使用窗口函数统计数据，保留每行数据统计，进行总体分析计算统计

SELECT 
top 10
    ProductNumberId,
    MIN(OrderOn) OVER (PARTITION BY ProductNumberId) AS MinOrderOn,OrderOn,ProductQuantity,    --每个产品的最小时间
             RANK() OVER(ORDER BY ProductQuantity DESC) AS ProductQuantity_rank, -- ProductQuantity全局排名
         SUM(ProductQuantity) OVER(PARTITION BY ProductNumberId     
         --时间排序
         ORDER BY OrderOn
             --游标累加
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS lifetime_value,
        SUM(ProductQuantity) OVER(
        PARTITION BY ProductNumberId 
    ) AS counts,
        -- 过滤统计
        OrderStage,
        SUM(CASE WHEN OrderStage=50 THEN ProductQuantity ELSE 0 END) OVER(PARTITION BY ProductNumberId) as selectCount,
        --统计产品订单数量
        COUNT(*) OVER (PARTITION BY ProductNumberId) AS ProductNumberId_total,
        -- 统计所有订单数量
        COUNT(*) OVER () AS total_count,
        --计算各产品的平均值
         AVG(ProductQuantity) OVER(PARTITION BY ProductNumberId) AS ProductQuantity_avg,
        --计算最近相连3个的平均值
        AVG(ProductQuantity) OVER(
        ORDER BY ProductQuantity desc 
        ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS ProductQuantity_3avg
--INTO #ProductOrderTimes
FROM SL_mk_Schema.SalesOrder  where ProductNumberId='000095ae4bbf482c8468fc473d58c2b7' ORDER BY ProductQuantity desc ;

使用窗口函数在保留每条数据的同时，可以计算各个维度的数据进行行数据对比，但是也要注意一下几点

1. 性能优化：大数据量时，避免对全表使用无分区的窗口函数（如 COUNT(*) OVER()），优先考虑分区或过滤条件。
2. 空值处理：COUNT(*) 统计所有行（包括空值），若需排除空值可用 COUNT(column_name)。
3. 框架控制：通过 ROWS/RANGE 定义窗口范围（如 ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING）可实现滑动窗口统计。