OVER函数
1.含义：
窗口函数主要解决 分析整体数据时，多个数据和一个结果对应，为每一条数据开启指定行范围的窗口；
over() 指定 分析函数 工作时的数据窗口大小，这个窗口大小可能会随行的改变而改变；
用于between … and … 表示范围概念：
CURRENT ROW：当前行
n PRECEDING：往前n行数据
n FOLLOWING：往后n行数据
UNBOUNDED：起点，
UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点，
UNBOUNDED FOLLOWING表示到后面的终点
LAG(col,n,default_val)：往前第n行数据
LEAD(col,n, default_val)：往后第n行数据
NTILE(n)：把有序窗口的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，NTILE返回此行所属的组的编号。注意：n必须为int类型。
常用格式：
over() 会为每条数据开启一个窗口，默认的窗口大小就是当前数据集的大小
over(partition by 字段) 会按照指定的字段进行分区，把分区字段值相同的数据划分到同一个分区；分区中每条数据开启一个窗口，每条数据的默认的窗口大小就是当前分区数据集的大小
over(order by 字段) 会在窗口中按照指定的字段对数据进行排序；会为每条数据开启一个窗口，默认的窗口大小为从数据集开始UNBOUNDED PRECEDING到当前行CURRENT ROW
over(partition by 字段 order by 字段) 会按照指定的字段进行分区，把分区字段值相同的数据划分到同一个分区，会在每个分区中按照指定的字段进行排序；分区中每条数据开启一个窗口，每条数据的默认的窗口大小就是当前分区从数据集开始UNBOUNDED PRECEDING到当前行CURRENT ROW
over(partition by 字段 order by 字段 rows between … and …) 会按照指定的字段进行分区，把分区字段值相同的数据划分到同一个分区，会在每个分区中按照指定的字段进行排序；分区中每条数据开启一个窗口，每条数据的窗口大小为指定的窗口大小
2.示例：
business 表数据：
（1）查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数
select name,count(*) over ()
from business
where substring(orderdate,1,7) = '2017-04'
group by name;
（2）查询顾客的购买明细及每个月所有顾客月购买总额
select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by month(orderdate)) from
business;
查询顾客的购买明细及每个顾客月购买总额
select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by name, substring(orderdate,0,7)) from business;
（3）将每个顾客的cost按照日期进行累加
select name,orderdate,cost,
sum(cost) over() as sample1,--所有行相加
sum(cost) over(partition by name) as sample2,--按name分组，组内数据相加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate) as sample3,--按name分组，组内数据累加
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between UNBOUNDED PRECEDING and current row ) as sample4 ,--和sample3一样,由起点到当前行的聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING and current row) as sample5, --当前行和前面一行做聚合
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) as sample6,--当前行和前边一行及后面一行
sum(cost) over(partition by name order by orderdate rows between current row and UNBOUNDED FOLLOWING ) as sample7 --当前行及后面所有行
from business;
（4）查看顾客上次的购买时间以及下一次的购买时间
select name,orderdate,cost,
lag(orderdate,1,'1900-01-01') over(partition by name order by orderdate ) as time1, lag(orderdate,2) over (partition by name order by orderdate) as time2
from business;
（5）查询前20%时间的订单信息
select * from (
select name,orderdate,cost, ntile(5) over(order by orderdate) sorted
from business
) t
where sorted = 1;
