Last_value:截至當前行的組內排序後的最後壹個值；
lead（col，n，default）:用於計算窗口中第n行的值。第壹個參數是列名，第二個參數是向下第N行（可選，默認值為1），第三個參數是默認值（向下第N行為空時取默認值，否則為空）；
lag（col，n，default）:與lead相反，它用於計算窗口中第n行的值。第壹個參數是列名，第二個參數是向上第n行（可選，默認值為1），第三個參數是默認值（當向上第n行為空時，取默認值，否則為空）。
1）使用標準聚合函數count、sum、min、max、avg。
2）使用partition by語句，使用壹個或多個原始列。
3）使用partition by和order by語句，並使用壹個或多個分區或排序列。
4）使用支持以下格式的窗口規範:
當ORDER BY之後缺少window子句條件時，默認的窗口規格是介於未限定的前壹行和當前行之間的範圍。
當ORDER BY子句和window子句都缺失時，默認的窗口規格是“無界在前”和“無界在後”之間的行。
OVER子句支持以下函數，但不支持將其用於windows。
排名函數:rank、ntile、denserank、cumedist、percentrank。
超前和滯後功能。
Row_number（）:從1開始，按順序生成組內記錄的順序，例如按pv降序生成組內pv排名；獲得組內top1記錄；獲取會話中的第壹條記錄，依此類推。
Rank（）:生成組內數據項的排名。同等排名將在排名中留下空缺。
Dense_rank（）:生成數據項在組內的排名，並且該排名不會在排名中留下任何空缺。
Cume_dist:小於或等於當前值的行數/組中的總行數。例如，統計當前工資少於或等於總人數的人數比例。
Percent_rank:（組中當前行的排名值-1）/（組中的總行數-1）。
ntile（n）:用於將分組後的數據按順序分成n個切片，並返回當前切片值。如果切片不均勻，默認情況下將增加第壹個切片的分布。Ntle不支持之間的行，例如ntile（2）over（通過在3個先前行和當前行之間創建時間行按cookie順序進行分區）。
4.測試數據集