对于窗口函数，比如row_number()，rank()，dense_rank()，NTILE()，PERCENT_RANK()等等，现在MySQL8.0+版本已经支持了!
这是一个原始数据表，数据用于测试
第一部分：开窗函数和排名类函数结合
1.使用SQL查看工资排名
SELECT
`name`,
`dept`,
`salary`,
row_number () over (PARTITION BY `dept` ORDER BY salary DESC ) AS salary_rank
FROM
t_user得到结果:
2.使用开窗函数计算每个部门工资最高的前3个人
SELECT
*
FROM
(
SELECT
`name`,
`dept`,
`salary`,
row_number () over (PARTITION BY `dept` ORDER BY salary DESC) AS salary_rank
FROM
t_user
) AS tmp
WHERE
tmp.salary_rank <= 3
得到结果:
和上面 row_number()非常类似的一个开窗函数还有 rank()
rank函数用于返回结果集的分区内每行的排名，行的排名是相关行之前的排名数加一。简单来说rank函数就是对查询出来的记录进行排名，与row_number函数不同的是，rank函数考虑到了over子句中排序字段值相同的情况，如果使用rank函数来生成序号，over子句中排序字段值相同的序号是一样的，后面字段值不相同的序号将跳过相同的排名号排下一个，也就是相关行之前的排名数加一，可以理解为根据当前的记录数生成序号，后面的记录依此类推。
dense_rank函数的功能与rank函数类似，dense_rank函数在生成序号时是连续的，而rank函数生成的序号有可能不连续。dense_rank函数出现相同排名时，将不跳过相同排名号，rank值紧接上一次的rank值。在各个分组内，rank()是跳跃排序，有两个第一名时接下来就是第三名，dense_rank()是连续排序，有两个第一名时仍然跟着第二名。
第二部分：开窗函数和SUM()等聚合函数结合
SELECT
`name`,
`dept`,
`salary`,
SUM(salary) over (PARTITION BY `dept`)
FROM
t_user
结果可以看到，这个语句效果和SUM()配合Group BY 使用效果是一样的，只是结果集格式不同而已:
但是，在上面的语句中加上ORDER BY之后，结果就完全不同了！ 需要特别注意
SELECT
`name`,
`dept`,
`salary`,
SUM(salary) over (PARTITION BY `dept` ORDER BY salary ASC)
FROM
t_user结果:
总结规律: 有order by；按照排序连续累加；无order by，计算partition by后的和；over()中没有partition by，计算所有数据总和
同时，order by 的ASC和DESC也会导致结果不同!
第三部分 分析函数(lag、lead)
lag与lead函数是跟偏移量相关的两个分析函数，通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据(lag)和后N行的数据(lead)作为独立的列,从而更方便地进行进行数据过滤。这种操作可以代替表的自联接，并且LAG和LEAD有更高的效率。
lead() over([partition by prov_name [ORDER BY val_cnt]])
lag、lead有三个参数，第一个是表达式或字段，第二个是偏移量，第三个是为控制默认赋值
例如：lead(field, num, defaultvalue) field需要查找的字段，num往后查找的num行的数据，defaultvalue没有符合条件的默认值。
SELECT
`name`,
`dept`,
`salary`,
lag (salary, 1) over (PARTITION BY `dept` ORDER BY salary DESC)
FROM
t_user
得出以下结果
分析函数执行后结果,可以看出来，lag函数就是把同个partition组内的order by排名上一条放到自己后面作为一个新列,
这个效果在需要错位相减,做逐差计算增长率之类的时候简直就是神器！
lead()函数和lag函数左右相反，偏移的方向不同而已
SELECT
`name`,
`dept`,
`salary`,
lead (salary, 1) over (PARTITION BY `dept` ORDER BY salary DESC) '分析函数结果'
FROM
t_user结果:
