SQL 資料庫提供 window function 運算資料的功能，跟aggregate function（ex: GROUP BY ）相同的地方在於，他們都會先把資料分群，在針對每一群的資料做統計，但不同的是，window function 統計完之後，不會把資料合併成一筆，每一群中的每一筆資料，仍然保持獨立，aggregate function 則會把每一群的資料合併成一筆。

舉例來說，如果我們需要統計DVD租借店中，每個客戶平均花多少錢租借一部DVD， window function 和 aggregate function 的 GROUP BY 的結果會有些不一樣。window function 會先把付款紀錄依照客戶分群，然後針對客戶花的錢除以該客戶所有的訂單數量（一筆付款記錄只會有一部 DVD ，不考慮一筆筆付款記錄有多部 DVD 的情形），就可以看到客戶平均花多少錢租借一部 DVD 。

並且從 SQL 吐回的結果可以看到，資料確實跟上面圖示的一樣，每筆訂單都列出來，這樣做的好處是，可以清楚比較每筆訂單付的錢和平均的差距，如果想要主動推銷 DVD 給客戶，也許比較能知道，推銷什麼類型的 DVD 比較能賺錢XDDD。不過如果單純地只想知道，每個客戶平均每筆訂單付多少錢， window function 的結果就會顯得多餘。

下面是這個範例的 SQL ，要告訴 window function 怎麼分群，需要加上 OVER ，並在 OVER 裡面用 PARTITION ，告訴 window function 要根據哪個欄位做分群。

SELECT payment.customer_id, film.film_id, film.title, amount, AVG(amount) OVER (PARTITION BY payment.customer_id) from payment 
 JOIN rental on rental.rental_id = payment.rental_id
 JOIN inventory ON inventory.inventory_id = rental.inventory_id
 JOIN film on film.film_id = inventory.film_id

而 aggregate function 的 GROUP BY，會把同一個客戶的所有訂單合成一筆，並計算客戶平均每筆訂單付的錢，所以不會看到每一筆的詳細資訊。

在 GROUP BY 指定欄位，就會依據這個欄位去做集合和統計的動作，最後的結果，每個客戶只會有一筆資料。

SELECT payment.customer_id, AVG(amount), max(amount) from payment 
 GROUP BY payment.customer_id
 ORDER BY payment.customer_id

參考資料：

• https://medium.com/%E6%95%B8%E6%93%9A%E4%B8%8D%E6%AD%A2-not-only-data/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%8D%81%E5%88%86%E9%90%98%E5%85%A7%E5%BF%AB%E9%80%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B%E8%88%87%E4%BD%BF%E7%94%A8-window-function-e24e0a7e75ba
• https://docs.postgresql.tw/tutorial/advanced-features/window-functions