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概述

        窗口函数（window functions）也叫开窗函数、OLAP函数。

•         如果函数具有over子句，则它是窗口函数
•         窗口函数可以简单地解释为类似于聚合函数的计算函数，但是通过group by 子句组合的          常规聚合会隐藏正在聚合的各个行，最终输出一行，窗口函数聚合后还可以访问当中的            各个行，并且可以将这些行中的某些属性添加到结果集中

实例

数据

cookie1,2021-05-10,1
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cookie1,2021-05-12,7
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建表语句 

create table if not exists website_pv
(cookieid   string,createtime string,pv         int
)row format delimited fields terminated by ',';

 --插入数据

load data inpath '/website_pv.txt' into table website_pv;

 sum+group by 常规聚合操作

sum+窗口函数聚合操作 

窗口表达式 

在 sum(pv) over (partition by cookieid order by createtime) 语法完整的情况下，进行累积聚合操作，默认累积聚合行为是：从第一行聚合到当前行

 window expression 窗口表达式给我们提供了一种控制行范围的能力，比如向前2行，向后3行，语法如下：

关键字是 rows between... and ... ,包括下面这几个选项

•  PRECEDING：往前 
•  FOLLOWING：往后 
•  CURRENT ROW：当前行 
•  UNBOUNDED：起点
• UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点
• UNBOUNDED FOLLOWING：表示到后面的终点

 窗口排序函数 

row_number()、rank()、dense_rank()

适用场景： 适合topN业务分析

row_number():在每个分组中，为每行分配一个从1开始的唯一序列号，递增，不考虑重复；

rank()：在每个分组中，为每行分配一个从1开始的序列号，考虑重复，挤占后续位置；

dense_rank()：在每个分组中，为每行分配一个从1开始的序列号，考虑重复，不挤占后续位置；

 需求：找出每个用户访问pv最多的Top3重复并列的不考虑

 ntile()

将每个分组内的数据分为指定的若干个桶里（分为若干个部分），并且为每一个桶分配一个桶编号

如果不能平均分配，则优先分配较小编号的桶，并且各个桶中能放的行数最多相差1

 窗口分析函数

lag(col,n,default):用于统计窗口内往上第n行值

        第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为null时，取默认值，如果不指定，则为null）

lead(col,n,default):用于统计窗口内往下第n行值

        第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为null时，取默认值，如果不指定，则为null）

first_value:取分组内排序后，截止到当前行，第一个值

last_value:取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值