[TOC] > [参考](https://zhuanlan.zhihu.com/p/92654574) ## 概述 窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理 ``` <窗口函数> over (partition by <用于分组的列名> order by <用于排序的列名>) ``` <窗口函数>的位置，可以放以下两种函数： 1. 专用窗口函数，包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。 2. 聚合函数，如sum. avg, count, max, min等 - 因为窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数原则上只能写在select子句中 - partition子句可是省略 ## 专用窗口函数rank  每个班级内按成绩排名  以班级“1”为例，这个班级的成绩“95”排在第1位，这个班级的“83”排在第4位 ``` select *, rank() over (partition by 班级 order by 成绩 desc) as ranking from 班级表 ```  ## 其他专业窗口函数 专用窗口函数rank, dense_rank, row_number有什么区别呢？ 它们的区别我举个例子，你们一下就能看懂： ``` select *, rank() over (order by 成绩 desc) as ranking, dense_rank() over (order by 成绩 desc) as dese_rank, row_number() over (order by 成绩 desc) as row_num from 班级表 ``` 结果  1. rank函数：这个例子中是5位，5位，5位，8位，也就是如果有并列名次的行，会占用下一名次的位置。比如正常排名是1，2，3，4，但是现在前3名是并列的名次，结果是：1，1，1，4。 2. dense_rank函数：这个例子中是5位，5位，5位，6位，也就是如果有并列名次的行，不占用下一名次的位置。比3. 如正常排名是1，2，3，4，但是现在前3名是并列的名次，结果是：1，1，1，2。 row_number函数：这个例子中是5位，6位，7位，8位，也就是不考虑并列名次的情况。比如前3名是并列的名次，排名是正常的1，2，3，4。