窗口函数的基本语法如下：

<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>

                order by <用于排序的列名>)

1） 专用窗口函数，包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。

2） 聚合函数，如sum. avg, count, max, min等，聚和窗口函数和上面提到的专用窗口函数用法完全相同，只需要把聚合函数写在窗口函数的位置即可，但是函数后面括号里面不能为空，需要指定聚合的列名。

select *,
   sum(成绩) over (order by 学号) as current_sum,
   avg(成绩) over (order by 学号) as current_avg,
   count(成绩) over (order by 学号) as current_count,
   max(成绩) over (order by 学号) as current_max,
   min(成绩) over (order by 学号) as current_min
from 班级表

因为窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数原则上只能写在select子句中。

窗口函数有以下功能：

1）同时具有分组和排序的功能

2）不减少原表的行数

例：给班级内的成绩排名，得到以下结果

select *,
   rank() over (partition by 班级
                 order by 成绩 desc) as ranking
from 班级表

专用窗口函数rank, dense_rank, row_number有什么区别呢：

• rank函数：这个例子中是5位，5位，5位，8位，也就是如果有并列名次的行，会占用下一名次的位置。比如正常排名是1，2，3，4，但是现在前3名是并列的名次，结果是：1，1，1，4。
• dense_rank函数：这个例子中是5位，5位，5位，6位，也就是如果有并列名次的行，不占用下一名次的位置。比如正常排名是1，2，3，4，但是现在前3名是并列的名次，结果是：1，1，1，2。
• row_number函数：这个例子中是5位，6位，7位，8位，也就是不考虑并列名次的情况。比如前3名是并列的名次，排名是正常的1，2，3，4。rou_number可以得到排序后的位序，