1. 和group by的区别是窗口函数不合并明细行，只是新增一列结果，而group by聚合结果 2. 3 个最常用场景 - 排名类｜ROW_NUMBER/RANK/DENSE_RANK 👉 场景：各部门薪资排名、各品类销量 TOP3 sql SELECT 姓名, 部门, 薪资, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 部门 ORDER BY 薪资 DESC) AS 排名 FROM 员工表; ✅ ROW_NUMBER：不并列（1,2,3） ✅ RANK：并列跳号（1,1,3） ✅ DENSE_RANK：并列不跳号（1,1,2） - 累计类｜SUM/AVG 👉 场景：逐日累计销售额、月度平均客单价 sql SELECT 日期, 销售额, SUM(销售额) OVER(ORDER BY 日期) AS 累计销售额, AVG(销售额) OVER(ORDER BY 日期 ROWS 6 PRECEDING) AS 7日均值 FROM 销售表; ⚠️ 7 日均值用ROWS 6 PRECEDING，就是 “当前行 + 前 6 行” - 跨行对比｜LAG/LEAD 👉 场景：环比增长、前后数据对比（最常用！） 等同于自关联，但是更简洁 sql SELECT 日期, 销售额, LAG(销售额,1) OVER(ORDER BY 日期) AS 上月销售额, -- 取上1行 销售额 - LAG(销售额,1) OVER(ORDER BY 日期) AS 环比差值 FROM 销售表; ✅ LAG = 取上面的行，LEAD = 取下面的行，偏移量默认 1