窗口函数是一种在 SQL 中用于执行聚合计算的特殊函数，它可以在查询结果集的子集上执行计算，而不是整个结果集。窗口函数通常与 OVER 子句一起使用，用于指定要执行计算的窗口范围。
举一个实际生产中的例子，假设我们有一个销售订单表，其中包含订单号、客户ID、订单日期和订单金额等字段。我们想要计算每个客户的订单金额排名，以便了解每个客户在销售额方面的表现。在这种情况下，我们可以使用窗口函数来计算每个客户的订单金额排名。
SELECT
order_number,
customer_id,
order_date,
order_amount,
RANK() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_amount DESC) AS rank
FROM
sales_orders;
在上面的示例中，窗口函数 RANK() 在查询结果集的每一行上计算客户订单金额的排名，而不是对整个结果集进行分组或聚合。通过使用 PARTITION BY 子句指定客户ID作为分区键，窗口函数将根据客户ID对订单金额进行排名，而不会改变结果集的行数。这样可以方便地获取每个客户的订单金额排名，而无需执行多次查询或编写复杂的子查询。
窗口函数和 GROUP BY 子句都用于对数据进行聚合计算，但它们之间有一些重要的区别。
- 范围不同：
○ GROUP BY 子句用于对整个结果集进行分组，并对每个组执行聚合计算。结果集中的每一行将被分配到一个组中，并且每个组将生成一个聚合结果。
○ 窗口函数不会改变结果集的行数，它在结果集的子集上执行计算，而不是对整个结果集进行分组。窗口函数可以在每一行上执行计算，并返回与当前行相关的聚合结果，而不需要将结果集分成多个组。 - 输出不同：
○ GROUP BY 子句生成的结果集中，每个组将生成一个聚合结果，因此结果集中的每一行都代表一个组的聚合结果。
○ 窗口函数生成的结果集中，每一行都可能包含窗口函数的计算结果，因此窗口函数可以为每一行生成一个聚合结果，而不需要将结果集分成多个组。
举例来说，假设我们有一个销售订单表，我们想要计算每个客户的订单总金额以及每个客户的订单金额排名：
● 使用 GROUP BY 子句，我们可以对客户ID进行分组，并计算每个客户的订单总金额。
● 使用窗口函数，我们可以在每一行上计算订单金额排名，而不需要对结果集进行分组。
总之，虽然窗口函数和 GROUP BY 子句都用于聚合计算，但它们的使用场景和计算范围有所不同。
