窗口函数对与当前行在某种程度上相关的表格行集执行计算。这与可使用聚合函数执行的计算类型类似。但是，窗口函数不会像非窗口聚合调用那样导致行分组到单个输出行中。相反，行保留其单独的标识。在后台，窗口函数能够访问的不仅仅是查询结果的当前行。

以下示例演示了如何将每个员工的薪水与他或她所在部门的平均薪水进行比较

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)

前三列输出直接来自表 empsalary，表中的每行对应一行输出。第四列表示对所有具有与当前行相同的 depname 值的表行进行平均（这实际上与非窗口 avg 聚合函数相同，但 OVER 子句导致将其视为窗口函数并在窗口框架中进行计算）。

窗口函数调用始终包含一个 OVER 子句，该子句紧跟在窗口函数的名称和参数后面。这在语法上将它与普通函数或非窗口聚合函数区分开来。 OVER 子句准确地确定如何将查询的行拆分以供窗口函数处理。 OVER 中的 PARTITION BY 子句将行划分为组或分区，这些组或分区共享 PARTITION BY 表达式的相同值。对于每一行，窗口函数在与当前行属于同一分区的行上进行计算。

您还可以使用 OVER 中的 ORDER BY 来控制窗口函数处理行的顺序。（窗口 ORDER BY 甚至不必与输出行的顺序匹配。）以下是一个示例

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)

如这里所示，rank 函数使用由 ORDER BY 子句定义的顺序，为当前行分区中每个不同的 ORDER BY 值生成一个数字排名。 rank 无需显式参数，因为其行为完全由 OVER 子句决定。

窗口函数考虑的行是查询的 FROM 子句生成的 “虚拟表” 的行，如果存在，则由其 WHERE、GROUP BY 和 HAVING 子句进行筛选。例如，由于不满足 WHERE 条件而被删除的行不会被任何窗口函数看到。一个查询可以包含多个窗口函数，它们使用不同的 OVER 子句以不同的方式对数据进行切片，但它们都作用于此虚拟表定义的同一行集合。

我们已经看到，如果行顺序不重要，则可以省略 ORDER BY。也可以省略 PARTITION BY，在这种情况下，只有一个分区包含所有行。

与窗口函数关联的另一个重要概念是：对于每一行，在其分区内有一组行，称为其窗口框架。一些窗口函数仅作用于窗口框架的行，而不是整个分区。默认情况下，如果提供了 ORDER BY，则框架由从分区开始到当前行以及根据 ORDER BY 子句与当前行相等的任何后续行组成。当省略 ORDER BY 时，默认框架由分区中的所有行组成。 ^[5] 这里有一个使用 sum 的示例

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)

上面，由于 OVER 子句中没有 ORDER BY，因此窗口框架与分区相同，由于缺少 PARTITION BY，因此是整个表；换句话说，每个总和都是针对整个表进行的，因此我们对每个输出行得到相同的结果。但是，如果我们添加一个 ORDER BY 子句，我们将得到非常不同的结果

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)

此处，总和从第一个（最低）工资一直累加到当前工资，包括当前工资的任何重复项（注意重复工资的结果）。

窗口函数仅允许在查询的 SELECT 列表和 ORDER BY 子句中使用。在其他地方（如 GROUP BY、HAVING 和 WHERE 子句）中禁止使用它们。这是因为它们在这些子句处理之后才逻辑执行。此外，窗口函数在非窗口聚合函数之后执行。这意味着在窗口函数的参数中包含聚合函数调用是有效的，但反之则不然。

如果在执行窗口计算后需要筛选或对行进行分组，可以使用子查询。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;

上面的查询仅显示内部查询中 rank 小于 3 的行。

当查询涉及多个窗口函数时，可以使用单独的 OVER 子句写出每个函数，但如果多个函数需要相同的窗口行为，这样做会产生重复和容易出错。相反，可以在 WINDOW 子句中为每个窗口行为命名，然后在 OVER 中引用它。例如

SELECT sum(salary) OVER w, avg(salary) OVER w
  FROM empsalary
  WINDOW w AS (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC);

有关窗口函数的更多详细信息，请参阅 第 4.2.8 节、第 9.22 节、第 7.2.5 节 和 SELECT 参考页面。