窗口函数是用于分析用的一类函数，要理解窗口函数要先从聚合函数说起。 大家都知道聚合函数是将某列中多行的值合并为一行，比如sum、count等。 而窗口函数则可以在本行内做运算，得到多行的结果，即每一行对应一行的值。通用的窗口函数可以用下面的语法来概括：

　　Function() Over (Partition By Column1，Column2，Order By Column3)

　　窗口函数又分为以下三类： 聚合型窗口函数 分析型窗口函数 * 取值型窗口函数

　　聚合型窗口函数

　　-- SUM(), MIN(),MAX(),AVG(),COUNT() 这些聚合函数和Over函数配合使用

　　-- 列子：

　　SUM(result) OVER (PARTITION BY a ORDER BY b) -- 累计至当前行的和

　　SUM(result) OVER (PARTITION BY a ORDER BY b rows between 3 preceding and current row) --之前三行到当前行的和

　　分析型窗口函数

　　# RANk(),ROW_NUMBER(),DENSE_RANK() 等函数和Over函数配合使用

　　# 例子：

　　ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY a ORDER BY b)

　　* ROW_NUMBER()：生成连续的序号(相同元素序号相同)

　　* RANk()：如两元素排序相同则序号相同，并且会跳过下一个序号;

　　* DENSE_RANK()：如两元素排序相同则序号相同，不会跳过下一个序号

　　OLAP 分析中常用的几个函数

　　-- Grouping Sets

　　-- 在一个GROUP BY查询中，根据不同的维度组合进行聚合，等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL

　　SELECT

　　a,

　　b,

　　COUNT(DISTINCT uuid) AS uv,

　　FROM t1

　　GROUP BY a,b

　　GROUPING SETS (month,day,(month,day))

　　-- CUBE

　　-- 在一个GROUP BY查询中，根据不同的维度组合进行聚合，等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL

　　SELECT

　　a,

　　b,

　　COUNT(DISTINCT uuid) AS uv,

　　FROM t1

　　GROUP BY a,b

　　WITH CUBE

　　--ROLLUP

　　--是CUBE的子集，以最左侧的维度为主，从该维度进行层级聚合

　　SELECT

　　a,

　　b,

　　COUNT(DISTINCT uuid) AS uv,

　　FROM t1

　　GROUP BY a,b

　　WITH ROLLUP

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