直接用PARTITION BY无法得到准确占比，因未处理分母为零、整数除法截断及NULL值问题；正确做法是用SUM() OVER(PARTITION BY dept)作分子、SUM() OVER()作分母，配合NULLIF防除零、显式类型转换保精度、ROUND控小数位。
为什么直接用 PARTITION BY 无法得到占比
因为 PARTITION BY 只负责分组“窗口”，不提供聚合结果的引用能力；你不能在同一个 SELECT 中直接用 SUM(salary) OVER (PARTITION BY dept) 除以 SUM(salary) OVER () 得到占比——语法上允许，但逻辑上容易漏掉 NULL 或精度问题，更关键的是：**没处理分母为零风险**。
正确写法：用 SUM() OVER() 做分子和分母再相除
核心是把部门薪资总和作为分子，公司总薪资作为分母，二者都用窗口函数算，然后相除。注意必须显式转成浮点，否则整数除法会截断为 0（尤其在 PostgreSQL / SQL Server 中）。
常见写法示例：
SELECT
dept,
salary,
ROUND(
CAST(SUM(salary) OVER (PARTITION BY dept) AS DECIMAL(10,2))
/ NULLIF(SUM(salary) OVER (), 0), 4
) AS dept_salary_ratio
FROM employees;
关键点：
-
NULLIF(SUM(...) OVER (), 0)防止除零错误，返回 NULL 而非报错 -
CAST(... AS DECIMAL(10,2))或salary * 1.0强制浮点运算（MySQL 可用salary / 1.0） -
ROUND(..., 4)控制小数位，避免浮点误差累积（比如 0.333333333）
GROUP BY 和窗口函数混用时的典型错误
有人想先 GROUP BY dept 再算占比，结果发现没法同时查员工明细。这是混淆了聚合层级：PARTITION BY 是保留原始行数的窗口计算，GROUP BY 是压缩行数的聚合。要查每个员工所属部门的薪资占比，必须用窗口函数，不能用 GROUP BY。
错误示范（会报错或逻辑错）：
SELECT dept, SUM(salary) / SUM(salary) OVER() FROM employees GROUP BY dept;
问题在于：SUM(salary) 是聚合值，而 SUM(salary) OVER() 是窗口值，二者不在同一计算层级，多数数据库（如 PostgreSQL、SQL Server）会拒绝这种混合。
不同数据库对除零和类型转换的处理差异
MySQL 默认允许整数除 0 返回 NULL，但不报错；PostgreSQL 会直接抛 division by zero 错误；SQL Server 同样报错。所以 NULLIF(..., 0) 是跨平台安全写法。
类型转换也要看环境：
- PostgreSQL：推荐
(SUM(salary) OVER (PARTITION BY dept)::DECIMAL / NULLIF(SUM(salary) OVER (), 0)) - MySQL：可用
SUM(salary) OVER (PARTITION BY dept) / NULLIF(SUM(salary) OVER (), 0) + 0.0 - SQL Server：用
CONVERT(DECIMAL(5,4), ...)或乘1.0
实际跑之前，最好用 SELECT SUM(salary) OVER (), COUNT(*) FROM employees 先确认分母不为零、数据无异常 NULL 薪资。
