窗口函数不压缩行数，输出行数严格等于输入行数；聚合函数经group by后行数减少。二者在null处理、执行逻辑、性能及语法细节上存在本质差异。
窗口函数不压缩行数，聚合函数天然分组折叠
最直接的区别是输出行数：执行 COUNT(*) 或 SUM(salary) 时，只要用了 GROUP BY，结果必然少于或等于原表行数；而 COUNT(*) OVER () 或 SUM(salary) OVER (PARTITION BY dept) 的输出行数严格等于输入行数——每行都带一个计算值，原始字段全保留。
这意味着你不能靠“有没有 GROUP BY”来判断是否丢失明细。常见误判场景：
- 想查每个员工工资 + 所在部门平均工资，却写了
SELECT name, salary, AVG(salary) FROM emp GROUP BY dept→ 报错或结果错乱，因为name不在GROUP BY里且没被聚合 - 正确写法是去掉
GROUP BY，改用AVG(salary) OVER (PARTITION BY dept) - 聚合函数默认跳过
NULL，但窗口函数在ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW这类帧中，NULL仍占位置——帧长度固定，有效参与计算的行数却可能变少
OVER 子句定义作用域，不是简单“加个括号”
OVER 不是语法装饰，它显式声明三件事：分区（PARTITION BY）、排序（ORDER BY）、帧范围（ROWS / RANGE）。缺一不可，且顺序和组合影响结果。
例如 SUM(sales) OVER (PARTITION BY region ORDER BY date) 和 SUM(sales) OVER (PARTITION BY region ORDER BY date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) 看似一样，实则后者明确限定为“从分区首行到当前行”，前者在某些数据库（如旧版 MySQL）中可能默认用 RANGE，遇到相同 date 值会把同天所有行都纳入计算——导致累计和突增。
关键点：
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PARTITION BY决定“和谁比”，不写等价于全表一个分区 -
ORDER BY在排名/累计类函数中强制要求；在SUM/AVG中若没配帧，部分数据库会报错 -
ROWS按物理行偏移，RANGE按排序值逻辑区间，二者在重复排序键下行为差异极大
同一函数名，不同上下文语义完全不同
SUM()、AVG()、COUNT() 这些名字在聚合和窗口中写法一样，但执行逻辑割裂：
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COUNT(col) WHERE status = 'active'是条件计数，返回单值 -
COUNT(col) OVER (PARTITION BY team)是按团队分别计非空col值，每行返回对应团队的总数 -
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC)没有聚合语义，纯排序编号，不能套SUM(ROW_NUMBER()) -
PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary)依赖排序位置算相对排名，和任何聚合无关
最容易踩的坑是把窗口函数当“增强版聚合”去理解——它本质是逐行计算，只是复用了聚合函数的名称和部分逻辑。
性能差异来自执行计划层级
聚合函数通常触发哈希分组或流式分组，数据扫描一次、分组一次、输出一次；窗口函数需要先排序（除非已有合适索引），再按帧滑动计算，内存开销更高，尤其在 ROWS BETWEEN ... PRECEDING AND FOLLOWING 这类双向帧中。
实际优化建议：
- 确保
OVER中的PARTITION BY和ORDER BY列有联合索引，否则排序成本陡增 - 避免在大表上用
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING，等价于全分区扫描 -
LAG()/LEAD()比等价的自连接快得多，但必须有确定排序，否则结果不可靠 - MySQL 8.0+、PostgreSQL、SQL Server 支持窗口函数，但 SQLite 目前不支持（截至 2026 年 4 月）
真正难处理的不是语法，而是帧边界与 NULL 共存时的隐式行为——比如 AVG(val) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) 遇到中间 3 个 NULL，均值分母是 4 而不是 7，但窗口长度仍是 7 行。这点几乎没人会在测试数据里刻意覆盖。
