在测试Snowflake窗口函数时，发现FIRST_VALUE结合IGNORE NULLS在不同窗口帧定义下的行为不符合预期，具体情况如下：

测试数据集构建 #

create or replace temporary table test_data as
select  * from values
(null, 1, 1),
(2,    1, 2),
(3,    1, 3),
(4,    1, 4),
(5,    1, 5)
as t(id, partition_col, order_col);

测试查询 #

Query 1（有限窗口帧） #

select
order_col,
id,
first_value(id ignore nulls)
over (partition by partition_col
order by order_col
rows between 1 preceding and current row) as fv_limited
from test_data;

Query 2（累积窗口帧） #

select
order_col,
id,
first_value(id ignore nulls)
over (partition by partition_col
order by order_col
rows between unbounded preceding and current row) as fv_unbounded
from test_data;

不符合预期的结果 #

• Query 1的首行fv_limited为null（符合预期，因为窗口帧仅包含首行的null值）
• Query 2的首行fv_unbounded却为2，但按预期此时窗口帧仅包含首行的null值，不应获取到后续行的非null值

疑问 #

• 该行为是否为设计逻辑：当窗口帧为UNBOUNDED PRECEDING时，IGNORE NULLS会重新解读有序集合？
• 或是Snowflake的实现特性：对累积帧采用更"持久"的处理，将首个非null值反向传递？

希望明确该行为的正式语义，以及能否在生产逻辑中可靠依赖此行为。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arkadiusz