窗口函数（window functions）
概述
定义
窗口函数能够为每行数据划分 一个窗口，然后对窗口范围内的数据进行计算，最后将计算结果返回给该行数据。
语法
窗口函数的语法主要包括 窗口 和 函数 两个部分。其中窗口用于定义计算范围，函数用于定义计算逻辑。
select order_id, order_date, amount, 函数(amount) over (窗口范围) 别名 from order_info;
函数
绝大多数的聚合函数都可以配合窗口函数使用，例如 max、min、sum、count、avg、以及前面学到的 collect_list、collect_set 等。
窗口
窗口范围的定义分为两种，一种是基于行的，一种是基于值的。
基于行
sum(amount) over(order by 排序字段 rows between 起点 and 终点) 别名
如果起点是下面两种：
- unbounded preceding 第一行
- [num] preceding 当前行的前 num 行
则终点可以是：
- [num] preceding 当前行的前 num 行
- current row 当前行
- [num] following 当前行的后 num 行
- unbounded following 最后一行
如果起点是：
- current row
那么终点可以是：
- current row 当前行
- [num] following 当前行的后 num 行
- unbounded following 最后一行
如果起点是：
- [num] following
则终点可以是：
- [num] following 当前行的后 num 行
- unbounded following 最后一行
注意：
真正进行窗口函数计算的时候，必须选定一个排序的字段（order by），因为每个窗口函数的作用范围会由于 MapReduce 切片、Shuffle 这些因素而不确定（上一行和下一行可能在不同的切片中）。
案例
实际意义：截止当前订单的销售总额。
基于值
sum(amount) over (order by 划分窗口范围的字段 range between 起点 and 终点) 别名
除了 over 关键字换成了 range ，别的没有变化。
注意：这里的 order by 并不是指的排序字段，基于值的窗口函数并不会排序，这里的 order by 指的是基于哪个字段在值进行窗口范围的划分。 order by 的字段可以是数值型（比如计算指定窗口范围值 num 的就必须是数值型）也可以是别的类型（这时 order by 的字段不可以通过 num 指定窗口范围 ）。
同样，基于列的窗口函数中，[num] preceding 和 [num] following 中的 num 指的是当前值 -num 和 +num。
案例
实际意义：截止当前日期的销售总额。
分区
定义窗口范围时，可以指定分区字段，每个分区单独划分一个窗口。
sum(amount) over (partition by 划分窗口范围的字段 rows between 起点 and 终点) 别名
案例
实际意义：每个用户截止到最后下单的累计下单金额。
缺省
over() 中的三部分内容 partition by、order by 、（rows |range） between ... and ... 均可省略不写。
partition by 省略不写，代表不分区。
order by 省略不写：
- 如果是基于 row 的，则 order by 必须写，除非窗口范围是第一行到最后一行（rows between unbounded preceding and unbounded following）。
- 如果是基于 range ，order by 同样必须写。因为如果不写，就相当于没有声明根据哪个字段的值来声明窗口的范围，同样无效，此时，窗口范围是 （负无穷，正无穷）。
（rows |range） between ... and ...省略不写：
- 如果over()中包含 order by：则默认值为 range between unbounded preceding and current row （也就是从 小于等于当前值的第一个值 到 当前值。）
- 如果over()中不包含 order by：则默认值为 rows between unbounded preceding and unbounded following （也就是从 当前值 到 大于等于当前值的最后一个值。）
常用窗口函数
按照功能，常用窗口可划分为如下几类：聚合函数、跨行取值函数、排名函数。
1）聚合函数
- max：最大值。
- min：最小值。
- sum：求和。
- avg：平均值。
- count：计数。
2）跨行取值函数
（1）lead和lag
功能：获取当前行的上/下边某行、某个字段的值。
- lead：用来获取下边某行的值
- lag：用来获取上边某行的值
select order_id, user_id, order_date, amount, lag(order_date,1,'1970-01-01') over (partition by user_id order by order_date) last_date, lead(order_date,1,'9999-12-31') over (partition by user_id order by order_date) next_date from order_info;
注意：lead 和 lag 不能够自定义窗口范围（也就是不能添加 range between ... / rows between ...），因为 lead 和 lag 有它特定的逻辑，如果真的支持自定义窗口范围的话，上面的代码中应该默认是基于列的： range between unbounded preceding and current row ，这样的话根本无法实现取上一行或者下一行。
其中，lag 和 lead 的3个参数分别代表：（字段名，偏移量，默认值）。
运行结果：
实际意义：获取用户两次下单时间，我们可以计算出两次下单时间的差值。
（2）first_value 和 last_value
功能：获取窗口内某一列的第一个值/最后一个值
select order_id, user_id, order_date, amount, first_value(order_date,false) over (partition by user_id order by order_date) first_date, last_value(order_date,false) over (partition by user_id order by order_date) last_date from order_info;
first_value 和 last_value 的2个参数分别代表：（字段名，是否跳过 null）。
注意：这里的 first_value 和 last_value 是可以自定义窗口范围的，上面的代码中我们有 order by 字段，所以默认是基于列的 range between unbounded preceding and current row （<= 当前值，当前值）。
运行结果：
（3）排名函数
常用的排名函数： rank、dense_rank、row_number。
遇到相同名次时，rank 的结果是：1 1 3 ；而 dense_rank 是密集排名，结果是：1 1 2 ；row_number 是 1 2 3；
注意：排名函数也不支持自定义窗口范围！
select st_id, course score, rank() over (partition by course order by score) rk, dense_rank() over(partition by course order by score desc) dense_rk, row_number() over(partition by course order by score desc) rn from score_info;
运行结果：
