🪄 一、窗口函数简介

窗口函数（Window Function）用于对查询结果集中的每一行计算“相对排名”或“顺序编号”。

三大常用函数：

🧱 二、示例表

CREATE TABLE scores (
    student_name VARCHAR(10),
    score INT
);

INSERT INTO scores VALUES
('张三', 95),
('李四', 92),
('王五', 92),
('赵六', 88),
('孙七', 85);

💻 三、使用窗口函数实现排名

SELECT
    student_name,
    score,
    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS rn,
    RANK()       OVER (ORDER BY score DESC) AS rk,
    DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS dr
FROM scores;

📊 查询结果

🧠 四、区别详解

⚙️ 五、在不支持窗口函数的数据库中用自联结实现

有些旧版本数据库（如 MySQL 5.x）不支持窗口函数，我们可以通过自联结 (Self Join) 实现相同逻辑。

🧩 1️⃣ 模拟 RANK()

思路：
计算比当前行分数更高的行数（包括当前行自己）
→ 直接用 >= 替代 > + 1。

SELECT 
    a.student_name,
    a.score,
    COUNT(b.student_name) AS rank
FROM scores a
LEFT JOIN scores b
  ON b.score >= a.score
GROUP BY a.student_name, a.score
ORDER BY a.score DESC;

📈 结果：

✅ 等价于 RANK() OVER (ORDER BY score DESC)。

🧩 2️⃣ 模拟 DENSE_RANK()

思路：
统计“比当前行分数高的不同分数”数量，再加上自己。

SELECT 
    a.student_name,
    a.score,
    COUNT(DISTINCT b.score) AS dense_rank
FROM scores a
LEFT JOIN scores b
  ON b.score >= a.score
GROUP BY a.student_name, a.score
ORDER BY a.score DESC;

📈 结果：

✅ 等价于 DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC)。

🧩 3️⃣ 模拟 ROW_NUMBER()

思路：
ROW_NUMBER() 必须每行唯一编号，不能并列。
所以在分数相同的情况下，还需要用另一个唯一字段打破并列（如 student_name 或 id）。

SELECT 
    a.student_name,
    a.score,
    COUNT(b.student_name) AS row_number
FROM scores a
LEFT JOIN scores b
  ON b.score > a.score
   OR (b.score = a.score AND b.student_name < a.student_name)
GROUP BY a.student_name, a.score
ORDER BY a.score DESC, a.student_name;

📈 结果：

✅ 等价于 ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC, student_name ASC)。

PARTITION BY 详解

PARTITION BY用于在窗口函数中进行分组计算，类似于 GROUP BY的概念，但关键区别是：它不会合并行，而是在每个分组内独立进行计算。

基本语法

函数名() OVER (
    PARTITION BY 分组字段 
    ORDER BY 排序字段
)

具体示例

假设我们有一个更详细的学生成绩表：

查询语句：计算每个班级内部的排名

SELECT
    student_id,
    student_name,
    class_name,
    score,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY class_name ORDER BY score DESC) AS rn,
    RANK() OVER (PARTITION BY class_name ORDER BY score DESC) AS rk,
    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY class_name ORDER BY score DESC) AS dr
FROM students;

查询结果：

结果分析

一班的情况：

• 张三：95分，班级第1名（rn=1, rk=1, dr=1）
• 李四：92分，班级第2名（rn=2, rk=2, dr=2）
• 王五：88分，班级第3名（rn=3, rk=3, dr=3）

二班的情况（注意排名重置）：

• 赵六：96分，在二班内重新从第1名开始排名（rn=1, rk=1, dr=1）
• 孙七和周八：都是90分，出现并列
  • ROW_NUMBER()：强制分配2和3（不确定顺序）
  • RANK()：都排名第2，下一个吴九排名第4（跳过第3名）
  • DENSE_RANK()：都排名第2，下一个吴九排名第3（连续）

PARTITION BY 的更多实用例子

1. 查询每个班级的前2名学生

SELECT * FROM (
    SELECT
        student_name,
        class_name,
        score,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY class_name ORDER BY score DESC) as rank_in_class
    FROM students
) AS ranked_students
WHERE rank_in_class <= 2;

2. 计算每个学生的成绩在班级内的百分比排名

SELECT
    student_name,
    class_name,
    score,
    ROUND(
        PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY class_name ORDER BY score) * 100, 2
    ) as percentile_in_class
FROM students;

3. 与其他窗口函数结合使用

SELECT
    student_name,
    class_name,
    score,
    -- 班级内排名
    RANK() OVER (PARTITION BY class_name ORDER BY score DESC) as class_rank,
    -- 班级内平均分
    AVG(score) OVER (PARTITION BY class_name) as class_avg,
    -- 班级内最高分
    MAX(score) OVER (PARTITION BY class_name) as class_max
FROM students;

PARTITION BY 的核心优势

1. 分组不合并：在每个分组内独立计算，但保持所有原始数据行
2. 排名重置：每个分组的排名都从1重新开始
3. 灵活组合：可以按多个字段分区：PARTITION BY class_name, subject_name
4. 性能优化：比使用多个子查询或自连接更高效

PARTITION BY它实现了"既要分组计算，又要保留明细数据"的需求。