# SQL窗口函数实战：从排名到统计的全场景解析
做数据分析的朋友一定遇到过这样的情况：明明用`RANK()`给销售数据排名，结果出来却是1,1,3，中间跳过了2号位。这到底是怎么回事？其实，这三个排名函数各有各的脾气——`RANK()`遇到并列值会跳号，`DENSE_RANK()`并列不跳号，而`ROW_NUMBER()`则严格按顺序编号，不管值是否相等。
## 排名函数的选择，本质是业务逻辑的选择
`RANK()`会跳号，原因很简单——相同值获得相同排名后，后续序号会跳过被占用的位置。比如两个第1名后，下一个直接是第3名。如果业务要求「并列不跳号」——即1,1,2,3,3,3,4这种连续稠密排名，那得换`DENSE_RANK()`。如果只是想给每行分配一个唯一的序列号，不关心值是否重复，那就是`ROW_NUMBER()`的用武之地。
实际选哪个，取决于业务场景：销售榜单通常用`DENSE_RANK()`（并列第1，下一位是第2）；考试成绩单可能用`RANK()`（强调名次含金量）；而生成唯一行号必须用`ROW_NUMBER()`。
这里有个最常见的踩坑点：忘了写`ORDER BY`子句。`RANK()`等窗口函数必须搭配`OVER(ORDER BY ...)`才能工作，否则会直接报错`window function requires an ORDER BY clause`。这个错误在初学者中间出现的频率，比你想象的高得多。
## JOIN和窗口函数如何配合使用？
这两个功能完全可以一起用，而且非常实用。比如「查每个部门销售额前3的员工，并附带部门平均业绩」这种需求，就是典型的组合场景。
但需要注意执行顺序：窗口函数在`SELECT`阶段执行，而`JOIN`在之前完成。如果先`JOIN`再开窗，数据量可能暴增；如果先开窗再`JOIN`，又可能丢失关联信息。
推荐的做法是把窗口计算封装进子查询或CTE：
```sql
WITH ranked_sales AS (
SELECT
emp_id,
dept_id,
amount,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY amount DESC) AS rn
FROM sales
)
SELECT
r.*,
d.dept_name
FROM ranked_sales r
JOIN dept d ON r.dept_id = d.dept_id
WHERE r.rn <= 3;
```
几个关键点需要注意：
- `PARTITION BY dept_id`必须明确指定，否则就是全表排序，而不是「每部门内排名」
- 别在`WHERE`里直接过滤窗口函数结果（如`WHERE ROW_NUMBER() > 1`），这样会报错，必须用子查询或CTE包一层
- `JOIN`条件字段最好有索引，特别是`dept_id`，否则`PARTITION BY`后的大量分组操作，性能会急剧下降
## `ROWS BETWEEN`的妙用：不止是累计统计
默认的`OVER(ORDER BY x)`是从第一行到当前行，等价于`ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW`。但要算「最近3天滚动销量」或「前后2行均值」，就必须显式写范围。
比如滚动3行平均：
```sql
A VG(amount) OVER (
PARTITION BY dept_id
ORDER BY sale_date
ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
)
```
这里有两个容易混淆的概念：
- `ROWS`按物理行数计算，`RANGE`按排序值的逻辑区间计算（比如`RANGE BETWEEN INTERVAL '1 DAY' PRECEDING AND CURRENT ROW`）
- 如果`sale_date`有重复值，`RANGE`可能吞掉多行，而`ROWS`更可控
- `UNBOUNDED FOLLOWING`很少用，但配合`UNBOUNDED PRECEDING`可实现全分区累计，比如`SUM(amount) OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)`
## MySQL 8.0和PostgreSQL的差异，迁移时要注意
基本语法看似一致，但两个细节常导致迁移出错：
- MySQL不支持`RANGE`与时间类型的组合（比如`RANGE BETWEEN INTERVAL '7 DAY' PRECEDING AND CURRENT ROW`），PostgreSQL支持。MySQL得改用`ROWS` + 自关联或变量模拟
- PostgreSQL允许在`GROUP BY`后直接用窗口函数，但MySQL要求所有非聚合字段必须出现在`GROUP BY`或被窗口函数包裹，否则会报错`Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause`
- MySQL 8.0.2+才支持完整窗口函数，低版本只能用变量或自连接硬撸，性能差且易错
跨数据库写法最稳妥的策略是：只用`ROWS`、避开`RANGE`、所有`SELECT`非聚合字段都显式`PARTITION BY`或`GROUP BY`，别依赖隐式行为。这样不管在哪个数据库上跑，都能拿到一致的结果。
