开窗函数和聚合函数的区别：
- sql标准允许将所有聚合函数用作开窗函数，用over关键字区分开窗函数和聚合函数
- 聚合函数每组只返回一个值，开窗函数每组可以返回多个值
- 举例：rum_number()-----作为开窗函数 over （parition by ()----作为聚合函数）
开窗函数的种类：
- row_number() over()：对相等的值不进行区分，相等的值对应的排名相同，序号从1到n连续
- rank() over()：相等的值排名相同，但若有相等的值，则序号从1到n不连续，若有两个人都排在第三名，则没有第4名
- dense_rank() over():对相等的值排名相同，但序号从1到n连续，如果又两个人都排在第一名，则排在第2名（假设仅有1个第二名）的人是第3个人
- ntile(n) over()：可以看作是把有序的数据集合平均分配到指定的数据n的桶中，将桶号分配给每一行，排序对应的数据为桶号，如果不能平均分配，则较小的桶分配额外的行，并且各个桶中能放的数据条数最多相等
- paercent_rank():排名计算公式：（current rank - 1)/(total number of rows -1),说明：分组内当前行的rank值-1/分组内总行数-1，自己理解：分组内的当前行数rank-1的意思是：所查询的行数在第几行在减去1，分组内总行数-1意思是;分了几组比如4组，那么就是4-1
窗口分析函数：
- cume_dist:如按升序排列，则统计;小于等于当前值的行数/总行数(number of rows ≤ current row)/(total number of rows),如果是降序比例，则统计：大于等于当前值的行数/总行数，自己理解;和我一样的工资在员工中所占的比例
- 统计大于等于当前工资的人数占总人数的比例（就是把排序desc要不要加的问题,大于就加desc)
- lead(value_expr[,offset[default]]):用于统计窗口内往下第n行值，第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（往下第n行为null时候，取默认值，若不指定，则为null）
- lag（value_expr[,offset[,default]]):与lead相反，用于统计窗口内往上第n行值，第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（往上第n行为null时候，取默认值，如不指定，则为null)
- first_value:取分组内排序后，截止到当前行，第一个值(不加desc就是每个部门最低的工资，先分组在排序后取最低还是最高，相当于返回的是第一行)
- last_value:取分组内排序后，截至到当前行，最后一个值（先分组在排序后取最低还是最高）
开窗函数还有：
max(),min(),avg(),count():共性是返回单一值
这些就简单了就不写了
