窗口函数：SQL 的隐藏超能力

一开始你可能觉得 SQL 已经啥都有了：GROUP BY、聚合函数、子查询……但这只是个开始。欢迎来到 窗口函数 的世界——这个强大的工具能让你 一行一行 地处理数据，还能保留所有上下文信息。

窗口函数可以让你对 “窗口”里的多行 做各种计算，比如求和、平均、排名啥的，而且不会把数据折叠起来。也就是说，和普通的聚合函数（SUM()、AVG()、COUNT()）不一样，你能在每一行里 同时看到结果和细节。

比如你想算一下每个订单的累计收入。如果用 GROUP BY，你就只能看到总和，具体订单都没了。但用窗口函数，你可以直接把结果加到每一行上，啥都不会丢。

窗口函数特别方便，因为它们不会破坏原始数据：每一行都还在，只是多了几个新列放计算结果。这样你就能在一个查询里搞定复杂分析，不用写子查询或者一堆嵌套——全都在一条 SQL 里搞定。像排名、滑动平均、行间对比这些需求，窗口函数简直就是神器。代码可读性高，结果也很准。

什么时候特别有用：

• 员工、销售、产品排名——谁排第几。
• 时间序列——每天、每周数据怎么变的。
• 销售和财务——每一步累计多少，哪些订单高于平均，谁进了前 25%。

窗口函数用在哪儿

只要你关心 上下文，不只是结果，都能用：

• 销售报表；
• 客户行为分析；
• 画累计指标的图表；
• 数据分组（比如分四分位）；
• 算偏差和趋势。

对于天天用 SQL 的分析师来说，这些函数简直是宝藏。 下面我们看几个真实场景，窗口函数怎么帮你解决问题。

例子 1：数据排名

比如你有一堆学生的考试成绩，想给每个人排个名。用窗口函数就超简单。比如 RANK() 或 ROW_NUMBER() 这些函数就能帮你搞定。

例子 2：时间数据分析

如果你想看公司每个月收入怎么变的？你需要 累计收入。用窗口函数 SUM() 加个窗口条件，结果就出来了。

例子 3：分位数和分组

想把数据分成几组（比如按收入分客户），做客户分层？这时候 NTILE() 就能帮你。比如看看哪些客户进了前 25%，哪些在底部。

长啥样？

窗口函数就是把结果直接加到数据集里：

SELECT
    student_id,
    grade,
    RANK() OVER (ORDER BY grade DESC) AS rank
FROM 
    students;

这样你就能得到一张表，每个学生都有自己的成绩排名。

简单类比

想象你和一群朋友一起跑步。每个人速度都不一样，但你想知道自己现在排第几。你不用让大家都停下来做个排行榜（GROUP BY 就是这么干的），你只要看看周围的人就能知道自己的当前排名。

这就是窗口函数：它不会让大家停下来，也不会把人分组——只是多加点信息，大家还在跑，细节都在。你还能多分析点，比如前面有几个人，你的速度和平均比咋样等等。

比传统方法牛在哪

来看个经典问题：给销售按收入排名。有两种做法：

1. 不用窗口函数。你得写子查询，甚至嵌套好几个，先排序再编号。又长又难读。

2. 用窗口函数。一条查询，语法清晰，结果直接出来。比如：

SELECT
    seller_id,
    revenue,
    RANK() OVER (PARTITION BY region ORDER BY revenue DESC) AS rank_in_region
FROM 
    sales;

这个查询直接按地区分组，然后按收入降序给每个销售排了名。

真实例子

假如你是分析师，要分析销售数据。你想知道：

• 每个月的总收入，
• 和上个月比收入变了多少，
• 各地区总收入排名。

这些都能用窗口函数搞定，甚至一条 SQL 就能全做了。具体怎么写，咱们下节课再说。

现在你已经有了窗口函数的基础知识，可以去学它们的语法，感受下 ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK() 和 NTILE() 的威力。下一讲见！