SQL 累计求和最高效方式是窗口函数 SUM() OVER()，需指定 ORDER BY 实现逐行累加，支持 PARTITION BY 分组累计及 ROWS BETWEEN 灵活范围控制，并注意 NULL 处理与排序稳定性。
SQL 累计求和最常用、最高效的方式是用窗口函数 SUM() OVER()，它不需要自连接或子查询，逻辑清晰、性能好、可读性强。
基础写法：按时间 / 顺序逐行累加
假设有一张销售表 sales，含字段 order_date（日期）和 amount（金额），想按日期顺序计算每日销售额的累计值：
SELECT order_date, amount, SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date) AS cum_amount FROM sales;注意：ORDER BY 是必须的，否则累计无意义；若日期有重复，建议加上二级排序（如 ID）保证结果稳定：
- SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date, id)
分组内累计：每个客户各自的累计消费
如果要按客户分别计算累计金额（即“每个客户的购买历史累加”），就加上 PARTITION BY：
SELECT customer_id, order_date, amount, SUM(amount) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date) AS cum_per_customer FROM sales;这样每个客户从第一次下单起独立累计，互不影响。常见于用户行为分析、会员 成长路径追踪等场景。
灵活控制范围：只累加最近 N 条记录
默认是“从第一行到当前行”，但你可以用 ROWS BETWEEN 精确指定窗口范围。例如只累加当前行及前两天的数据：
SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)其他常用写法：
- ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW（默认行为，从头累加到当前）
- ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING（当前行到最后一行的汇总）
- RANGE BETWEEN … 适用于需要按值而非行数切分的场景（如相同日期合并累加）
避开常见坑：NULL 值与排序稳定性
累计求和遇到 NULL 不会报错，但 NULL 参与计算会被忽略（SUM 自动跳过）。如果业务要求把 NULL 当 0 处理，记得提前转换：
- 用 COALESCE(amount, 0) 替换原始字段
- 避免在 ORDER BY 中使用可能为 NULL 的字段，否则排序结果不稳定，影响累计逻辑
- MySQL 8.0+、PostgreSQL、SQL Server 2012+、Oracle 都支持标准窗口函数；老版本 MySQL 需改用变量或关联子查询，效率低且易出错
