一.窗口函数
概念：窗口函数也称为OLPA函数。OLAP 是OnLine AnalyticalProcessing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。
语法：<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列名>] ORDER BY <排序用列名>)
PARTITON BY: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。
ORDER：来排序，即决定窗口内，是按那种规则(字段)来排序的。
二.窗口函数总类
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。
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。
ROW _NUMBER函数：赋予唯一的连续位次。
聚合函数在窗口函数的使用：
聚合函数在开窗函数中的使用方法和之前的专用窗口函数一样，只是出来的结果是一个累计的聚合函数值。
运行以下代码：
SELECT product_id,product_name,sale_price,SUM(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_sum,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_avg FROM product;
可以看出，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。
三.窗口函数的应用-计算移动平均
语法
<窗口函数> OVER (ORDER BY <排序用列名>ROWS n PRECEDING ) <窗口函数> OVER (ORDER BY <排序用列名>ROWS BETWEEN n PRECEDING AND n FOLLOWING)
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”。
窗口函数适用范围和注意事项
1.原则上，窗口函数只能在SELECT句中使用。
2.窗口函数OVER 中的ORDER BY子句并不会影响最终结果的排序。
四.GROUPING运算符
计算合计及小计
常规的GROUP BY 只能得到每个分类的小计，有时候还需要计算分类的合计，可以用 ROLLUP关键字。
总结
这章主要讲了窗口函数的用法及使用注意事项，内容少且易理解，非常好。我上课没听懂的内容在这里很快就理解了。
