SparkSQL window functions

窗口函数的概念可参考某权威人士的界定：所谓窗口函数，其本质是依据表格中每一行输入数据，结合一组特定行进行运算，从而得出对应的返回值。窗口函数与其他类型函数之间存在显著差异：

• 常规函数：针对数据表中的每一条记录进行处理，生成新的字段信息，但整体记录数量保持不变；
• 聚合函数：对数据集中的若干条记录进行分组处理，并最终计算出一个聚合结果，因此记录总数会减少；
• 窗口函数：与常规函数类似，同样作用于每条记录之上，但其运算过程需根据指定的多条记录进行计算，并且最终记录数量维持不变。

关于窗口函数的语法结构如下所示：
<窗口函数>(参数)
OVER
(
[PARTITION BY <列清单>]
[ORDER BY <排序用清单列>] [ASC/DESC]
(ROWS | RANGE) <范围条件>
)

• 函数名：
• OVER：作为关键字使用，用于标识该函数为窗口函数而非普通的聚合类函数；
• 子句部分：
  • PARTITION BY：用于定义分组的关键字段；
  • ORDER BY：用于设定排序所依赖的字段；
  • ROWS/RANGE窗口子句：主要功能在于控制窗口范围的边界条件，具体分为两种形式（ROW、RANGE）：
    • ROW：属于物理意义上的窗口类型，在筛选数据时依据的是排序后的索引