摘要：在上一篇里，主要窗口函数的基本用法。在这一篇中，我们来看看除了聚合函数之外还支持哪些窗口函数吧。注意到虽然为和的员工，相同，但返回的行号仍然连续。返回分组后的行号，但和和函数都不同，当对比值重复时行号重复但不间断。
在上一篇里，主要窗口函数的基本用法。
在这一篇中，我们来看看postgresql除了聚合函数之外还支持哪些窗口函数吧。
row_number()
返回分组后的行号。注意到虽然emp_no为9和11的员工，salary相同，但row_number返回的行号仍然连续。
rank()
返回分组后的行号，但和row_number不同的是，如果对比值重复时，行号重复且会发生间断。
dense_rank()
返回分组后的行号，但和row_number和rank函数都不同，当对比值重复时行号重复但不间断。
percent_rank()
返回当前行的相对排名，计算在分组中的比例(rank-1)/(总记录数-1)，需要对比rank函数理解。
cume_dist()
返回当前行的相对排名：(前面的行数或与当前行相同的行数)/(总行数)
ntile(分组数量)
让所有记录尽可以的均匀分布。
lag(value any [, offset integer [, default any ]])
返回偏移值，offset integer是偏移值，正数时前值，负数时后值，没有取到值时用default代替，默认偏移量为0， 默认值为null
lead(value any [, offset integer [, default any ]])
返回偏移值，offset integer是偏移值，正数时取后值，负数时取前值，没有取到值时用default代替
first_value(value any)
返回分组第一个值
last_value(value any)
返回分组最后一个值
nth_value(value any, nth integer)
返回分组的第n个值，如果没有则为null
以上就是postgres支持的窗口函数，大家可以根据需要选择使用，特别在写复杂查询时，选择合适的窗口函数可以起到意想不到的效果。
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摘要：和聚合函数类似，窗口函数也是计算一些行集合多个行组成的集合，我们称之为窗口的数据。但如果这些窗口函数的作用是一样的，那分开写多个很烦人，也容易出错。 聚合函数大家都用过，像sum，min，avg等，一般是和group by配合使用。和聚合函数类似，窗口函数也是计算一些行集合（多个行组成的集合，我们称之为窗口window frame）的数据。但和常规的聚集函数不同的是，窗口函数不会将参与...
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