高级查询技巧：窗口函数与分析函数

### 1. 引言

#### 1.1 什么是高级查询技巧
在数据库领域中，高级查询技巧是指利用一些特定的函数和语法来实现更复杂、更灵活的数据查询操作。传统的基础查询操作已经不能满足对数据进一步加工和分析的需求，因此高级查询技巧应运而生。

#### 1.2 窗口函数与分析函数的作用
窗口函数（Window Function）和分析函数（Analytic Function）是高级查询中的重要概念。它们的作用是对查询结果集进行分组、排序和聚合等操作，同时可以对每个行进行单独处理，计算相对于窗口内其他行的结果。

在实际应用中，窗口函数和分析函数能够帮助我们解决一些复杂的数据处理问题，提高查询效率和灵活性。在接下来的章节中，我们将深入探讨窗口函数和分析函数的基础知识、应用场景以及高级技巧。

为了更好地理解和演示相关概念，我们将使用SQL语言来进行示范。下面是一个简单的示例表格：

CREATE TABLE employees (
  id INT,
  name VARCHAR(50),
  department VARCHAR(50),
  salary INT
);

INSERT INTO employees (id, name, department, salary)
VALUES
  (1, 'John Doe', 'HR', 5000),
  (2, 'Jane Smith', 'IT', 6000),
  (3, 'Mike Johnson', 'HR', 4500),
  (4, 'Emily Adams', 'Marketing', 5500),
  (5, 'David Williams', 'IT', 7000),
  (6, 'Sarah Davis', 'Marketing', 6500);

### 2. 窗口函数基础

窗口函数（Window Function）是一种在关系型数据库中进行数据操作和计算的功能，它可以用来对查询结果集中的一部分数据进行进一步处理和分析。窗口函数提供了一种便捷的方式来处理需要访问或操作查询结果集中其他行的情况，同时还可以进行分组、排序、排名、累积计算等复杂的数据操作。

#### 2.1 窗口函数的概念

在传统的SQL语法中，查询的结果集通常只涉及到基本的行级别操作，例如筛选、聚合等。而窗口函数则提供了一种额外的操作方式，它可以对整个结果集进行分组、排序，并在组内计算一些聚合函数。通过窗口函数，我们可以将计算的范围限定在一个窗口内，而不是整个结果集。

#### 2.2 窗口函数的语法

窗口函数的语法形式如下：

<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <分组列>]
                [ORDER BY <排序列> <排序方式>]
                [ROWS <行起始位置> | <行起始位置> TO <行结束位置>])

其中，窗口函数可以是常见的聚合函数，例如`SUM()`、`AVG()`、`COUNT()`等，也可以是一些其他的窗口函数，例如`ROW_NUMBER()`、`RANK()`、`LEAD()`等。

**注意：**以上语法中的方括号表示可选项。

#### 2.3 窗口函数的常用函数

窗口函数包含了许多常用的函数，下面是一些常见的窗口函数及其功能：

- `ROW_NUMBER()`：为每一行分配一个唯一的整数值，可以用于为查询结果进行编号。
- `RANK()`和`DENSE_RANK()`：根据指定的排序列对结果集进行排名，`RANK()`函数会出现跳跃，而`DENSE_RANK()`函数不会。
- `LEAD()`和`LAG()`：用于获取指定行的前一行或后一行的数据，可用于计算时间序列数据的增量或变化。
- `FIRST_VALUE()`和`LAST_VALUE()`：获取每个分组内的第一行和最后一行的值。
- `SUM()`、`AVG()`、`COUNT()`：常见的聚合函数，在窗口函数中可以用来对分组内的数据进行计算。

下面是一个示例，展示如何使用窗口函数对查询结果进行分组统计和排序：

-- 示例表结构：students (id, name, score)
-- 统计每个班级的平均分，并按平均分降序排列

SELECT 
    name, 
    score,
    AVG(score) OVER (PARTITION BY name) AS avg_score
FROM
    students
ORDER BY
    avg_score DESC;

在上述示例中，我们使用了`AVG()`