背景：
平常我们使用 hive或者 mysql时，一般聚合函数用的比较多。但对于某些偏分析的需求，group by可能很费力，子查询很多，这个时候就需要使用窗口分析函数了~
注：hive、oracle提供开窗函数，mysql不提供
版本：Hive 1.1.0 + cdh5.13.0
一、介绍
分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是：对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。
开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化！到底什么是数据窗口？后面举例会详细讲到！
1. 基础结构：
分析函数（如:sum(),max(),row_number()...） + 窗口子句（over函数）2. over函数写法：
over（partition by cookieid order by createtime） 先根据cookieid字段分区，相同的cookieid分为一区，每个分区内根据createtime字段排序（默认升序）
注：不加 partition by 的话则把整个数据集当作一个分区，不加 order by的话会对某些函数统计结果产生影响，如sum()
3. 测试数据：
测试表test1只有三个字段 cookieid、createtime、pv
4. 窗口含义：
SELECT cookieid,createtime,pv,
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS pv1, -- 默认为从起点到当前行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv2, --从起点到当前行，结果同pv1
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS pv3, --当前行+往前3行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS pv4, --当前行+往前3行+往后1行
SUM(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS pv5 ---当前行+往后所有行
FROM test1;结果：
cookieid createtime pv pv1 pv2 pv3 pv4 pv5
a 2017-12-01 3 3 3 3 3 3
b 2017-12-00 3 3 3 3 3 3
cookie1 2017-12-10 1 1 1 1 6 26
cookie1 2017-12-11 5 6 6 6 13 25
cookie1 2017-12-12 7 13 13 13 16 20
cookie1 2017-12-13 3 16 16 16 18 13
cookie1 2017-12-14 2 18 18 17 21 10
cookie1 2017-12-15 4 22 22 16 20 8
cookie1 2017-12-16 4 26 26 13 13 4
cookie2 2017-12-12 7 7 7 7 13 14
cookie2 2017-12-16 6 13 13 13 14 7
cookie2 2017-12-24 1 14 14 14 14 1
cookie3 2017-12-22 5 5 5 5 5 5注：这些窗口的划分都是在分区内部！超过分区大小就无效了
相信大家看了后就会明白，如果不指定ROWS BETWEEN,默认统计窗口为从起点到当前行;如果不指定ORDER BY，则将分组内所有值累加;
关键是理解 ROWS BETWEEN 含义,也叫做window子句：
PRECEDING：往前
FOLLOWING：往后
CURRENT ROW：当前行
UNBOUNDED：无边界，UNBOUNDED PRECEDING 表示从最前面的起点开始， UNBOUNDED FOLLOWING：表示到最后面的终点
–其他AVG，MIN，MAX，和SUM用法一样
二、SUM 函数
select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) as pv1
FROM test1
首先 PARTITION BY cookieid，根据cookieid分区，各分区之间默认根据字典顺序排序，ORDER BY createtime，指定的是分区内部的排序，默认为升序
我们可以清晰地看到，窗口函数和聚合函数的不同，sum()函数可以根据每一行的窗口返回各自行对应的值，有多少行记录就有多少个sum值，而group by只能计算每一组的sum，每组只有一个值！
其中sum()计算的是分区内排序后一个个叠加的值，和order by有关！
如果不加 order by会咋样：
select cookieid,createtime,pv,
sum(pv) over(PARTITION BY cookieid) as pv1
FROM test1
可以看到，如果没有order by，不仅分区内没有排序，sum()计算的pv也是整个分区的pv
注：max()函数无论有没有order by 都是计算整个分区的最大值
三、NTILE 函数
NTILE(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值
注1：如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布
注2：NTILE不支持ROWS BETWEEN
SELECT cookieid,createtime,pv,
NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS ntile1, --分组内将数据分成2片
NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS ntile2, --分组内将数据分成3片
NTILE(4) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS ntile3 --将所有数据分成4片
FROM test1 
用法举例：
统计一个cookie，pv数最多的前1/3的天：
SELECT cookieid,createtime,pv,
NTILE(3) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS ntile
FROM test1;取 ntile = 1 的记录，就是我们想要的结果！
四、ROW_NUMBER 函数
ROW_NUMBER() 从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列
ROW_NUMBER() 的应用场景非常多，比如获取分组内排序第一的记录、获取一个session中的第一条refer等。
SELECT cookieid,createtime,pv,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rn
FROM test1;
五、RANK 和 DENSE_RANK 函数
RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位
DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位
我们把 rank、dense_rank、row_number三者对比，这样比较清晰：
SELECT cookieid,createtime,pv,
RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS rank1,
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv desc) AS d_rank2,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv DESC) AS rn3
FROM test1 
六、CUME_DIST 函数
cume_dist 返回小于等于当前值的行数/分组内总行数
比如，我们可以统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例
SELECT cookieid,createtime,pv,
round(CUME_DIST() OVER(ORDER BY pv),2) AS cd1,
round(CUME_DIST() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY pv),2) AS cd2
FROM test1;
注：cd1没有partition,所有数据均为1组！
七、PERCENT_RANK 函数
percent_rank 分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1
注：一般不会用到该函数，可能在一些特殊算法的实现中可以用到吧
SELECT cookieid,createtime,pv,
PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY pv) AS rn1
from test1
八、LAG 和 LEAD 函数
LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值
第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
SELECT cookieid,createtime,pv,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAG(createtime,1,'1970-01-01') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS lag1,
LAG(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS lag2
FROM test1;
LEAD 函数则与 LAG 相反：
LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值
第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
九、FIRST_VALUE 和 LAST_VALUE 函数
FIRST_VALUE 取分组内排序后，截止到当前行，第一个值
SELECT cookieid,createtime,pv,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
FIRST_VALUE(pv) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS first
FROM test1;
LAST_VALUE 函数则相反：
LAST_VALUE 取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值
这两个函数还是经常用到的（往往和排序配合使用），比较实用！