4、去重排列（不考虑顺序，即无序对）且 扩展成 3 列
SELECT P1.name AS name_1, P2.name AS name_2, P3.name AS name_3 FROM Products P1, Products P2, Products P3 WHERE P1.name > P2.name AND P2.name > P3.name;结果：
name_1 name_2
香蕉 苹果 橘子
（2）非等值连接上面 应用1 里的 2、3、4 都是使用除 “＝” 以外的其他比较运算符，如 “<、>、<>”，这样进行的连接称为 "非等值连接"。
应用2：删除重复行假如有个 Products 表，有 name 和 price 两列：
方法一：关联子查询
需要使用由数据库独自实现的行ID。
例如， Oracle 数据库里的 rowid，或者 PostgreSQL 里的 ctid 。
DELETE FROM Products P1 WHERE rowid < ( SELECT MAX(P2.rowid) FROM Products P2 WHERE P1.name = P2.name AND P1.price = P2.price );方法二：EXISTS（关联子查询） + 非等值连接
DELETE FROM Products P1 WHERE EXISTS ( SELECT * FROM Products P2 WHERE P1.name = P2.name AND P1.price = P2.price AND P1.rowid < P2.rowid ); 应用3：查找局部不一致的列假如有个 Products 表，有 name 和 price 两列：
从 Products 表里查找价格相等但商品名称不同的记录
SELECT DISTINCT P1.name, P1.price FROM Products P1, Products P2 WHERE P1.price = P2.price AND P1.name <> P2.name; 应用4：排序方法一：用窗口函数
SELECT name, price, RANK() OVER (ORDER BY price DESC) AS rank_1, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY price DESC) AS rank_2 FROM Products;方法二：自连接 + 非等值连接
-- 排序从 1 开始。如果已出现相同位次，则跳过之后的位次 -- 1、关联子查询 SELECT P1.name, P1.price, ( SELECT COUNT(P2.price) FROM Products P2 WHERE P2.price > P1.price ) + 1 AS rank_1 FROM Products P1 ORDER BY rank_1; -- 2、表的连接 SELECT P1.name, MAX(P1.price) AS price, COUNT(P2.name) +1 AS rank_1 FROM Products P1 LEFT OUTER JOIN Products P2 ON P1.price < P2.price GROUP BY P1.name ORDER BY rank_1;此处蕴含了递归集合的思想。
第 8 章 SQL 高级处理本章介绍的 窗口函数 和 GROUPING 运算符都是为了实现 OLAP 用途而添加的功能，是 SQL 里比较新的功能。
截止到 2016 年 5 月，Oracle、SQL Server、DB2、PostgreSQL 的最新版本都已经支持这些功能了，但MySQL 的最新版本 5.7 还是不支持这些功能。
OLAP 是 OnLine Analytical Processing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理，用来诸如生成报表。例如，市场分析、创建财务报表、创建计划等日常性商务工作。
1、窗口函数下面会结合原书 + 我之前的一篇文章《 PostgreSQL 窗口函数 ( Window Functions ) 如何使用？》+ 自己的理解，梳理下。
（1）窗口函数和聚合的区别窗口函数跟聚合还是挺像的，但区别是：
窗口函数不会像聚合一样将参与计算的行合并成一行输出，而是将计算出来的结果带回到了计算行上。
（2）用法完整示例：
SELECT "product_name", "product_type", "sale_price", AVG ("sale_price") OVER ( PARTITION BY "product_type" ORDER BY "sale_price" ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) AS "avg" FROM "Product";1、AVG (sale_price) 为窗口函数。
窗口函数大体可以分为以下两种：
所有的聚合函数都能用作窗口函数，如（SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN）
RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER 等专用窗口函数
问：专用窗口函数 跟 聚合函数 的用法区别 ？
答：
由于专用窗口函数无需参数，因此通常括号中都是空的。而聚合函数一般都需要传参来指定列名。
原则上窗口函数只能在 SELECT 子句中使用。其理由是，在 DBMS 内部，窗口函数是对 WHERE 子句或者 GROUP BY 子句处理后的“结果”进行的操作。
2、PARTITION BY "product_type" 的 PARTITION BY，类似于 GROUP BY。通过 PARTITION BY 分组后的记录集合称为窗口。此处的窗口并非“窗户”的意思，而是代表范围。
PARTITION BY 可以省略，代表全部记录集合为一个窗口。
3、ORDER BY "sale_price" 的 ORDER BY，是在窗口函数调用前，先把每个窗口内的记录集合排序。
问：为什么用 GROUP BY 的时候不需要加 ORDER BY ？