作为IT人士，日常工作中经常会遇到类似这样的需求：

医院看病，怎样知道上次就医距现在的时间？环比如何计算？怎么样得到各部门工资排名前N名员工列表?查找各部门每人工资占部门总工资的百分比？

对于这样的需求，使用传统的SQL实现起来比较困难。这类需求都有一个共同的特点，需要在单表中满足某些条件的记录集内部做一些函数操作，不是简单的表连接，也不是简单的聚合可以实现的，通常会让写SQL的同学焦头烂额、绞尽脑汁，费了大半天时间写出来一堆长长的晦涩难懂的自连接SQL，且性能低下，难以维护。

要解决此类问题，最方便的就是使用窗口函数。

什么叫窗口?

窗口的概念非常重要，它可以理解为记录集合，窗口函数也就是在满足某种条件的记录集合上执行的特殊函数。 对于每条记录都要在此窗口内执行函数，有的函数随着记录不同，窗口大小都是固定的，这种属于静态窗口；有的函数则相反，不同的记录对应着不同的窗口，这种动态变化的窗口叫滑动窗口。

窗口函数和普通聚合函数也很容易混淆，二者区别如下：

聚合函数是将多条记录聚合为一条；而窗口函数是每条记录都会执行，有几条记录执行完还是几条。

聚合函数也可以用于窗口函数中，这个后面会举例说明。

下面是一个窗口函数的简单例 子 ：

上面例子中，row_number()over(partition by user_no order by amount desc)这部分都属于窗口函数，它的功能是显示每个用户按照订单金额从大到小排序的序号。

按照功能划分，可以把MySQL支持的窗口函数分为如下几类：

序号函数：row_number() / rank() / dense_rank()

分布函数：percent_rank() / cume_dist()

前后函数：lag() / lead()

头尾函数：first_val() / last_val()

其他函数：nth_value() / nfile()

order_id,user_no,amount,create_date

from order_tab

WINDOW w AS (partition by user_no order by amount desc)

从结果可以看出，order_id为5订单属于边界值，没有前一行，因此平均订单金额为(900+800)/2=850；order_id为4的订单前后都有订单，所以平均订单金额为（900+800+300）/3=666.6667，以此类推就可以得到一个基于滑动窗口的动态平均订单值。此例中，窗口函数用到了传统的聚合函数avg()，用来计算动态的平均值。

对于滑动窗口的范围指定，有两种方式，基于行和基于范围，具体区别如下：

通常使用BETWEEN frame_start AND frame_end语法来表示行范围，frame_start和frame_end可以支持如下关键字，来确定不同的动态行记录：

CURRENT ROW 边界是当前行，一般和其他范围关键字一起使用

UNBOUNDED PRECEDING 边界是分区中的第一行

UNBOUNDED FOLLOWING 边界是分区中的最后一行

expr PRECEDING  边界是当前行减去expr的值

expr FOLLOWING  边界是当前行加上expr的值

rows BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING 窗口范围是当前行、前一行、后一行一共三行记录。

rows  UNBOUNDED FOLLOWING 窗口范围是当前行到分区中的最后一行。

rows BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING 窗口范围是当前分区中所有行，等同于不写。

基于范围：

和基于行类似，但有些范围不是直接可以用行数来表示的，比如希望窗口范围是一周前的订单开始，截止到当前行，则无法使用rows来直接表示，此时就可以使用范围来表示窗口：INTERVAL 7 DAY PRECEDING。Linux中常见的最近1分钟、5分钟负载是一个典型的应用场景。

有的函数不管有没有frame子句，它的窗口都是固定的，也就是前面介绍的静态窗口，这些函数包括如下：

CUME_DIST()

DENSE_RANK()

LAG()

LEAD()

NTILE()

PERCENT_RANK()

RANK()

ROW_NUMBER()

接下来我们以上例的订单表为例，来介绍每个函数的使用方法。表中各字段含义按顺序分别为订单号、用户id、订单金额、订单创建日期。

此时可以使用ROW_NUMBER()函数按照用户进行分组并按照订单日期进行由大到小排序，最后查找每组中序号<=3的记录。

对于用户‘002’的订单，大家发现订单金额为800的有两条，序号随机排了1和2，但很多情况下二者应该是并列第一，而订单为600的序号则可能是第二名，也可能为第三名，这时候，row_number就不能满足需求，需要rank和dense_rank出场。

这两个函数和row_number()非常类似，只是在出现重复值时处理逻辑有所不同。

上面例子我们稍微改一下，需要查询不同用户的订单中，按照订单金额进行排序，显示出相应的排名序号，SQL中用row_number() / rank() / dense_rank()分别显示序号，我们看一下有什么差别：

上面红色粗体显示了三个函数的区别，row_number()在amount都是800的两条记录上随机排序，但序号按照1、2递增，后面amount为600的的序号继续递增为3，中间不会产生序号间隙；rank()/dense_rank()则把amount为800的两条记录序号都设置为1，但后续amount为600的需要则分别设置为3（rank）和2（dense_rank）。即rank（）会产生序号相同的记录，同时可能产生序号间隙；而dense_rank（）也会产生序号相同的记录，但不会产生序号间隙。

用途：和之前的RANK()函数相关，每行按照如下公式进行计算：

(rank - 1) / (rows - 1)

其中，rank为RANK()函数产生的序号，rows为当前窗口的记录总行数。

应用场景：没想出来……感觉不太常用，看个例子吧↓

从结果看出，percent列按照公式(rank - 1) / (rows - 1)带入rank值（row_num列）和rows值（user_no为‘001’和‘002’的值均为5）。

cume_dist()

用途：分组内小于等于当前rank值的行数/分组内总行数，这个函数比percen_rank使用场景更多。

应用场景：大于等于当前订单金额的订单比例有多少。

SQL如下：

列cume显示了预期的数据分布结果。