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窗口函数
**1.分布函数 **
1. percent_rank
percent_rank: 计算方式：(rank-1) / （rows -1）其实就等价于（当前行的排序id - 1）/ （当前组总行数 - 1） 百分比函数，返回分区值小于当前行中的值的百分比，说人话就是对于每组的sort_id,比当前行的sort_id小的占比，比如1,2,3,4,5假设当前行的sort_id是3 。
执行如下SQL：
根据上述公式（3 - 1）/ (5 - 1)，则小于当前行的占比为0.5,执行结果如下图：
2. cume_dist
cume_dist累计分布值，小于对于当前sort_id的行数 / 当前分组的总行数。 执行如下SQL：
执行结果如下：
如图所示红框内第一条的排序r为1，那么小于等于1的只有他自己 根据公式可得 1 / 5 = 0.2。
**2.前后函数 **
1. lag
lag(expr,n) 返回当前行前第n行的字段值/表达式。
返回当前行前一行的dept_id，执行如下SQL：
可以看到当前数据的pre_dept_id的值为上一条的dept_id执行结果如下图：
表达式类型，返回的dept_id在后面拼接掘金,执行如下SQL:
可以看到数据的pre_dept_id的值在最后都追加了掘金，执行结果如下图：
2. lead
lead(expr,n) 返回当前行后第n行的字段值。
返回当前行前一行的dept_id,执行如下SQL：
执行结果如下图：
**3.首尾函数 **
1. first_value
first_value(expr) 返回当前分组第一个值。
执行如下sql：
执行结果如下：
2. last_value
last_value(expr) 返回当前分组最后一个值。 执行如下SQL：
执行结果如下：
这两个函数是相反的，实际工作还是比较常用。
**4.其他函数 **
1. nth_value
nth_value(expr,n) 返回第n个expr的值,以分组开始向下取n，和lag、lead不同的是他们是以自身为起始，而nth以每组第一个为起始。
执行如下sql:
执行结果如下：
2. ntile
ntile(n) 将每组分组数据在进行分组，并且记录桶编号。
执行如下SQL：
执行结果如下：
概念可能不好理解，但是能看结果图，实际上就是把已经分组完成的数据在进行分批，分多少批次和n有关。
最后补出官网对窗口函数的作用图：
