(1) 窗函数的定义
日常生活中，根据业务需要，我们需要用到SQL的高级功能窗口函数
窗口函数：又称OLAP函数（在线分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。 窗口函数的基本语法如下：
超过（通过
订购依据
语法里有什么？ 在窗口函数的位置，可以放置以下两个函数：
1）特殊窗函数，包括rank、 、以及后面要提到的其他特殊窗函数
2）聚合函数，如sum、avg、count、max、min等。
因为窗口函数对where或group by子句处理后的结果进行操作，所以原则上窗口函数只能写在子句中。
(2) 窗函数的使用方法
1.特殊窗函数rank，如下面的类表
1）每个类内：按类排名，by用于对表格进行分组。 在这个例子中，我们指定按'class'（按类别）分组
2）按成绩排名：order by子句的作用是对分组结果进行排序。 默认是按照asc升序排序。 本例中（order desc）是按照grade列排序，并添加desc关键字。 表示降序排列。
如果想按照每个班级内的成绩进行排名，则需要执行以下SQL语句
如果使用group by + order by，结果如下。 我们发现group by在分组汇总后改变了表的行数，并且每一行只有一个类别。 by和rank函数不会减少原始表中的行数。
简单总结一下，窗口函数有以下几个功能：
1）同时具有分组和排序功能
2）不减少原表行数
3）语法如下：
超过（通过
订购依据
其他三个特殊窗口函数
特殊窗口函数包括：rank,,
他们的主要区别是：
从上面的结果可以看出：
Rank函数：本例中为4位、4位、4位、7位。 也就是说，如果存在排名并列的行，则它们将占据下一个排名位置。 例如，正常排名是1、2、3、4，但现在前3名并列，结果是，1、1、1、4。
功能：本例为4位，4位，4位，5位，即如果有并列排名的行，则不占据下一个排名位置。 例如，正常排名是1、2、3、4，但现在前3名并列，结果是1、1、1、2。
功能：本例为4位、5位、6位、7位，即排名并列的行不考虑。 比如前三名打平，排名正常为1、2、3、4。
需要强调的是：上述三个特殊窗口函数中，函数后面的括号不需要任何参数，只需将()留空即可。
四个经典面试排名问题
问题1：根据下面班级表的内容，按分数排序。 如果两个分数相同，则排名并列。
正常排名是1、2、3、4，但现在前3名打成平手，排名结果是：1、1、1、2。
最终的sql语句为：
问题2：根据下面的Score表，查询应该返回（按score从高到低排列）
最终的sql语句为：
五个经典面试TopN问题
TopN问题其实是一个常见的问题：分组取每组的最大值、最小值，以及每组最大的N条记录（Top N）。
1）分组并取每组的最大值
案例：按课程号分组，检索分数最高的行数据
首先使用group by和函数获取每门课程的最大值，但无法获取分数最高的行的数据。 如下：
我们可以使用相关子查询来做到这一点：
2）对每组的最小值进行分组
案例：按课程号分组，检索分数最低的行数据
3）每组最大的N条记录
案例：现有的“成绩表”记录了每个学生各科的成绩。 表的内容如下。 问题：找出每个学生得分最高的两门科目。
SQL语句解决问题
经典TopN问题：每组中最大的N条记录。 这类问题涉及到“既分组又排序”的情况，你一定能想到用窗口函数来实现。 如果修改本题的SQL语句（将where子句中的条件改为N），就可以成为此类题的通用模板。 如果你遇到这样的问题，可以直接使用：
# topN 问题 sql 模板 from ( *, () over ( 按要分组的列名 order 按要排序的列名 desc) as from 表名) as a where
