大家好，我是小耶，写功课只是为了我踩过的坑，你们别再踩了！

很多数据分析师朋友问我：分组取前三、算累计占比、做移动平均，以前用子查询和自连接写几十行还容易错，有没有更简单的方法？有，窗口函数一行搞定。

SELECT 
    product_id, category, sales,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY sales DESC) AS rn,
    RANK()       OVER (PARTITION BY category ORDER BY sales DESC) AS rk,
    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY sales DESC) AS dr
FROM products;
​

2.2 累计和与累计占比（帕累托分析）

SELECT 
    product, sales,
    SUM(sales) OVER (ORDER BY sales DESC) AS running_total,
    SUM(sales) OVER (ORDER BY sales DESC) / SUM(sales) OVER () AS cum_pct
FROM products;
​

SELECT 
    date, sales,
    AVG(sales) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS ma3
FROM daily_sales;
​

SELECT 
    date, sales,
    LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY date) AS prev_day_sales,
    (sales / LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY date) - 1) * 100 AS growth_rate
FROM daily_sales;
​

SELECT 
    category, product, sales,
    sales / SUM(sales) OVER (PARTITION BY category) AS pct_in_category
FROM products;
​

还有什么想了解的，欢迎留言！小耶一定知无不言言无不尽……我们下次见~

窗口函数进阶：排名、累计、移动平均一网打尽

窗口函数是SQL进阶的核心技能，能极大简化分组统计、排名计算、累计汇总等复杂查询。本文系统讲解ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()三种排名函数的区别，以及SUM() OVER()累计和、AVG() OVER()移动平均的实战用法。通过电商销售分析的真实案例，帮助数据分析师和DBA掌握窗口函数的完整知识体系。

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窗口函数是SQL数据分析的高效工具，能大幅简化复杂查询。通过ROW_NUMBER、RANK等实现分组排名排名，用SUM配合框架计算移动平均和累计占比，LAG函数轻松分析同比环比。代码简洁性能优，替代几十行子查询。适用于MySQL 8.0+，助你快速搞定分组统计、帕累托分析等常见需求，提升数据分析效率。

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