SQL轻松入门窗口函数

　　01hr前言
　　标题中有2个字让我在初次接触窗口函数时，真真切切明白了何谓高级？说来也是一番辛酸史！话说，我见识了窗口函数的强大后，便磨拳檫掌的要试验一番，结果在查询中输入语句，返回的结果却是报错，What？聪明的你，猜猜为啥？
　　害，原因可不就是MySQL的版本不匹配呗，我的原装是5。5，而窗口函数可运用的版本是MySQL8。0。经历了卸载重装，我对窗口函数的印象可是老深的啦！闲话到此，正题开始
　　窗口函数的高级不仅体现在版本要求高，还体现在功能上的简洁易懂。以Excel中vlookup作类比，窗口函数vlookup，groupbyorderby关联子查询indexmatch，虽不完全贴切，但能助你理解即可。
　　本文所涉及知识点，框架如下：
　　02hr什么是窗口函数？
　　窗口函数，也叫OLAP函数（OnlineAnallyticalProcessing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。
　　基本语法：窗口函数over（partitionby用于分组的列名orderby用于排序的列名）。语法中的窗口函数主要由专用窗口函数（rank、denserank和rownumber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groupby和orderby的功能组合，既然我们已经学了groupby和orderby，为什么还要学窗口函数呢？groupby分组汇总后改变了表的行数，一行只有一个类别，而partiitionby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。
　　03hr窗口函数如何使用？
　　以截图问题为例：查看每个班级的排名情况
　　截图示例中使用了专有窗口函数rank，从整体执行效果来看，语句十分简洁。我们也可以理解：为什么要叫窗口函数？因为partitionby分组后的结果被称为窗口，这里的窗口不是指我们家里的门窗，而是表示范围的意思。
　　04hr窗口函数分类和应用
　　从上例，我们可以清晰看到窗口函数的厉害之处，所以会在了解窗口函数组成部分的同时通过应用的讲解来加深理解。
　　排序函数rank、denserank和rownumber的区别在于并列的排名表现。
　　rank函数：这个例子中是5位，5位，5位，8位，也就是如果有并列名次的行，会占用下一名次的位置。denserank函数：这个例子中是5位，5位，5位，6位，也就是如果有并列名次的行，不占用下一名次的位置。rownumber函数：这个例子中是5位，6位，7位，8位，也就是不考虑并列名次的情况，和Excel中的row（）函数一样，依据顺序排列下去。
　　topN问题：在日常工作中十分常用，以查找每个学生成绩最高的2个科目为例：
　　截图中红色标注是为了说明掌握sql语句运行顺序的重要性，能看懂报错十分重要，有时候很容易忽略语句的运行顺序，谨记！
　　topN的万能模板：
　　selectfrom（select，rownumber（）over（partitionby要分组的列名orderby要排序的列名desc）asrankingfrom表名）asawhererankingN；
　　如果是最小的话，只需变动orderby的排序方式即可。
　　汇总分析版块中的常用聚合函数相信我们已掌握，那么在窗口函数中，它们区别于专用窗口函数的一个点是括号里需带有对应的列名。
　　上图以2列突出显示，可以观察到sum（）数值不断累加，avg（）也是，由此可以说明，窗口函数中可以看到1列的数值动态变化过程。
　　根据上面的观察，我们可以解决业务中的累计求和问题。
　　累计求和问题的万能模板是：
　　select列1，列2，sum（列名）over（orderby用于排序的列名）as累计值的别名from表名；在开篇对比中，我有说到关联子查询，毫无疑问，接下来的问题和每一组对比相关，那么如何在每个组里比较？
　　通过上述2种方法，再一次验证了窗口函数的简洁高效，以后若是遇到每组比较的问题，要知道有2种解法，同时大脑中能反映出这2种语句，但执行可以选择窗口函数。
　　窗口函数除了能解决以上的应用外，还可以实现移动平均，或者移动求和等，以移动平均为例：
　　红色标注的就是移动平均的关键字，截图是包括本行再往上2行，也可以变成数字4，那么就是5行对比，重点可以观测到相邻数值之间的差异。
　　综上，窗口函数所包含的内容绝不仅是上面这些，随着我们在业务中的不断打磨，我们需要不断扩充自己的知识库，平时要多总结学习。