一、窗口函数
1、基本语法
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2、大概分类
专用窗口函数
比如 rank，dense_rank， row_number等
聚合函数
比如 sum，count，avg，max，min等
二、如何使用窗口函数（聚合函数作为窗口函数）
1、聚合函数 + over()函数
问题：求每个店铺，每天的销量和全部销量的均值对比；
店铺销量表——shop_sale
-- 一般的解决办法
第一段代码虽然可以实现我们的需求，但代码略繁琐，窗口函数可以简化代码；
over（）函数的作用，就是将聚合结果显示在每条单独的记录中。
2、partition by 子句
上面的例子，展示的是“每个店铺，每天销量和全部销量均值作比较”；
但如果店铺之间的差异不大，那么用全部销量的均值作为比较标准还可以，如果店铺之间的销量差异很大，那么就不具备可比性了，店铺销量自己和自己比；
这里的需求分成2部分，一是所有店铺的每日销量，二是店铺的销量均值；
-- 一般的解决方案
partition by 的作用类似于 group by，但确实在over()函数中使用，按照指定的列进行分组，聚合函数就会在分好的组内运算。
3、order by 子句
order by 子句比较好理解，即在over()函数中进行指定的排序；
为什么需要order by子句呢？还是用上面的例子。
上面的例子，考虑到了店铺之间销量的差异问题，所以店铺用自己的销量均值作比较，但还是不够严谨，因为我们不能用未来的信息和现在的信息进行比较；
比如 1月2日的销量，在求均值时就不应该包含1月3日的销量，而只应该包括1月2日及之前的销量，这种聚合方式也被叫做【顺序聚合】。
select
三、专用窗口函数
1、序列函数：rank，dense_4rank，row_number，以及3者的区别：
select
案例：如何使用排名函数解决 Top N 问题——每组最大/小的N条记录
按课程号分组取成绩最大值所在行的数据
笨办法 , 关联子查询
select
窗口函数的解题思路
select
2、ntile()函数
ntile()函数，是在默认不对表进行任何操作之前，进行切片分组。
select
先按照 shopname 分组，然后在组内按照销量升序排列，最后切片分组
3、lag() 和 lead() 函数
lag()是指向后移动，lead()是指向前移动；
怎么理解这2个函数？
lag()，就相当于在Excel中，某个单元格前面插入一行时，【活动单元格下移】；
lead()，则相当于【活动单元格上移】，只不过Excel中没有这个选项罢了；
这2个函数有什么用？
比如说：按照shopname分组，求各分组内，前后2天的销量之差。
select
运行结果
4、移动平均
rows 行数 preceding，表示本行以及前2行的平均。
select
四、总结
1、窗口函数的功能：
1、同时具有分组和排序的功能；
2、不减少原表的行数，经常用于组内排名；
2、注意事项：
窗口函数是对where 或 group by 子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数理论上只能写在select子句中。
3、窗口函数的使用场景：
1、Top N问题
2、排名问题
3、组内比较问题（聚合函数）
4、移动平均
