AI如何帮你快速掌握SQL窗口函数？

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

创建一个交互式SQL学习工具，重点讲解窗口函数的使用。要求包含：1) 窗口函数的基本语法和常用函数(如ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK等)的详细解释；2) 提供5个难度递增的实战练习，从简单排序到复杂的分区计算；3) 每个练习提供AI解析和优化建议；4) 内置SQL执行环境，可实时验证代码效果。使用Kimi-K2模型生成教学内容和示例数据。

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今天想和大家聊聊SQL中一个非常强大的功能——窗口函数。刚开始学数据分析的时候，每次看到复杂的窗口函数查询语句就头大，直到发现了AI辅助开发这个神器，学习效率直接翻倍。

1. 窗口函数是什么？窗口函数可以在不减少行数的情况下，对数据进行分组计算。和普通聚合函数不同，它不会把多行合并成一行，而是保留原始数据的同时增加计算结果列。这个特性在做排名、累计计算时特别有用。

2. 基本语法结构窗口函数的核心语法包含三个部分：函数本身、OVER子句和可选的PARTITION BY、ORDER BY等。比如计算部门内薪资排名的经典写法，就是先按部门分组，再按薪资降序排列。

3. 常用函数解析

4. ROW_NUMBER()：最基础的序号生成，相同值也会得到不同序号
5. RANK()：并列排名会跳过后续序号
6. DENSE_RANK()：并列排名不跳过序号
7. LEAD()/LAG()：访问前后行的数据
8. 聚合函数+OVER：如SUM() OVER实现累计求和

1. 实战练习设计从易到难设计了5个练习：
2. 练习1：基础排序 - 用ROW_NUMBER给销售数据打序号
3. 练习2：分组排名 - 计算每个产品的品类内销售额排名
4. 练习3：移动平均 - 用窗口函数计算7天移动平均
5. 练习4：差值计算 - 用LAG比较月度环比增长率

6. 练习5：复杂分区 - 多条件分组计算累计占比

7. AI辅助的妙用在InsCode(快马)平台上，可以直接用自然语言描述需求，比如"帮我写个查询，计算每个客户最近3次订单金额的平均值"，AI会自动生成带窗口函数的SQL代码。更棒的是，还能对现有代码给出优化建议，比如提醒我某个PARTITION BY可能漏掉了关键字段。

8. 实时验证很重要学习窗口函数最大的痛点就是写完后不知道对不对。平台内置的SQL执行环境可以直接看到结果，还能随时修改参数测试不同场景。比如把RANK换成DENSE_RANK，立即就能看到排名结果的变化。

最后分享个小心得：窗口函数刚开始学确实有点抽象，但通过AI生成的示例+即时执行验证的方式，我发现自己两小时就搞懂了之前看文档半天没明白的概念。特别是做数据分析时，再也不用手动写复杂的子查询了，效率提升特别明显。推荐大家也试试这种边学边练的方式，在InsCode(快马)平台上可以直接动手实践，遇到问题随时问AI助手，比单纯看教程效果好太多。

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