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窗口函数通过在某种程度上关系到当前行的表行执行一组计算。 这相当于可以做一个聚合函数的计算类型。但不同于常规的聚合函数，使用的窗口函数不会 导致行成为分组到一个单一的输出行；行保留其独立的身份。在后台，窗口函数能够访问不止查询 结果的当前行。
这里是一个例子，说明如何比较每个员工的工资和在他或她的部门的平均工资：
SELECT depname, empno, salary, avg(salary) OVER (PARTITION BY depname) FROM empsalary;
depname | empno | salary | avg -----------+-------+--------+----------------------- develop | 11 | 5200 | 5020.0000000000000000 develop | 7 | 4200 | 5020.0000000000000000 develop | 9 | 4500 | 5020.0000000000000000 develop | 8 | 6000 | 5020.0000000000000000 develop | 10 | 5200 | 5020.0000000000000000 personnel | 5 | 3500 | 3700.0000000000000000 personnel | 2 | 3900 | 3700.0000000000000000 sales | 3 | 4800 | 4866.6666666666666667 sales | 1 | 5000 | 4866.6666666666666667 sales | 4 | 4800 | 4866.6666666666666667 (10 rows)
前三输出列直接来自表empsalary，并有一个表中的每一行的输出行。
第四列将代表所有含有相同的depname值的表行的平均值作为当前值。
（这实际上是标准avg聚合函数功能，但是OVER条款使其
视为一个窗口函数和整个一套合适的计算行。）
窗口函数的调用总是包含一个OVER子句，即窗口函数的名称和参数。 该语法区别于普通函数或聚合功能。OVER子句决定究竟将 查询的行如何通过窗口函数拆分处理。OVER子句内的PARTITION BY分区指定 行划分成组，或分区，共享相同的PARTITION BY值。 对于每一行，窗口函数通过同一个分区作为当前行的行进行计算。
虽然无论什么样的顺序的行avg将产生相同的结果，但并这不是对于所有的
窗口函数。当需要时，你可以使用
OVER内的ORDER BY控制顺序。下面是一个例子：
SELECT depname, empno, salary, rank() OVER (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC) FROM empsalary;
depname | empno | salary | rank -----------+-------+--------+------ develop | 8 | 6000 | 1 develop | 10 | 5200 | 2 develop | 11 | 5200 | 2 develop | 9 | 4500 | 4 develop | 7 | 4200 | 5 personnel | 2 | 3900 | 1 personnel | 5 | 3500 | 2 sales | 1 | 5000 | 1 sales | 4 | 4800 | 2 sales | 3 | 4800 | 2 (10 rows)
如下所示，在由ORDER BY定义子句的顺序中，
rank功能在每个不同ORDER BY
值的当前行分区产生一个数值排名。
rank需要没有明确的参数，因为它完全取决于OVER子句。
窗口函数的行是通过查询FROM子句"virtual table"产生的， 如果有的话，过滤WHERE, GROUP BY和HAVING子句。 例如，行删除，因为它不符合没有任何窗口函数WHERE条件。 查询可以包含多个窗口的功能，通过不同的OVER子句不同的方式分割数据，但是 他们所有的行动在这个虚拟表中定义的同一行的集合。
我们已经看到了，如果行排序并不重要，ORDER BY可以省略。 在一个分区包含所有行的情况下，也可以省略PARTITION BY。
还有一个重要的与窗口功能相关的概念：
对于每一行，是有其分区范围内的行集，又称为它的window frame。
许多（但不是全部）窗口功能，只作用于窗框行上，而不是整个分区。
默认情况下，如果使用ORDER BY，那么这个frame包含从分区开始到当前的所有行，
以及那些当前行后面的，根据ORDER BY规则等于当前行的所有行，
如果不使用ORDER BY，那么，frame默认包含分区中的所有行。
[1]
下面是一个使用sum的例子：
SELECT salary, sum(salary) OVER () FROM empsalary;
salary | sum --------+------- 5200 | 47100 5000 | 47100 3500 | 47100 4800 | 47100 3900 | 47100 4200 | 47100 4500 | 47100 4800 | 47100 6000 | 47100 5200 | 47100 (10 rows)
如上，因为在OVER子句没有使用ORDER BY，因此， 窗框与分区(不使用PARTITION BY时即整个表)相同; 换句话说，每一次sum求和都是使用表中所有的salary，所以我们得到了每个输出 行的相同结果。 但是，如果我们添加ORDER BY子句，我们会得到不同的结果：
SELECT salary, sum(salary) OVER (ORDER BY salary) FROM empsalary;
salary | sum --------+------- 3500 | 3500 3900 | 7400 4200 | 11600 4500 | 16100 4800 | 25700 4800 | 25700 5000 | 30700 5200 | 41100 5200 | 41100 6000 | 47100 (10 rows)
这里的总和是通过从第一个（最低）工资 到当前一个，包括任何当前重复的（注意 重复薪金结果）。
窗函数仅允许在SELECT和ORDER BY语句中使用。 在其他地方禁止使用，比如GROUP BY, HAVING 和WHERE子句，这是因为它们处理这些子句之后是逻辑 执行。此外，标准聚合函数后，执行窗口函数功能。 这意味在执行一个窗口函数时，发出一个标准聚合函数的请求是有效的，但反过来不行。
执行窗口计算后，如果有必要进行过滤或组行，你可以使用子选择。例如：
SELECT depname, empno, salary, enroll_date
FROM
(SELECT depname, empno, salary, enroll_date,
rank() OVER (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC, empno) AS pos
FROM empsalary
) AS ss
WHERE pos < 3;
上面的查询只显示内部查询rank小于3的行。
当查询涉及多个窗口函数功能，可以将每一个查询结果通过单独的OVER子句输出， 但是，如果同一窗口行为需要多种功能，就会产生重复，并且容易出错。 相反，每个窗口的操作可以在WINDOW子句中进行命名，然后再被OVER引用。 例如：
SELECT sum(salary) OVER w, avg(salary) OVER w FROM empsalary WINDOW w AS (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC);
关于窗口化函数的更多详细细节查阅 Section 4.2.8, Section 9.19, Section 7.2.4和 SELECT的参考页。
| [1] | 当然，还有其他定义frame的方法，但本教程并不包括它们。详情请参阅Section 4.2.8。 |