背景

在数据分析中，经常会遇到按某某条件来排名、并找出排名的前几名，
用日常SQL的GROUP BY, ORDER BY来实现特别的麻烦，有时甚至实现不了，
这个时候SQL窗口函数就能发挥巨大作用了，窗口函数可以轻松解决下面的问题:
1）排名问题:  如按课程的学习成绩来排名
2)  topN问题:  如找出每门课程成绩的前N名

什么是窗口函数

窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），
可以对数据库数据进行实时分析处理；
这些处理通常很难通过聚合函数和分组操作来实现。

窗口函数定义

语法格式:
<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名> order by <用于排序的列名>)

窗口函数的功能：
1) 同时具有分组和排序的功能
2) 不减少原有的行数
3) 窗口表示范围

窗口函数分类

1） 专用窗口函数：
rank() : 计算排名，存在并列排名，并列占位置
dense_rank()：计算排名，存在并列排名，并列不占位置
row_number()：计算排名，不存在并列

2） 聚合函数:
sum()：求和
avg()：求平均值
count()：计算总记录数
max()：求最大值
min()：求最小值

演示

学生成绩表t_stu_score:

-- 建表
create table t_stu_score(
sid varchar(10),
cid varchar(10),
score int
)

-- 添加测试数据
insert into t_stu_score values('s01', 'c01', 88);
insert into t_stu_score values('s02', 'c01', 98);
insert into t_stu_score values('s03', 'c01', 90);
insert into t_stu_score values('s01', 'c02', 89);
insert into t_stu_score values('s02', 'c02', 90);
insert into t_stu_score values('s03', 'c02', 90);

1.按课程的学习成绩来排名查询

select *,
rank() over(partition by cid order by score desc) as ranking,
dense_rank() over(partition by cid order by score desc) as dense_ranking,
row_number() over(partition by cid order by score desc) as row_num,

avg(score) over(partition by cid) as avg_score,
max(score) over(partition by cid) as max_score,
min(score) over(partition by cid) as min_score
from t_stu_score

结果:

2.找出每门课程成绩的前两名

select * from (
	select *,
	rank() over(partition by cid order by score desc) as ranking,
	dense_rank() over(partition by cid order by score desc) as dense_ranking,
	row_number() over(partition by cid order by score desc) as row_num,

	avg(score) over(partition by cid) as avg_score,
	max(score) over(partition by cid) as max_score,
	min(score) over(partition by cid) as min_score
	from t_stu_score
) a where a.ranking <=2

结果: