ROW_NUMBER() OVER(…)

1. 虽然写法很复杂，但这确实只是一个普通函数（就像字符串转数字这样的函数），可以得出一个值

2. 这个函数不会改变数据条数，它的作用是给每个数据记录增加一个字段，这个字段值就是函数得到的值

3. 函数虽然不会改变查询结果条数，但会改变结果的顺序。会按照某个字段a(这个字段会重复)分组，函数的值就是在每个分组内部的排序值（1，2，3，4.。。）

4. 比如：一群人在排队买东西。会自动以家庭为单位分成一段一段的“小组”，然后又在家庭内部按照年龄大小做了排序（比如年龄大人在前面，小孩跟在大人后面），这个函数值就是这个家庭内部排序值

5. 按照上面的比喻，这个函数就是ROW_NUMBER() over (PARTITION BY 家庭编号 order by 年龄)

6. 函数完整的样子：ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY… ORDER BY…)。为什么要很啰嗦的再加一个ROW_NUMBER()？ 因为前面这个ROW_NUMBER()会进一步控制函数的特性，后面会讲解【不过我个人认为这个前缀确实很啰嗦。让我设计的话，我会去掉它。因为对于大部分人可能就只会用最普通的函数使用方式，不写时就默认为ROW_NUMBER()多好】

类比一个完整的查询

select *, ROW_NUMBER() over (PARTITION BY 家庭编号 order by 年龄 desc) as “家庭地位” from 人员表
这句话除了得到了所有人员的信息之外，还额外得到了一个字段"家庭地位"（这里就默认：年龄越大，家庭地位越高）

理解了函数的含义和用法，然后我们就可以利用函数，比如，只获取所有家庭地位最高的人，那么就可以在我们再包一层，得到：
select * from( select *, ROW_NUMBER() over (PARTITION BY 家庭编号 order by 年龄 desc) as “家庭地位” from 人员表 ) t where t.家庭地位=1

引申

这样就可以解决类似：表T中 字段a会重复，但我们查询的结果又不想要重复的数据，并且要求只要其中最新的那一条
select * from( select *, ROW_NUMBER() over (PARTITION BY a order by create_time desc) as index from T ) t where t.index=1

或者topN问题：分组后，把每组前5个找出来
select * from( select *, ROW_NUMBER() over (PARTITION BY a order by create_time desc) as index from T ) t where t.index < 6

ROW_NUMBER()

这是一个控制 OVER函数特性的参数，而且不能省，over前面必须有一个。但并不是只有ROW_NUMBER()这一种。

假设在一共家庭中，有四个孩子，其中两个是双胞胎，年龄分别是5岁，7岁，7岁，9岁。
两个7岁的双胞胎 谁大谁小是很难说。理论上可以讲，两个孩子年龄是相同的。那么排队时，谁是老大谁是老二呢。
ROW_NUMBER()：简单粗暴的做了自己的判断，哪条数据在前面，哪个就是老大（谁先生出来谁就是老大）。即便他们年龄一样（over函数值一样），它给这几个孩子定的家庭地位分别为4，3，2，1
DENSE_RENK()：显得更公正一点：既然定好了按年龄排序，那么年龄相同，地位就是相同。它给四个孩子定的家庭地位分别为：3，2，2，1
RENK()：比较特殊，它觉得那个5岁的孩子的家庭地位不应该是第3位。因为家里明明有4个孩子，它是最小的，两个并列第二之后，下一个应该是4（所以直接把3给跳过了）。所以它给的家庭地位分别是4，2，2，1

名称

下面这些都是这个函数的名称：
窗口函数，分析函数，分区函数，一般称为窗口函数（window function）。
一般关系型数据库都支持。由于属于比较高级的函数，都是在数据库不断完善的过程中增加的。比如mysql就是8.x之后才有。

和聚合函数对比

聚合函数：sum(), avg() 等统计函数 配合 group by 称为聚合函数
得出的是分组后 每一组等统计数据，改变了数据条数
如果想保持数据原有的样子，则需要使用窗口函数

窗口函数前面除了前面介绍的常用的三种，还可以使用sum() avg()等统计函数，变成：
sum() over(partition by ...) x
这里得到的x，就是对这个组内的求和，组内每一条数据都得到一个相同的值

进阶-和排序函数对比

虽然前面说窗口函数的核心是partition by，但实际上partition by也可以去掉。
也就是说：xxx() over(…) 这个函数非常灵活。
其中partition by也可去掉，但此时必须要有order by。
变成：xxx() over(order by …) xxx
此时窗口函数 的窗口就只有一个了：所有数据都在同一个窗口里。 只剩下排序功能，比如
dense_renk() over(over by 成绩) 名次
常见作用：给班级学生成绩排名，成绩一样的，名次就一样

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