SQL窗口函数的核心是不压缩行数、保留明细并按逻辑窗口动态计算，由OVER标识，需配合PARTITION BY定义分组边界、ORDER BY确定计算顺序，必要时用ROWS/RANGE限定物理或值范围。
SQL窗口函数的核心在于不压缩行数、保留明细、按逻辑“窗口”动态计算。OVER 是它的语法标识，PARTITION BY 和 ORDER BY 是两个最常用也最关键的子句，它们共同决定了“在哪一组、按什么顺序、对哪些行做计算”。
OVER 是窗口的“开关”，不是可有可无的修饰
所有窗口函数（如 SUM()、ROW_NUMBER()、LAG()）必须跟 OVER()，否则就退化为普通聚合或标量函数。比如：
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SUM(salary)→ 对整张表求和，只返回一行 -
SUM(salary) OVER()→ 对整张表求和，但为每一行都复制这个总和值，行数不变 -
SUM(salary) OVER(PARTITION BY dept)→ 按部门分组求和，每行显示其所在部门的总薪资
PARTITION BY 定义“计算边界”，类似 GROUP BY 但不合并行
它把数据切分成多个独立计算单元，每个单元内单独执行窗口函数。没有 PARTITION BY，整个结果集就是一个大分区。
- 常见用法：
PARTITION BY user_id（按用户算累计消费）、PARTITION BY product_category（按品类算排名） - 注意：PARTITION BY 的列不必出现在 SELECT 列表中，也不影响原始数据展示
- 可以多列组合：
PARTITION BY region, year，适合多维分析场景
ORDER BY 决定“计算顺序”，对多数函数是必需的
它不仅排序，更直接影响窗口函数的行为逻辑。尤其在涉及“累计”“偏移”“排名”类函数时，缺了 ORDER BY 会报错或结果异常。
- 例如：
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY dept ORDER BY salary DESC)才能给每个部门内员工按薪资从高到低编号 - 再如：
SUM(sales) OVER(ORDER BY date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)实现严格按时间顺序的滚动累计 - ORDER BY 后可加 ASC/DESC，默认 ASC；NULL 值默认排在最前（不同数据库略有差异）
ROWS 和 RANGE 进一步限定“物理范围”或“值范围”
当需要控制参与计算的具体行集合时（比如只看最近3条记录），就要用 ROWS 或 RANGE 框架。它们必须配合 ORDER BY 使用。
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ROWS BETWEEN：按实际行数界定，精确可靠。例如
ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW表示当前行及前两行 -
RANGE BETWEEN：按排序列的值来界定，适合处理存在重复值的场景。例如
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW在薪资相同时会把同薪者全纳入窗口 - 常见起点终点：
UNBOUNDED PRECEDING（分区第一行）、CURRENT ROW（当前行）、UNBOUNDED FOLLOWING（分区最后一行）
