窗口函数是保留原始行数的唯一方式，group by会压缩行数且无法同时返回明细与聚合值；avg(salary) over(partition by dept)可直接为每行员工添加本部门平均薪资，而group by无法实现该需求。
需要保留原始行时，窗口函数是唯一选择
GROUP BY 会把多行压缩成一行，比如 100 条员工记录按部门分组后只剩 3 行；而窗口函数输出行数恒等于输入行数。如果你要查“每个员工姓名、部门、薪资，同时显示本部门平均薪资”，AVG(salary) OVER(PARTITION BY dept) 是唯一直接解法。GROUP BY dept 无法同时返回 name 和 AVG(salary)，MySQL 8.0+ 会直接报 ERROR 1055，PostgreSQL 拒绝执行。
要取每组最新/最旧完整记录，别用 GROUP BY
GROUP BY 后的 ORDER BY 只影响最终结果排序，不控制分组内顺序，所以它根本不能可靠取“每个用户的最新订单”。常见错误是写 SELECT user_id, MAX(created_at), order_id FROM orders GROUP BY user_id——order_id 值不确定，可能来自任意一条同用户记录。
- 必须用
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC, id DESC)打标 - 必须套子查询或 CTE，因为窗口函数不能出现在
WHERE中：WHERE rn = 1会报错 - 漏写
ORDER BY：MySQL 可能返回不稳定序号，PostgreSQL 直接报错
PARTITION BY 写错等于白写
漏掉 PARTITION BY，AVG(salary) OVER() 就变成全表平均，每行都填同一个数，业务上毫无意义。这不是“少分组”，而是“完全不分组”。
-
AVG(salary) OVER(PARTITION BY dept)→ 每个部门单独算均值 -
AVG(salary) OVER()→ 全表一个数，等价于常量列 -
PARTITION BY字段没索引，尤其高基数（如user_id）时，WindowAgg节点容易成性能瓶颈
多个聚合指标共存时，窗口函数更简洁且可能更高效
想在同一查询里输出“每个客户的订单数、总金额、最大单笔金额”，用 GROUP BY customer_id 需要三趟扫描或复杂子查询；而窗口函数可并列写：
SELECT name, customer_id, COUNT(*) OVER(PARTITION BY customer_id), SUM(amount) OVER(PARTITION BY customer_id), MAX(amount) OVER(PARTITION BY customer_id) FROM orders;
主流引擎（MySQL 8.0+/PostgreSQL）通常复用一次分区扫描，不是各自扫三遍。但注意：如果三个 PARTITION BY 不一致（比如分别按 customer_id、region、1），优化器大概率会触发多次扫描——这点比 GROUP BY 更隐蔽，也更容易被忽略。
