本文讲解窗口函数的概念，窗口函数与数据分组的功能相似，可以指定数据窗口进行统计分析，但窗口函数与数据分组又有所区别，窗口函数对每个组返回多行，而数据分组对每个组只返回一行；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，而数据分组是针对所有数据进行统计。
窗口函数的写法：
<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>order by <用于排序的列名>)
窗口函数主要有两种，一种是专用窗口函数，包括rank、dense_rank、row_number等。另一种是聚合函数，包括sum、avg、count、max、min等，本文逐一介绍窗口函数的五个功能，分别是聚合、排序、极值、移动、切片，下面一起来学习。
首先创建一个金额表，年份、姓名、国家设置为字符串类型，交易金额设置为整型。
#创建金额表payCREATE TABLE pay (year VARCHAR ( 10 ),name VARCHAR ( 10 ),country VARCHAR ( 10 ),payment INT(10) );
给金额表插入数值。
# 给金额表插入数据INSERT INTO pay(year,name,country,payment)VALUES(2017,'Lining','China',1119),(2018,'Lining','China',1176),(2018,'Zhaoqi','China',1388),(2019,'Zhaoqi','China',1597),(2018,'Jackie','USA',1028),(2019,'Jackie','USA',1934),(2020,'Jackie','USA',1837),(2017,'Tom','India',1578),(2018,'Tom','India',1329),(2019,'Tom','India',1578),(2020,'Tom','India',1399);
将所有的数据查询出来结果如下所示。
SELECT * from pay;
一、聚合
1、计算列表总金额
SELECT *, SUM(payment) OVER() as Total_payment from pay;
计算当前列表的总金额可以使用窗口函数，sum是求和，over()中不添加参数，则对所有数据进行求和，输出的结果都是15963。
2、计算各国家总金额
SELECT *, SUM(payment) OVER() as Total_payment,SUM(payment) OVER(PARTITION by country) as country_payment from pay;
计算各国家总金额就要对各个国家分组，这里分组使用的是PARTITION by，PARTITION by的功能与GROUP BY的功能类似，指定按照那一列进行分组，用country分组求和，则每个country的输出结果一致。
3、按国家降序累加求和金额
SELECT *, SUM(payment) OVER() as Total_payment,SUM(payment) OVER(PARTITION by country) as country_payment,SUM(payment) OVER(PARTITION by country ORDER BY payment DESC) as order_payment from pay;
这里使用SQL中常用的向下累计求和的方法，当使用order by时，没有rows between则意味着窗口是从起始行到当前行，所以对不同国家进行累加求和操作。
4、不同国家人数计数
count()用于计数，与前面sum的用法基本一致，可以用count(distinct country)进行去重，如果用partition by进行分组，则分组后再计数。
SELECT *, COUNT(name) OVER() as Total_people,COUNT(name) OVER(PARTITION by country) as country_people from pay;
5、 不同国家平均金额
SELECT *, AVG(payment) OVER() as avg_payment,AVG(payment) OVER(PARTITION by country) as country_ayg_payment from pay;
使用avg聚合函数的用法与前面的聚合运算用法一致，PARTITION by同样用来分组，这里分组后求均值。
6、各国家最低金额
SELECT *, MAX(payment) OVER() as Max_payment,MIN(payment) OVER(PARTITION by country) as country_min_payment from pay;
这里MAX(payment)函数对整个数据计算最大值，使用PARTITION by对于不同的国家分组后然后计算最小值。
二、排序
1、各国家按金额排序
使用窗口函数排序，会使用到三个函数，row_number,rank,dense_rank，他们的使用区别如下：
- row_number从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列；
- rank生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位；
- dense_rank生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名词中不会留下空位。
SELECT *,ROW_NUMBER()OVER(ORDER BY payment DESC) as '顺序排序',RANK()OVER(ORDER BY payment DESC) as '秩排序',DENSE_RANK()over(ORDER BY payment DESC) as '数据排序'from pay;
row_number函数，按照行记录的顺序来排序，此处从1到11按顺序排列；rank函数，在排名相等会在名次中留下空位，此处共同排名为第4名，同时忽略第5名，继续往下排列；dense_rank排名相等会在名词中不会留下空位此处共同排名为第4名，不忽略第5名，继续往下排列。
三、极值
1、当前行金额最高的人
first_value截止当前行的第一个，last_value截止当前行的最后一个。
select *,first_value(name)over(order by payment desc) as max_id,first_value(name)over(order by payment asc) as min_id,last_value(name)over(order by payment desc) as min_id_1,last_value(name)over(partition by country order by payment desc rows between unbounded preceding and unbounded following) as level_min_idfrom pay;
first_value按分组排序后取范围内第1个值，last_value取最后1个值，因为默认窗口的关系，last_value会随着窗口的改变而改变，所以一般不用last_value，如果要用，则改变窗口为所有行，此处用来查询当前金额最大的人，以及截至当前金额最小的人。
四、移动
1、按国家分组金额排名前1位和后1位人名
lag和lead是按照排序规则，取前多少位和后多少位，参数有3个，第1个是要取出来的列，第2个移动多少位，第3个是如果取不到，赋予的值，默认取不到是NULL。
select *,lag(name,1,null)over(partition by country order by payment desc) as lag_id,lead(name,1,'0')over(partition by country order by payment desc) as lead_idfrom pay;
五、切片
1、按金额切片
ntile(n)用于将分组数据按照顺序切分成N片，返回当前切片值，ntile把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，ntile返回此行所属的组的编号，ntile(3)表示将表切分为3组，ntile可以分组排序后切分，表示对当前的组内进行切分后排序。
select *,ntile(3) over(order by payment desc) as total_part,ntile(2)over(partition by country order by payment desc) as level_partfrom pay;
