窗口函数
1、语法
<窗口函数> over([partition by <列清单>]order by <排序用列清单>);
2、实例
--rank 是用来计算记录排序的函数。
select paperid,username,rank() over(partition by username order by mark asc) as ranking from zeanswer;
rank：计算排序时，如果存在相同位次的记录，则会跳过之后的位次。
dense_rank：同样是计算排序，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次。
row_number：赋予唯一的连续位次。
分析函数
1、rollup 同时得出合计和小计
对数据库表emp。如果当中两个字段名为a，b,c。假设使用group by rollup(a,b)，首先会对(a,b)进行group by ，然后对 a 进行 group by 。最后对全表进行 group by 操作。
2、cube 分组原则：GROUP BY CUBE(A, B, C)，则首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后依次是(A,B),(A,C),(A),(B,C),(B),(C)，最后对全表进行GROUP BY操作。
3、grouping sets 其实grouping sets就是由多个group by联合起来。
4、grouping( ) 函数用来区分NULL值，这里NULL值有2种情况，一是原本表中的数据就为NULL，二是由rollup、cube、grouping sets生成的NULL值。
当为第一种情况中的空值时，grouping(NULL)返回0；当为第二种情况中的空值时，grouping(NULL)返回1。实例如下，从结果中可以看到第二个结果集中原本为null的数据由于grouping函数为1，故显示ROLLUP-NULL字符串。
5、grouping_id( )函数也是计算分组级别的函数
注意如果要使用grouping_id函数那必须得有group by字句，而且group by字句的中的列与grouping_id函数的参数必须相等。比如group by A,B，那么必须使用grouping_id（A,B）。下面用一个等效关系来说明grouping_id()与grouping()的联系，grouping_id(A, B)等效于grouping(A) + grouping(B)，但要注意这里的+号不是算术相加，它表示的是二进制数据组合在一起，比如grouping(A)=1，grouping(B)=1，那么grouping_id(A, B)=11B，也就是十进制数3。原来的表数据执行下面的sql语句结果太多效果不明显，所以我改了下表数据，不过对比两个结果集效果很明显。
6、group_id()唯一标识反复组，能够通过group_id去除反复组
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