窗口函数：
在讲什么是窗口函数之前，先来举几个在写SQL时，经常遇到的一些场景。
💻场景1：
现在数据库中有一张用户交易表order，其中有userid（用户ID）、amount（消费金额）、paytime（支付时间），请写出对应的SQL语句，查出每个用户第一单的消费金额。
💻场景2:
数据库中有一张销售业绩表，其中有销售员id，部门名称，销售金额。要取出每个部门销售金额Top10的员工，作为优秀员工。
其实本质上，场景1和场景2的内容是一样。
如果是查询每个用户最大金额、最小金额，对于熟悉SQL的同学，应该比较清晰，直接group by就行。但这里多了一个条件，按照金额的时间取第一单、或者按照销售取top10，即不再是全局排序、统计。你该咋办呢？
对，解决这种SQL取数的问题，就需要用到窗口函数。
PARTITION BY表示将数据先按 part_list 进行分区
ORDER BY 表示将各个分区内的数据按 order_list 进行排序
1.排序函数
几个不同排序函数的一些差异，可以根据不同的业务场景选择合适的函数：
RANK(): 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位。比如会出现1、2、2、4、4、6、7
ROW_NUMBER(): 从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列,row_number()的值不会存在重复,当排序的值相同时,按照表中记录的顺序进行排列。结果只会是1、2、3、4、5、6、7
DENSE_RANK(): 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位，比如会出现1、2、2、3、3、4、5这种
eg.给流量表按照用户的访问时间加上每个用户的访问次序：
代码块
SELECT
userid,
createtime,
pv,
rank() over(partition BY userid order by pv DESC) AS rn1,
dense_rank() over(partition BY userid order by pv DESC) AS rn2,
row_number() over(partition BY userid order by pv DESC) AS rn3
FROM tb_visit;
eg.取各二级类目下sku的订单金额总和前10的数据
代码块
select *,
row_number() over(partition by cate2_name order by amount desc) rank_secd
from tbname
where rank_secd<=10
2.聚合函数
有以下示例：
代码块
SELECT *,
sum(col2) over (partition by col1 order by col2) as current_sum,
avg(col2) over (partition by col1 order by col2) as current_avg,
count(col2) over (partition by col1 order by col2) as current_count,
max(col2) over (partition by col1 order by col2) as current_max,
min(col2) over (partition by col1 order bycol2) as current_min
FROM tbname;
3.取值函数
FIRST_VALUE():取分组内排序后，截止到当前行，第一个值
LAST_VALUE():取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值
LAG():LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值
LEAD():与LAG相反 LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值
