# 8. Window Functions
这节来介绍**PostgreSQL**的一个特性，叫"Window Functions"，这个功能有点类似于"group by"，它很强大，能够实现意想不到的功能。而且这个功能不是所有数据库系统都有的，例如**MySQL**就没有。它结合统计图来用更为强大。
它的[官方](http://www.postgresql.org/docs/9.4/static/tutorial-window.html)定义是这样的："A window function performs a calculation across a set of table rows that are somehow related to the current row. "。
说那么多没什么用，直接看例子。
```
SELECT depname, empno, salary, avg(salary) OVER (PARTITION BY depname) FROM empsalary;
```
```
depname | empno | salary | avg
-----------+-------+--------+-----------------------
develop | 11 | 5200 | 5020.0000000000000000
develop | 7 | 4200 | 5020.0000000000000000
develop | 9 | 4500 | 5020.0000000000000000
develop | 8 | 6000 | 5020.0000000000000000
develop | 10 | 5200 | 5020.0000000000000000
personnel | 5 | 3500 | 3700.0000000000000000
personnel | 2 | 3900 | 3700.0000000000000000
sales | 3 | 4800 | 4866.6666666666666667
sales | 1 | 5000 | 4866.6666666666666667
sales | 4 | 4800 | 4866.6666666666666667
(10 rows)
```
假如把上面的sql语句中的"OVER (PARTITION BY depname)"改成"GROUP BY depname"的话，结果就是只有三条记录，它会根据depname(develop、personnel、sales)合并成三条的。
```
depname | empno | salary | avg
-----------+-------+--------+-----------------------
develop | 11 | 5200 | 5020.0000000000000000
personnel | 5 | 3500 | 3700.0000000000000000
sales | 3 | 4800 | 4866.6666666666666667
(10 rows)
```
在某些场合下，这种肯定没有**"Window Functions"**，因为salary和empno只有一个了。假如我们需要输出salary和empno的话，只能再查一次，然后用程序循环出来，只能这样组合了。在实际的开发中，是遇到过这种问题的。而**PostgreSQL**默认就提供了**"Window Function"**机制来解决这一问题，很方便。
还支持排序。
```
SELECT depname, empno, salary,
rank() OVER (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC)
FROM empsalary;
```
```
depname | empno | salary | rank
-----------+-------+--------+------
develop | 8 | 6000 | 1
develop | 10 | 5200 | 2
develop | 11 | 5200 | 2
develop | 9 | 4500 | 4
develop | 7 | 4200 | 5
personnel | 2 | 3900 | 1
personnel | 5 | 3500 | 2
sales | 1 | 5000 | 1
sales | 4 | 4800 | 2
sales | 3 | 4800 | 2
(10 rows)
```
在**Rails**中可以这样用
```
Article.find_by_sql("SELECT *, rank() OVER (ORDER BY group_id DESC) FROM articles")
```
结合一些图表统计的库，比如hightcharts，可以实现类似这样的效果。
