目录

partition by 分组字段：

order by 排序字段

rows between 和range between 对比

unbound和current row

窗口函数:函数() over (partition by col1 order by col2)

聚合类窗口函数顾名思义，是指窗口函数中的函数部分为聚合函数，包括：

求和sum()、最大值max()、最小值min()、均值avg()、标准差std()等

这些函数在窗口上的使用规则都是类似的，我们以sum()求和函数为例来看一看

简单的数据示例

partition by class 是指在班级内部进行sum()函数统计

partition by不设置，就是指在全部数据范围内进行sum函数统计

order by score 是指将分数从低到高排序（倒序的话：order by score desc）

当数据不重复时，这样写没有问题，但是如果数据重复，就会出现下面的问题

 因为在排序时，同样是90分和80分的记录无法区分，所以只能全部加入结果。如果想要避免这样的问题就需要引入order by参数中的：

含义：在当前行往前1行，往后2行，一共4行范围内进行计算

含义：在当前行的数值往前1个数值，往后1个数值，进行计算，范围不一定是4行，因为可能会出现重复值

如果是简单的order by col，默认使用的事range between。所以说：如果存在重复值的时候，需要写成rows between。

其中数值1和2可以替换成任意值，也可以直接使用unbounded和current row ，其中unbounded表示不做限制，current row 表示当前行

含义：按照分组内全部行求和，不做任何限制

含义：从分组内排序的起始行到当前行

含义：按照分组内全部行求和，不做任何限制

含义：从分组内排序的起始行的值到当前行的值

由此可知，在上述案例中，如果我们想得到1、2班全部同学成绩从高到低排序的累计求和可以这样写：

sum(score)over (order by score desc rows between unbounded preceding and current row)

具体说明如下：

窗口函数的移动（proceding 和following）不仅可以实现上述累加求和的效果，在计算移动平均值的时候也非常有用，可以使用如下写法实现：

avg(求均值字段)over(order by date rows between 3 proceding and current row)