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）
实验一
比如我们想查询每个工资小于5000元的员工信息（城市以及年龄），并且在每行中都显示所有工资小于5000元的员工个数，执行下面的SQL语句
select t.fcity,t.fage,count(*) from person t where t.fsalary<5000
这个语句显然是错误的，因为count()是聚合函数，然后fname和fage字段没有包含分组里面。
实验二
那么，这样写呢？
select t.fcity,t.fage,count(*) from person t where t.fsalary<5000 group by t.fcity,t.fage
查询结果
这与我们每行中都显示所有工资小于5000元的员工个数这个条件是不符合的，那么应该怎么写呢？
实验三
select t.fcity, t.fage, (select count(*) from person f where f.fsalary < 5000) from person t where t.fsalary < 5000
查询结果：
这次的查询结果和我们想要的结果一样了，但是这样写多了一个子查询，非常麻烦。使用开窗函数可以大大简化实现，下面看一下开窗函数要实现这个效果怎么写
实验四
select t.fcity, t.fage, count(*) over() from person t where t.fsalary < 5000
看下执行效果：
可以看到这个SQL语句与我们第一个实验不同的是我们在count(*)后面加了一个over关键字。
开窗函数的调用格式为：
函数名（列）over(选项)
over关键字表示把函数当成开窗函数而不是聚合函数，SQL标准允许将所有聚合函数用做开窗函数，使用over关键字来区分这两种用法。
在上面的例子中，开窗函数count(*) over()对于查询结果的每一行都返回所有符合条件的行的条数，over关键字后的括号中还经常添加选项用以改变进行聚合运算的窗口范围（后面博客会持续更新），如果over关键字后的括号中选项为空，则开窗函数会对结果集中的所有行进行聚合运算。当然，不只是count(*) over,max(fage) over()，min(fage) over()都可以。