🎲概念
MySQL 8.0 新增窗口函数,窗口函数又被称为开窗函数，与Oracle 窗口函数类似，属于MySQL的一大特点.
非聚合窗口函数是相对于聚函数来说的。聚合函数是对一组数据计算后返回单个值（即分组），非聚合函数一次只会处理一行数据。
窗口聚合函数在行记录上计算某个字段的结果时，可将窗口范围内的数据输入到聚合函数中，并不改变行数。
当你实际操作之后，你会发现窗口函数真的是非常nice！
那么窗口函数到底有哪些呢？这些窗口函数的功能到底有多么的强大呢？让我们带着这样的疑问去学习吧！
另外还有开窗聚合函数: SUM,AVG,MIN,MAX
🎯语法结构
1. window_function ( expr ) OVER ( 2. PARTITION BY ... 3. ORDER BY ... 4. frame_clause 5. )
🎬序号函数
序号函数有三个：ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()，可以用来实现分组排序，并添加序号。
这三种排序方式，我们需要根据自己的业务需求进行选择
row_number()|rank()|dense_rank() over ( partition by ... order by ... )
下面我们通过实际的案例操作来理解这三个方法，到底有什么异同
🎨准备数据
create table employee( dname varchar(20), -- 部门名 eid varchar(20), ename varchar(20), hiredate date, -- 入职日期 salary double -- 薪资 ); insert into employee values('研发部','1001','刘备','2021-11-01',3000); insert into employee values('研发部','1002','关羽','2021-11-02',5000); insert into employee values('研发部','1003','张飞','2021-11-03',7000); insert into employee values('研发部','1004','赵云','2021-11-04',7000); insert into employee values('研发部','1005','马超','2021-11-05',4000); insert into employee values('研发部','1006','黄忠','2021-11-06',4000); insert into employee values('销售部','1007','曹操','2021-11-01',2000); insert into employee values('销售部','1008','许褚','2021-11-02',3000); insert into employee values('销售部','1009','典韦','2021-11-03',5000); insert into employee values('销售部','1010','张辽','2021-11-04',6000); insert into employee values('销售部','1011','徐晃','2021-11-05',9000); insert into employee values('销售部','1012','曹洪','2021-11-06',6000);
🎸ROW_NUMBER() 直接排序
select dname, ename, salary, row_number() over(partition by dname order by salary desc) as rn from employee;
row_number() ：将那些数值相同也按照顺序排序了，但是有时候我们需要将这些相同的放在一起排名，这个时候我们这个方法就显得不够好了。
over：里面第一个参数是，按照什么分组；第二个是按照什么排序，升序还是降序
💄rank（）相同的并列排序
select dname, ename, salary, rank() over(partition by dname order by salary desc) as rn from employee;
只需要将上述的函数名，改成rank即可，在这里可以很好的避免之前的情况发生，将一样的数值放在了一起，也就是并列排名，在现实中具有很多的推广。
那么有时候，我们虽然想并列排名，但是又不想中间空排名次序，也就是连续的排名，那么此时我们又该如何去做呢？
🍤dense_rannk（）连续并列的排序
-- 对每个部门的员工按照薪资排序，并给出排名 dense-rank select dname, ename, salary, dense_rank() over(partition by dname order by salary desc) as rn from employee;
在现实的场景当中，我们可以根据自己的场景去选择我们的排序函数，当然前提是你必须要基础它的语法：
number_rank（）|rank（）| dense_rank() over（partition by 按照什么字段分组 order by 按照什么字段排序 desc）as 重命名字段
