一、窗口函数
窗口函数，也叫olap函数（online anallytical processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。
窗口函数的基本语法如下：
<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>
order by <用于排序的列名>)
其中<窗口函数>的位置，可以放以下两种函数：
1） 专用窗口函数，包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。
2） 聚合函数，如sum. avg, count, max, min等
因为窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数原则上只能写在select子句中。
partition by和group by的区别：
partition by统计的每一条记录都存在，而group by将所有的记录汇总成一条记录
简单来说，窗口函数有以下功能：
1）同时具有分组和排序的功能
2）不减少原表的行数
avg()、sum()、max()、min()是分析函数，而over()才是窗口函数
1.over()窗口函数的语法结构
分析函数 over(partition by 列名 order by 列名
rows between 开始位置 and 结束位置)
over()函数中包括三个函数：包括分区partition by 列名（作用和group by类似）、排序order by 列名、指定窗口范围rows between 开始位置 and 结束位置。我们在使用over()窗口函数时，over()函数中的这三个函数可组合使用也可以不使用。
over()函数中如果不使用这三个函数，窗口大小是针对查询产生的所有数据，如果指定了分区，窗口大小是针对每个分区的数据。
1.1 over()函数中的三个函数讲解
1.order by
排序
2.partition by
partition by可理解为group by 分组。over(partition by 列名)搭配分析函数时，分析函数按照每一组每一组的数据进行计算。
3.rows between 开始位置 and 结束位置
指定窗口范围，比如第一行到当前行。而这个范围是随着数据变化的。
over(rows between 开始位置 and 结束位置)搭配分析函数时，分析函数按照这个范围进行计算的。
窗口范围说明：
我们常使用的窗口范围是rows between unbounded preceding and current row（表示从起点到当前行），常用该窗口来计算累加。
如：
rows between unbounded preceding and current row（表示从起点到当前行）
rows between 2 preceding and 1 following（表示往前2行到往后1行）
rows between 2 preceding and 1 current row（表示往前2行到当前行）
rows between current row and unbounded following（表示当前行到终点）
preceding：往前
following：往后
current row：当前行
unbounded：起点（一般结合preceding，following使用）
unbounded preceding 表示该窗口最前面的行（起点）
unbounded following：表示该窗口最后面的行（终点）
2.常与over()一起使用的分析函数
2.1 聚合类
avg()、sum()、max()、min()
2.2 排名类
row_number()按照值排序时产生一个自增编号，不会重复（如：1、2、3、4、5、6）
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（如：1、2、3、3、3、6）
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（如：1、2、3、3、3、4）
如：
select *,
rank() over (order by 成绩 desc) as ranking,
dense_rank() over (order by 成绩 desc) as dese_rank,
row_number() over (order by 成绩 desc) as row_num
from 班级表
2.3 其他
lag(列名,往前的行数,[行数为null时的默认值，不指定为null])可以计算用户上次购买时间
lead(列名,往后的行数,[行数为null时的默认值，不指定为null])，可以计算用户下次购买时间。
ntile(n)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
如ntile(3)拿出1/3的数据