通过使用SQL窗口函数，从聚合中获得更多
介绍
当涉及到在SQL中聚合数据时，窗口函数提供了比与GROUP BY子句一起使用的聚合更大的灵活性。虽然这两种方法的确具有类似的功能，但窗口函数的输出结构与众不同。具体而言，窗口函数在一组相关行上应用操作，其中关系由表行的某个分组或分区确定。与将非窗口对应函数将行折叠成单个输出行的方式不同，所有行保留其独立的身份并存在于输出表中。
这种行为与通常的聚合完全不同，可以极大地扩展您的分析工具箱，超越简单的汇总统计。例如，窗口函数允许我们计算累积总和、移动平均值，甚至统计度量如Z分数。
在本文中，我们将介绍SQL窗口函数的结构和基本功能。这里的重点是相对基础的，所以如果您还没有接触过窗口函数，或者对使用它们的经验有限，希望本文对您有所帮助。
在本文中，我们将使用有关1930年至2022年FIFA世界杯比赛的一些高级摘要数据。排名和统计数据来源于维基百科，并在知识共享署名-相同方式共享许可下提供（CC-BY-SA）。数据和相关信息可以在此处找到。为了本博客的目的，我将表格导入到了我的自己的PostgresSQL数据库中，但如果您想跟随操作，可以从我的Git存储库中获取该表的副本。在我的数据库中，这个表被称为world_cup_placings，下面是一个输出示例：
|year|start_date|end_date|host_country |first_place |second_place |third_place |fourth_place|total_teams|matches_played|total_goals|total_attendance||----|----------|--------|-------------|------------|--------------|-------------|------------|-----------|--------------|-----------|----------------||1930|13/07/30 |30/07/30|Uruguay |Uruguay |Argentina |United…