用row_number()可获取每组最小值所在完整行，但会强制去重；需保留所有并列最小值时应改用rank()，其对相同值赋予相同排名并跳过后续序号。
用窗口函数 ROW_NUMBER() 获取每组最小值对应完整行
直接 GROUP BY 只能拿到分组后的最小值（比如 MIN(price)），但拿不到该最小值所在的那条完整记录（比如对应的商品名、ID、时间）。这时候必须用窗口函数。
核心思路：按分组排序，把最小值所在行标为第 1 名，再过滤出所有第 1 行。
示例（查每个部门薪资最低的员工完整信息）：
SELECT dept, name, salary
FROM (
SELECT dept, name, salary,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary ASC) AS rn
FROM employees
) t
WHERE rn = 1;
注意：ROW_NUMBER() 会强制去重排序——即使两个员工薪资相同且都是部门最低，也只返回其中一行（按不确定顺序选一个）。如果要保留所有并列最小值，得换用 RANK() 或 DENSE_RANK()。
用 RANK() 保留所有并列最小值记录
当组内多个记录的排序字段值相同时（比如两个员工 salary 都是 5000，且是该部门最低），ROW_NUMBER() 会给它们分配不同序号（如 1 和 2），而 RANK() 会都标为 1，并跳过后续序号（下一个是 3）。
适用场景：你明确需要「所有最小值对应行」，不接受随机丢弃。
修改上例只需替换窗口函数：
SELECT dept, name, salary
FROM (
SELECT dept, name, salary,
RANK() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary ASC) AS rnk
FROM employees
) t
WHERE rnk = 1;
常见错误：写成 WHERE rnk ——没意义，<code>RANK() 最小就是 1；或者漏掉 ORDER BY 子句，导致排序无定义，结果不可靠。
避免用子查询关联导致性能崩盘
有人会写这种结构：
SELECT e1.* FROM employees e1 WHERE e1.salary = ( SELECT MIN(e2.salary) FROM employees e2 WHERE e2.dept = e1.dept );
看起来直观，但实际执行时，对 e1 每一行都要跑一次子查询，数据量稍大（比如万级）就明显变慢。而窗口函数是一次扫描、一次排序，效率高得多。
另外，这种写法在 salary 为 NULL 时行为不稳定（= NULL 永远不成立），而窗口函数天然跳过 NULL（除非显式用 ORDER BY ... NULLS FIRST）。
实操建议：
- 优先用
ROW_NUMBER()或RANK()+ 子查询包装 - 确保
PARTITION BY和ORDER BY字段有索引（如(dept, salary)复合索引） - MySQL 8.0+、PostgreSQL、SQL Server、Oracle 都支持；SQLite 3.25+ 支持，旧版不支持窗口函数
GROUP BY + 自连接不是可靠解法
还有人尝试先聚合出最小值，再自连接回原表：
SELECT e.* FROM employees e INNER JOIN ( SELECT dept, MIN(salary) AS min_sal FROM employees GROUP BY dept ) m ON e.dept = m.dept AND e.salary = m.min_sal;
这看似能拿到所有并列最小值，但存在两个硬伤：
第一，如果 salary 字段允许 NULL，MIN(salary) 返回 NULL，而 e.salary = NULL 判断恒为 false，整组记录消失；
第二，若业务上要求「取最早入职的那个最低薪员工」，这个写法完全无法控制——它只认数值相等，不区分其他维度。
所以这不是通用解法，仅适合数值唯一、且无额外排序要求的简单场景。
真正复杂的需求（比如“每组最小值中取 created_at 最早的一条”）只能靠嵌套窗口函数，例如：ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary ASC, created_at ASC)。
