窗口可以理解為記錄集合，窗口函數就是在滿足某種條件的記錄集合上執行的特殊函數。窗口函數也稱為OLAP函數，OLAP即實時分析處理（Online Analytical Processing）。
語法：
window_function (expression) OVER (
[ PARTITION BY part_list ]
[ ORDER BY order_list ]
[ { ROWS | RANGE } BETWEEN frame_start AND frame_end ] )
（注：通過PARTITION BY分組后的記錄集合稱為窗口，如果不使用PARTITION BY，那么整個數據集將作為一個大的窗口。）
（注：PARTITION BY 子句不具備GROUP BY 子句的匯總功能，因此使用窗口函數並不會減少原表中記錄的行數。）
（注：窗口函數只能在SELECT子句中使用。）
（注：此處的ORDER BY只用來決定窗口函數按照什么樣的順序進行計算，對結果的排序順序沒有影響。）
可以使用的窗口函數有：
1，聚合函數：SUM，AVG，COUNT，MAX，MIN
2，專用的窗口函數：RANK，DENSE_RANK，ROW_NUMBER等排序函數；LEAD，LAG等差值函數
專用窗口函數完整列表（摘自：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html）：
| Name | Description |
|---|---|
CUME_DIST() |
Cumulative distribution value |
DENSE_RANK() |
Rank of current row within its partition, without gaps |
FIRST_VALUE() |
Value of argument from first row of window frame |
LAG() |
Value of argument from row lagging current row within partition |
LAST_VALUE() |
Value of argument from last row of window frame |
LEAD() |
Value of argument from row leading current row within partition |
NTH_VALUE() |
Value of argument from N-th row of window frame |
NTILE() |
Bucket number of current row within its partition. |
PERCENT_RANK() |
Percentage rank value |
RANK() |
Rank of current row within its partition, with gaps |
ROW_NUMBER() |
Number of current row within its partition |
其中：
RANK()：計算排序（如果存在相同位次的記錄，則會跳過之后的位次，比如：1,2,2,4）
DENSE_RANK()：計算排序（即使存在相同位次的記錄，也不會跳過之后的位次，比如：1,2,2,3）
ROW_NUMBER()：賦予連續且唯一的位次，比如：1,2,3,4
此外，除了partition子句和order by子句，還可以加上frame子句。frame是當前分區的一個子集，frame子句用來定義子集的規則，其通常作為滑動窗口使用。（即指定框架：對窗口進行更詳細地指定。）例如：
ROW 2 PRECEDING：前2行
ROW 5 FOLLOWING：后5行
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING：前1行到后1行
在有order by的情況下，frame的默認值是：ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW （之前所有行到當前行）。
例子：
SELECT item_id, cate_id, RANK() OVER (PARTITION BY cate_id ORDER BY price) as rank FROM item_list;
SELECT item_id, cate_id, SUM(price) OVER (ORDER BY item_id) as rank FROM item_list;
SELECT item_id, cate_id, AVG(price) OVER (ORDER BY price ROWS BETWEEN 1 PRECEDING and 1 FOLLOWING) AS rank FROM item_list;
為什么要用窗口函數？
1，在組內進行排名。比如統計各個部門工資前3位的員工名單。
2，累計計數。因為窗口函數以當前記錄作為基准進行統計，因此可以計算截止到當前的累計訂單金額是多少（running total），還可以加上指定框架來計算移動平均（moving average）。
3，計算前后差值。比如計算各用戶每天使用APP的時間。
參考：
https://ericfu.me/sql-window-function/