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在学习和实践窗口函数之前，需要准备好工具，以确保能够顺利编写、运行和调试 SQL 语句。这里我选用的是 Kooboo 的SQL数据库在线工具：

1、创建数据表

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2、查询数据表

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二、 窗口函数（Window Function）

1. 定义与基本原理

     窗口函数是对一组行（称为窗口）执行计算，并为每一行返回一个结果。它不像传统的聚合函数那样将结果集分组为单个行，而是在不改变结果集行数的情况下，为每一行计算一个聚合值。窗口函数通过OVER子句来定义窗口的范围和排序规则。

2. 常见窗口函数类型及用途

核心关键字：

1. PARTITION BY：定义分组窗口。

2. ORDER BY：窗口内排序。

3. ROWS/RANGE：定义窗口范围。

• 聚合窗口函数
  1. 概念：包括SUM()、AVG()、MIN()、MAX()等传统聚合函数作为窗口函数使用。
  2. 使用场景：用于计算累计值、移动平均值等。例如，计算每个月的累计销售额，或者计算最近几个月的移动平均销售额。
  3. 示例：假设有sales表，包含month和sales_amount字段，要计算每个月的累计销售额，可使用以下查询：

     SELECT month,sales_amount,SUM(sales_amount) OVER (ORDER BY month) AS cumulative_sales
     FROM sales;-- OVER (ORDER BY month) 表示按照 month 列进行排序，窗口的范围是从结果集的第一行到当前行
     -- AS cumulative_sales：这是为计算结果指定的别名，方便在结果集中引用

• 排名窗口函数
  1. 概念：包括RANK()、DENSE_RANK()、ROW_NUMBER()等，用于为结果集中的行分配排名。
  2. 使用场景：对数据进行排名，例如对员工的工资进行排名，找出工资最高的前几名员工。
  3. 示例：

     SELECT month,sales_amount,RANK() OVER (ORDER BY sales_amount DESC) AS sales_rank
     FROM sales;-- RANK()函数会根据销售额降序排列为每一行分配排名
     -- 如果有相同的销售额，会出现并列排名，且下一个排名会跳过相应的序号

• 分析窗口函数
  1. 概念：如LAG()、LEAD()、FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()等，用于获取当前行前后的数据或窗口内的第一个、最后一个值。
  2. 使用场景：分析数据的变化趋势，例如比较相邻月份的销售额变化。
  3. 示例：

     SELECT month,sales_amount,LAG(sales_amount) OVER (ORDER BY month) AS prev_month_sales
     FROM sales;-- LAG(sales_amount) OVER (ORDER BY month)会返回当前行上一行的销售额，方便比较相邻月份的销售情况。

3. 窗口范围（Frame）的本质

     窗口函数在ORDER BY排序后，通过 ** 窗口范围（Frame）** 定义参与计算的行集合。它决定了 “当前行” 的上下边界，使得聚合函数（如SUM、AVG）或排名函数（如RANK）能在特定范围内计算。

核心作用：精确控制窗口函数的计算范围，实现累计值、滑动平均、移动统计等复杂分析。

• ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW：从第一行到当前行。

• RANGE BETWEEN INTERVAL '7' DAY PRECEDING AND CURRENT ROW：按时间范围（如7天滑动窗口）。

4. 默认窗口范围：隐式的ROWS模式

若未显式声明ROWS或RANGE，窗口函数默认使用：

ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

即从排序后的第一行到当前行，形成一个累计窗口。
示例（等价写法）：

-- 隐式默认写法
SUM(sales_amount) OVER (ORDER BY month)  -- 显式声明写法
SUM(sales_amount) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)