SQL高级处理
1.1窗口函数
1、常规的SELECT语句都是对整张表进行查询，而窗口函数可以让我们有选择的去某一部分数据进行汇总、计算和排序。
2、窗口函数的通用模式：
<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列名>]
ORDER BY <排序用列名>)
*[]中的内容可以省略。
窗口函数最关键的是搞明白关键字PARTITON BY和ORDER BY的作用。
3、（1）PARTITON BY是用来分组，即选择要看哪个窗口，类似于GROUP BY 子句的分组功能，但是PARTITION BY 子句并不具备GROUP BY 子句的汇总功能，并不会改变原始表中记录的行数。
（2）ORDER BY是用来排序，即决定窗口内，是按那种规则(字段)来排序的。
举个栗子:SELECT product_name ,product_type ,sale_price
,RANK() OVER (PARTITION BY product_type
ORDER BY sale_price) AS ranking
FROM product
得到的结果：
注释：
1.2窗口函数类型
大致来说，窗口函数可以分为两类。
1、将SUM、MAX、MIN等聚合函数用在窗口函数中
2、 RANK、DENSE_RANK等排序用的专用窗口函数
1.2.1专用窗口函数
1、RANK函数
计算排序时，如果存在相同位次的记录，则会跳过之后的位次。
例）有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、1 位、1 位、4 位……
2、DENSE_RANK函数
同样是计算排序，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次。
例）有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、1 位、1 位、2 位……
3、ROW_NUMBER函数
赋予唯一的连续位次。
例）有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、2 位、3 位、4 位
代码演示：
1.2.2聚合函数在窗口函数上的使用
聚合函数结果是，按我们指定的排序，这里是product_id，当前所在行及之前所有的行的合计或均值。即累计到当前行的聚合。
1.2.3 窗口函数的的应用 - 计算移动平均
1、在上面提到，聚合函数在窗口函数使用时，计算的是累积到当前行的所有的数据的聚合。 实际上，还可以指定更加详细的汇总范围。该汇总范围成为框架(frame)。
2、PRECEDING（“之前”）， 将框架指定为 “截止到之前 n 行”，加上自身行
FOLLOWING（“之后”）， 将框架指定为 “截止到之后 n 行”，加上自身行
BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING，将框架指定为 “之前1行” + “之后1行” + “自身”
3、
