窗口函数性能差的关键在于分区键选择不当、ORDER BY 排序开销大、重复计算及内存不足导致落盘；应选高基数分区字段、避免冗余排序、复用 WINDOW 子句、调优 work_mem 并控制输入规模。
窗口函数写起来简洁，但性能可能比想象中差得多——尤其在数据量大、分区复杂或排序开销高时。关键不是“该不该用”，而是“怎么用才不拖慢查询”。
分区键选择不当，全表扫描悄悄发生
如果 PARTITION BY 字段没有索引，或者数据倾斜严重（比如 90% 的记录都分到同一个分区），数据库往往无法高效定位每个分区边界，被迫做全局扫描或大量临时排序。例如：PARTITION BY user_type，而 user_type 只有 'guest' 和 'member' 两个值，且 guest 占 95%，那绝大部分计算都挤在一个分区里，CPU 和内存压力陡增。
- 优先用高基数、分布均匀的字段做分区键，如
user_id、order_date（按天） - 检查执行计划，确认是否出现
WindowAgg节点伴随Sort或Materialize，尤其是未走索引的Seq Scan - 必要时对分区字段加索引（注意：PostgreSQL 对
PARTITION BY字段本身不强制要求索引，但能显著加速分区划分）
ORDER BY + 复杂窗口帧，排序成本翻倍
ORDER BY 是窗口函数最隐性的性能杀手。即使你只想要 ROW_NUMBER()，只要写了 ORDER BY，数据库就必须为每个分区单独排序。更危险的是显式指定窗口帧（如 ROWS BETWEEN 10 PRECEDING AND 10 FOLLOWING），它不仅需要排序，还要维护滑动窗口状态，内存占用随窗口宽度线性增长。
- 能不排序就不排序：如果只是求分区计数，用
COUNT(*) OVER (PARTITION BY x)，别加ORDER BY - 避免大范围帧：
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW看似安全，但在无索引排序字段下仍需全分区扫描 - 时间类排序慎用
RANGE：比如RANGE BETWEEN INTERVAL '7 days' PRECEDING AND CURRENT ROW，可能触发大量行比较，远慢于等价的ROWS+ 预先生成序号
嵌套窗口或多次引用同一窗口，重复计算不自知
一个常见误区是：在 SELECT 列表里多次写同一个窗口表达式，比如同时要 AVG(sales) OVER w 和 MAX(sales) OVER w，却分别定义了两次 WINDOW w AS (PARTITION BY region ORDER BY month)。有些数据库（如旧版 PostgreSQL）不会自动复用，而是各自执行一遍分区+排序。
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- 统一用 WINDOW 子句 定义并复用，确保逻辑相同的所有窗口共用一套分区与排序流程
- 避免在子查询或 CTE 中重复计算相同窗口：如果外层只需要聚合结果，考虑先用窗口算出中间值，再在外层聚合，而不是每层都重算
- 在 MySQL 8.0+ 或较新 PostgreSQL 中，可借助物化 CTE（
WITH MATERIALIZED）控制计算时机，但需权衡内存开销
数据量与内存配置不匹配，溢出到磁盘
窗口函数运行时需要把整个分区的数据暂存在内存中做排序或帧计算。当单个分区太大（比如千万级用户行为日志按 user_id 分区），而 work_mem（PostgreSQL）或 sort_buffer_size（MySQL）设置过小，就会触发磁盘临时文件，I/O 成为瓶颈，性能断崖式下降。
- 监控执行计划中的
Temporary File提示，或查看pg_stat_progress_sort视图确认是否落盘 - 按实际负载调优内存参数：比如分区平均大小 50MB，就至少设
work_mem为 128MB；但注意这是每个操作符的上限，高并发下需整体评估 - 对超大分区，考虑业务拆分：比如把 “全量用户活跃度” 拆成 “近30天活跃用户” 再窗口计算，用过滤减少输入规模
窗口函数不是银弹，也不是洪水猛兽。真正影响性能的，往往是分区设计、排序意图和资源约束之间的错配。查执行计划、看数据分布、控输入规模——这三步做实了，大部分陷阱都能绕开。
