窗口函数可替代需“每行对比聚合结果”的子查询，如计算工资占比、取每组最新记录、Top-N排序等；AVG() OVER(PARTITION BY...)替代关联子查询求均值，ROW_NUMBER() OVER(...)替代NOT EXISTS取Top-N。
窗口函数能替代哪些典型子查询场景
多数需要“每行对比聚合结果”的子查询，比如计算每个员工工资占部门平均工资的比例、找出每组最新一条记录、或给连续登录天数排序，都可以用窗口函数直接替代。关键在于：只要不改变原表行数，且需引用同组内其他行的聚合值，OVER() 就比 JOIN 或相关子查询更简洁可靠。
AVG() OVER(PARTITION BY ...) 替代关联子查询求组内均值
常见错误是写成：SELECT name, salary, (SELECT AVG(salary) FROM emp e2 WHERE e2.dept = e1.dept) AS dept_avg FROM emp e1——性能差、不可复用、嵌套深。改用窗口函数后逻辑扁平：
SELECT name, salary,
AVG(salary) OVER(PARTITION BY dept) AS dept_avg
FROM emp;
-
PARTITION BY dept定义分组边界，等价于子查询里的WHERE条件 - 结果保留原始行数，无需
GROUP BY，也不影响其他字段输出 - 若需四舍五入，直接套
ROUND(AVG(salary) OVER(...), 2)，不用额外ROUND子查询
用 ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ...) 替代 NOT EXISTS 取每组 Top-N
想查每个部门薪资前 3 的员工？传统写法常依赖 NOT EXISTS 或自连接计数，易出错且难读。窗口函数一行搞定：
SELECT name, dept, salary
FROM (
SELECT name, dept, salary,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY dept ORDER BY salary DESC) AS rn
FROM emp
) t
WHERE rn <= 3;
-
ROW_NUMBER()保证严格排序后编号，相同薪资不会并列；如需并列用RANK()或DENSE_RANK() - 必须用子查询或 CTE 包裹，因为
WHERE无法直接过滤窗口函数结果 - 注意
ORDER BY里字段要明确，避免因隐式排序导致结果不稳定
窗口函数和子查询混用时最容易忽略的执行顺序
窗口函数在 SQL 执行顺序中晚于 FROM/WHERE，但早于 GROUP BY 和 HAVING。这意味着：
- 不能在
WHERE中直接引用窗口函数结果（会报错column "rn" does not exist） - 可以在
SELECT和ORDER BY中使用，也能用于后续计算，比如salary / AVG(salary) OVER(...) - 如果先
GROUP BY再开窗，必须确保OVER子句里的分区字段在GROUP BY列表中，否则 PostgreSQL 会报错，MySQL 8.0+ 则允许但语义可能偏离预期
真正卡住人的往往不是语法，而是没意识到窗口函数不是“最后一步”，它和 WHERE 不在同一个执行层级。
