开窗函数（over子句）用于为行定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用group by 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。
开窗函数与聚合函数一样，也是对行集组进行聚合计算，但是它不像普通聚合函数那样每组只返回一个值，开窗函数可以为每组返回多个值，因为开窗函数所执行聚合计算的行集组是窗口。
语法:主要是over( PARTITION BY (根据某条件分组,形成一个小组)….ORDER BY(再组内进行排序) …. )
常用函数：（最常用的应该是1.2.3 的排序）
1、row_number() over(partition by … order by …)
增加一列,类似与增加伪列
2、rank() over(partition by … order by …)
3、dense_rank() over(partition by … order by …)
rank(): 跳跃排序，如果有两个第一级时，接下来就是第三级。
dense_rank(): 连续排序，如果有两个第一级时，接下来仍然是第二级。
4、count() over(partition by … order by …)
5、max() over(partition by … order by …)
6、min() over(partition by … order by …)
7、sum() over(partition by … order by …)
8、avg() over(partition by … order by …)
9、first_value() over(partition by … order by …)
10、last_value() over(partition by … order by …)
与函数的功能一致,只是是开窗函数
11、lag() over(partition by … order by …)
12、lead() over(partition by … order by …)
lag 和lead 可以 获取结果集中，按一定排序所排列的当前行的上下相邻若干offset 的某个行的某个列(不用结果集的自关联）；
lag ，lead 分别是向前，向后；
lag 和lead 有三个参数，第一个参数是列名，第二个参数是偏移的offset，第三个参数是 超出记录窗口时的默认值）
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注意：
1、开窗函数VS聚合函数：开窗函数对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行
2、rank() VS dense_rank()：rank可以将并列第一名的都查找出来；rank()和dense_rank() 区别：rank()是跳跃排序，有两个第二名时接下来就是第四名，dense_rank()是连续排序 ，有两个第二名时仍然跟着第三名。
3、 lag() over(partition by ... order by ...)：取出前n行数据。
lead() over(partition by ... order by ...)：取出后n行数据。
4、over partition by和 group by的区别
group by是对检索结果的保留行进行单纯分组，一般和聚合函数一起使用如max、min等
partition by 虽然也具有分组功能，但同时也具有其他的高级功能
例子：sum() over (PARTITION BY ...) 是一个分析函数。 他执行的效果跟普通的sum ...group by ...不一样，它计算组中表达式的累积和，而不是简单的和。