 男 | 2 | 90 | 3 | | 孙六 | 男 | 2 | 90 | 3 | | 喜羊羊 | 男 | 3 | 85 | 4 | | 美羊羊 | 女 | 4 | 82 | 5 | | 懒洋洋 | 女 | 1 | 80 | 6 | | 慢羊羊 | 女 | 2 | 70 | 7 | +------------+--------+------+------+------+
3.其他类
| 其他类 | 定义 |
|---|---|
| percent_rank() | 分组内当前行的rank值-1/分组内总行数-1 |
| lag() | 用于统计窗口内往上第n行值 第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为null时候，取默认值，如不指定，则为null |
| lead() | 用于统计窗口内往下第n行值 第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为null时候，取默认值，如不指定，则为null |
| ntile() | 用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值 |
| first_value() | 取分组内排序后，截止到当前行，第一个值 |
| last_value() | 取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值 |
| cume_dist() | 返回小于等于当前值的行数/分组内总行数 |
4、over()参数——分组函数
partition by 子句：
窗口函数的 over 关键字后括号中的可以使用 partition by 子句来定义行的分区来供进行聚合计算。 与 group by 子句不同，partition by 子句创建的分区是独立于结果集的，创建的分区只是供进行 聚合计算的，而且不同的窗口函数所创建的分区也不互相影响。
5、over()参数——排序函数
order by 子句：
窗口函数中可以在over关键字后的选项中使用order by 子句来指定排序规则，而且有的窗口函数还 要求必须指定排序规则。使用order by 子句可以对结果集按照指定的排序规则进行排序，并且在一个 指定的范围内进行聚合运算。 语法：order by字段名 range|rows between边界规则1 and 边界规则2
partition by子句和order by 可以共同使用，从而可以实现更加复杂的功能
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