开窗函数与聚合函数 1.什么是开窗函数 1.1 开窗函数/分析函数：over() 窗口函数称为OLAP函数(分析函数)，是对数据库数据进行实时分析处理。窗口函数就是为了实现OLAP而添加的标准SQL功能。 1.2 开窗函数语法 开窗函数语法：其中[ ]中的内容可以省略 注：PARTITION BY与GROUP BY区别 group by是分组函数，partition by是分析函数 在执行顺序上：from > where > group by > having > order by，而partition by应用在以上关键字之后，可以简单理解为就是在执行完select之后，在所得结果集之上进行partition by分组 partition by相比较于group by，能够在保留全部数据的基础上，只对其中某些字段做分组排序（类似excel中的操作），而group by则只保留参与分组的字段和聚合函数的结果（类似excel中的pivot透视表） PARTITION BY的基本用法 在OVER()中添加 PARTITION BY PARTITION BY传入多列 1.3 开窗函数分类 开窗函数大体可以分为以下两种： 1.能够作为开窗函数的聚合函数（sum，avg，count，max，min） 2.rank，dense_rank，row_number等专用开窗函数。 有时候一组数据只返回一组值是不能满足需求的，如我们经常想知道各个地区的前几名、各个班或各个学科的前几名。这时候需要每一组返回多个值。用开窗函数解决这类问题非常方便。 1.4 开窗函数和聚合函数的区别 （1）SQL 标准允许将所有聚合函数用作开窗函数，用OVER 关键字区分开窗函数和聚合函数。 （2）聚合函数每组只返回一个值，开窗函数每组可返回多个值。 注：常见主流数据库目前都支持开窗函数，但mysql数据库目前还不支持。 1.5 开窗函数SQL题——分区排序 有如下学生成绩表：students_grades 
查询每门课程course_name前三名的学生姓名及成绩，要求输出列格式如下： course_name, number, stu_name, grades 查询语句如下： 2.常用排序函数的区别 （1） row_number() over()：对相等的值不进行区分，相等的值对应的排名不相同，序号从1到n连续。 （2） rank() over()：相等的值排名相同，但若有相等的值，则序号从1到n不连续。如果有两个人都排在第3名，则没有第4名。 （3） dense_rank() over()：对相等的值排名相同，但序号从1到n连续。如果有两个人都排在第一名，则排在第2名（假设仅有1个第二名）的人是第3个人。 （4） ntile( n ) over()：可以看作是把有序的数据集合平均分配到指定的数量n的桶中,将桶号分配给每一行，排序对应的数字为桶号。如果不能平均分配，则较小桶号的桶分配额外的行，并且各个桶中能放的数据条数最多相差1。 2.1 排序函数对比 学生成绩表同上，查询语句如下： 查询结果如下： 
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