在数据库管理中，SQL窗口函数是一种强大且灵活的工具，它可以处理分区数据并进行复杂的数据分析。它允许用户对一组相关行进行计算，并返回每个行的计算结果。这组相关行被称为窗口。窗口函数可以在SELECT、ORDER BY、GROUP BY和HAVING子句中使用，以提供丰富的数据分析功能。

窗口函数的基本语法是：

```sql

<窗口函数> ( <表达式> ) OVER (

   [PARTITION BY <分区列名>]

   [ <窗口排序规则> ]

   [ROWS <窗口范围>]

)

```

其中，`<窗口函数>`可以是聚合函数，如SUM、AVG、MIN、MAX、COUNT等。`<表达式>`是你想要对其执行窗口函数的表达式。`OVER`关键字定义了窗口函数的工作范围。

`PARTITION BY`子句用于将结果集划分为分区，然后在每个分区上独立运行窗口函数。如果不指定`PARTITION BY`子句，那么窗口函数将在所有行上运行。

`<窗口排序规则>`子句用于指定窗口中的行如何排序。默认情况下，行按照它们在结果集中的顺序进行排序。

`ROWS <窗口范围>`子句用于定义窗口的范围。窗口范围可以是以下之一：UNBOUNDED PRECEDING、CURRENT ROW、UNBOUNDED FOLLOWING、BETWEEN n PRECEDING AND CURRENT ROW、BETWEEN n PRECEDING AND n FOLLOWING或BETWEEN CURRENT ROW AND n FOLLOWING。

让我们通过一些例子来看看如何使用窗口函数。

1. 假设我们有一个销售数据表，我们想要计算每一天的销售额占总销售额的比例。我们可以使用SUM窗口函数来实现这个需求：

```sql

SELECT date, sales, 

       SUM(sales) OVER () AS total_sales,

       sales / SUM(sales) OVER () AS sales_ratio

FROM sales;

```

在这个例子中，`SUM(sales) OVER ()`计算了总销售额，然后我们将每天的销售额除以总销售额，得到每天的销售额比例。

2. 如果我们想要找到每个人的最高分数，我们可以使用MAX窗口函数：

```sql

SELECT name, score,

       MAX(score) OVER (PARTITION BY name) AS max_score

FROM scores;

```

在这个例子中，`MAX(score) OVER (PARTITION BY name)`计算了每个人的最高分数。

3. 如果我们想要计算每个人的平均分数，并且只考虑比当前分数高的分数，我们可以使用AVG窗口函数和ROWS子句：

```sql

SELECT name, score,

       AVG(score) OVER (PARTITION BY name ORDER BY score ROWS UNBOUNDED PRECEDING) AS avg_score

FROM scores;

```

在这个例子中，`AVG(score) OVER (PARTITION BY name ORDER BY score ROWS UNBOUNDED PRECEDING)`计算了每个人的平均分数，但只考虑了比当前分数高的分数。

以上就是SQL窗口函数的基本使用方法，通过这些例子，我们可以看到窗口函数的强大和灵活，它可以帮助我们轻松处理各种复杂的数据分析问题。