正确做法是分子用sum(case when...then 1 else 0 end) over(partition by)，分母用count(*) over(partition by)，相除时显式转浮点并用nullif防除零；禁用order by以免变成累计窗口，避免case缺else或count()替代sum导致null漏计。
窗口函数里怎么写条件占比的 COUNT 或 SUM
直接用 COUNT(*) 或 SUM(1) 做分母会出错——窗口函数不支持在 OVER() 里嵌套聚合，更不能直接除。正确做法是把分子和分母都拆成独立的窗口计算：分子用条件聚合（SUM(CASE WHEN ... THEN 1 ELSE 0 END)），分母用无条件计数（COUNT(*) OVER(...)），再相除。
常见错误是写成 COUNT(CASE WHEN cond THEN 1 END) OVER(...)，这会导致 NULL 被忽略，结果偏小；必须用 SUM + CASE 确保所有行参与计算。
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SUM(CASE WHEN status = 'success' THEN 1 ELSE 0 END) OVER (PARTITION BY user_id)—— 分子，统计每个用户成功次数 -
COUNT(*) OVER (PARTITION BY user_id)—— 分母，每个用户的总记录数 - 两者相除后建议显式转为
DECIMAL或FLOAT，避免整数除法截断（如 PostgreSQL 用::DECIMAL，MySQL 用CAST(... AS DECIMAL)）
OVER(PARTITION BY ... ORDER BY ...) 会影响占比结果吗？
会影响。如果加了 ORDER BY，窗口变成“从第一行到当前行”的累积窗口，COUNT(*) OVER(... ORDER BY ts) 返回的是当前行及之前行的数量，不是全局分组总数。算占比时分母就错了。
除非你明确要算“截止当前的累计占比”（比如实时转化率看板），否则绝大多数场景下分母必须是静态分组总数，OVER 子句里只保留 PARTITION BY，不要带 ORDER BY。
- 要静态占比 →
COUNT(*) OVER (PARTITION BY category) - 要累计占比 →
COUNT(*) OVER (PARTITION BY category ORDER BY created_at)，但分子也得同步用累积形式 - MySQL 8.0+ 和 PostgreSQL 支持
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING显式声明全窗口，但纯PARTITION BY已隐含该语义，不必冗余写
不同数据库对空值和除零的处理差异
分母为 0 时行为不一致：PostgreSQL 直接报错 division by zero；MySQL 返回 NULL；SQL Server 报错但可用 NULLIF 拦截。必须主动防御。
空值也会污染分子：CASE WHEN x > 0 THEN 1 遇到 x IS NULL 会进 ELSE 0 分支，没问题；但若写成 CASE WHEN x > 0 THEN 1 END（缺 ELSE），NULL 行的分子就是 NULL，整个占比变 NULL。
- 统一用
NULLIF(denominator, 0)包裹分母，避免除零（PostgreSQL/SQL Server/MySQL 均支持） - 分子的
CASE必须带ELSE 0，确保每行都有确定值 - 示例：
SUM(CASE WHEN score >= 60 THEN 1 ELSE 0 END) OVER (PARTITION BY class_id) * 1.0 / NULLIF(COUNT(*) OVER (PARTITION BY class_id), 0)
为什么用 AVG(CASE WHEN ... THEN 1.0 ELSE 0.0 END) 更简洁？
因为 AVG 本质是 SUM / COUNT，且自动跳过 NULL，只要把条件映射成 1.0/0.0，就能一步到位算占比。比手写 SUM/COUNT 少写一半代码，还天然规避除零（AVG 在空组返回 NULL，而非报错）。
- 等价写法：
AVG(CASE WHEN paid = true THEN 1.0 ELSE 0.0 END) OVER (PARTITION BY region) - 注意必须用
1.0而非1，否则某些数据库（如 SQLite）仍做整数除法 - 这个技巧在 BigQuery、Redshift、Snowflake 全部适用，是跨平台最稳的写法
真正容易被忽略的点是：窗口函数的执行顺序在 WHERE 之后、GROUP BY 之前，所以过滤条件要放在 WHERE 而不是塞进 CASE 里——否则无效行仍占分母，拉低占比。
