在电商、零售等业务场景中，统计每个时间节点的累计销售额是高频需求，传统SQL分组聚合只能得到单个周期的销售额，无法输出动态累计结果，而SUM窗口函数可以完美解决这个问题，它能在保留原表所有行的基础上，按照指定规则对数据进行累加计算。
SUM窗口函数基础语法
SUM窗口函数的核心作用是对指定窗口内的数据进行求和，基础语法格式如下：
SUM(求和字段) OVER (
[PARTITION BY 分组字段]
ORDER BY 排序字段 [ASC|DESC]
[ROWS BETWEEN 窗口范围起始 AND 窗口范围结束]
) AS 别名
各参数说明：
- PARTITION BY：可选参数，用于将数据按指定字段分组，不同组之间独立计算累计值，不写则对所有数据整体计算
- ORDER BY：必选参数，指定累计的排序规则，比如按销售日期升序，就是从最早日期开始累加
- ROWS BETWEEN：可选参数，指定窗口的范围，不写时默认是从分组第一行到当前行的所有数据
累计销售额计算实战
假设我们有一张销售记录表sales_record，表结构如下：
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| sale_date | DATE | 销售日期 |
| product_id | INT | 商品ID |
| amount | DECIMAL(10,2) | 单日销售额 |
现在需要计算每个日期的累计销售额，按日期升序累加，实现代码如下：
SELECT
sale_date,
amount AS daily_amount,
-- 按日期升序累加销售额，不分组则整体累计
SUM(amount) OVER (
ORDER BY sale_date ASC
) AS cumulative_amount
FROM sales_record
ORDER BY sale_date ASC;
如果需要按商品维度分别计算每个商品的累计销售额，只需要添加PARTITION BY子句即可：
SELECT
sale_date,
product_id,
amount AS daily_amount,
-- 先按商品分组，再按日期升序累加
SUM(amount) OVER (
PARTITION BY product_id
ORDER BY sale_date ASC
) AS product_cumulative_amount
FROM sales_record
ORDER BY product_id, sale_date ASC;
使用注意事项
在使用SUM窗口函数计算累计销售额时，需要注意以下几点：
- 排序字段的选择要和累计逻辑匹配，比如按自然日累计就选日期字段，按月份累计可以先提取月份再排序
- 如果销售日期存在重复，默认窗口会把相同日期的所有行都纳入当前累计范围，若需要按行逐行累计，可以调整
ROWS BETWEEN为ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW - 窗口函数不能直接用在
WHERE子句中，如果需要筛选累计值结果，可以把查询作为子查询，再在外层添加筛选条件
常见问题解答
累计值出现NULL怎么办
如果销售额字段存在NULL值，SUM函数会自动忽略NULL，不会参与累加，若需要把NULL当作0处理，可以用COALESCE(amount, 0)替换原来的amount字段。
如何计算最近N天的累计销售额
可以通过调整窗口范围实现，比如计算最近3天的累计（包含当前行），可以使用如下语法：
SUM(amount) OVER (
ORDER BY sale_date ASC
ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS recent_3days_cumulative
这里的2 PRECEDING表示当前行的前2行，加上当前行一共3行数据参与求和。