金歌 发表于 2024-8-22 17:26:15

MySQL 窗口函数

1,窗口函数

1.1,什么是窗口函数

MySQL窗口函数是一种强大的工具,用于在查询中实验复杂的统计分析,而不必要改变表的结构或数据。MySQL从8.0版本开始支持窗口函数,这些函数也被称为分析函数,由于它们能够处理惩罚相对复杂的报表统计分析场景。
窗口的意思是将数据进行分组,每个分组便是一个窗口,这和利用聚合函数时的group by分组类似,但与聚合函数不同的地方是: 聚合函数(比方:sum/avg/min/max)会针对每个分组(窗口)聚合出一个结果(每一组返回一个结果)。 窗口函数会对每一条数据进行盘算,并不会使返回的数据变少(每一行返回一个结果)
1.2,基本语法

-- 匿名窗口
SELECT
        <窗口函数> over (partition by <分组列名> order by <排序列名>)
FROM `表名`

-- 显式窗口
SELECT
        <窗口函数> OVER w
FROM `表名`
WINDOW w AS (partition by <分组列名> order by <排序列名>)
<窗口函数>的位置,可以放以下两种函数:

[*]聚合函数:如SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN等,可以在不合并行的情况下盘算每行的聚合值。
[*]专用窗口函数:

[*]排序函数:包括RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER等,用于为数据集中的每行分配一个唯一的排名或编号。
[*]偏移函数:包括LAG和LEAD等,用于获取当前行之前的或之后的指定偏移量的值
[*]值函数:FIRST_VALUE和LAST_VALUE返回窗口分区中第一行或最后一行的值,而NTH_VALUE则返回窗口内偏移指定offset后的值。

   由于窗口函数是对where或者group by子句处理惩罚后的结果进行操作,所以窗口函数一样平常出现在select子句或者order by子句中。
where, group by, having都不可引用该列,由于这些语句实验在select之前,此时函数尚未盘算出值。
2,函数详解

原始数据如下,表名:class
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/56c42661827c40f393e00d395b3a359d.png#pic_center
2.1,聚合函数

窗口操作不会将多组查询行折叠成单个输出行。相反,它们为每一行产生一个结果:
SELECT
        *,
        -- 总计
        SUM(score) OVER () AS sum1,
        -- 按course分组求和
        SUM(score) OVER (PARTITION BY course) AS sum2,
        -- 按course分组累计求和
        SUM(score) OVER (PARTITION BY course ORDER BY score DESC) AS sum3       
FROM `class`
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/684bf1a315a946c4a349e3b51a7dad6f.png#pic_center
SELECT
        *,
        SUM(score) OVER w AS sum,
        AVG(score) OVER w AS avg,
        MIN(score) OVER w AS min,
        MAX(score) OVER w AS max,
        COUNT(score) OVER w AS count
FROM `class`
WINDOW w AS (PARTITION BY course ORDER BY score DESC)
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/51e8a84847ee4b2fb10ba6482263c54b.png#pic_center
   留意分数雷同时,分组累计(标黄处)的处理惩罚逻辑(见:《3,进阶用法》)
2.2,排序函数

SELECT
        *,
        ROW_NUMBER() OVER w AS 'row_number',
        RANK() OVER w AS 'rank',
        DENSE_RANK() OVER w AS 'dense_rank'
FROM `class`
WINDOW w AS (PARTITION BY course ORDER BY score DESC)
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e65815cd93454c2bbcc2480bd1a85e87.png#pic_center
   三者的区别如下:
row_number() 排序雷同时不会重复,会根据顺序排序,即:1、2、3、4;
rank() 排序雷同时会重复,序号有空隙,即1、2、2、4这样的排序结果;
dense_rank() 排序雷同时会重复,序号无空隙,即1、2、2、3这样的排序结果;
求每门课程的前两名:
SELECT * FROM (
        SELECT
                *,
                RANK() OVER (PARTITION BY course ORDER BY score DESC) AS `rank`
        FROM `class` ) f
WHERE `rank` <= 2

// 窗口函数得到的列别名不能用于where, group by, having等子句,
// 因为这些语句执行在select之前,此时函数尚未计算出值。
// 以下写法是错误的:
SELECT
        *,
        RANK() OVER (PARTITION BY course ORDER BY score DESC) AS `rank`
FROM `class`
WHERE `rank` <= 2
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c804bac28a164a47b30604b7326f7bec.png#pic_center
如果每门课程只必要前两条数据,可把RANK() 函数换成 ROW_NUMBER()
2.3,偏移函数

语法:LEAD(字段, 偏移量, 填充值)
偏移量默认为1,填充值默认为NULL
SELECT
        *,
        -- 获取前面一行的score
        LAG(score) OVER W AS `lag`,
        -- 获取后面第二行score,且无数据填充0
        LEAD(score, 2, 0) OVER W AS `lead`
FROM `class`
WINDOW w AS (PARTITION BY course ORDER BY score DESC)
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/002cc2f278074b08811ef4875f02dd58.png#pic_center
2.4,值函数

SELECT
        *,
        -- 获取第一行的score
        FIRST_VALUE(score) OVER w AS `first`,
        -- 截止到当前行,获取最后一行score
        LAST_VALUE(score) OVER w AS `last`,
        -- 截止到当前行,获取最后2行score
        NTH_VALUE(score, 2) OVER w AS `second`,
        -- 截止到当前行,获取最后3行score
        NTH_VALUE(score, 3) OVER w AS `third`
FROM `class`
WINDOW w AS (PARTITION BY course ORDER BY score DESC)
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/5cc06c51a5b64c37ad2e5aa04505ba47.png#pic_center
留意了:从结果看,我们对FIRST_VALUE()很清楚,就是获取的第一个值,但是LAST_VALUE()和NTH_VALUE获取的值跟我们想象中的不太一样呢? 没错,LAST_VALUE()和NTH_VALUE是获取的截止到当前为止的值,而不是整个组的最后一个值后指定的值(见:《3,进阶用法》)。
3,进阶用法

<窗口函数> over (
                                partition by <用于分组的列名>
                       order by <用于排序的列名>
                       rows/range 窗口子句
                       )
rows/range:窗口子句,主要用来限定分组(也称窗口)的行数和数据范围。
窗口子句必须和order by 子句同时利用,如果指定了order by 子句未指定窗口子句,则默认为RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW,即从当前分组出发点到当前行。
行比力分析函数lead和lag无窗口子句。
窗口子句常用语法:


[*]CURRENT ROW:当前行
[*]UNBOUNDED:无界限(出发点或终点)
[*]PRECEDING:往前
[*]FOLLOWING:以后
如上文《2.4,值函数》,如果想获取整个窗口的LAST_VALUE()和NTH_VALUE:
SELECT
        *,
        -- 获取第一行的score
        FIRST_VALUE(score) OVER w AS `first`,
        -- 获取最后一行score
        LAST_VALUE(score) OVER w AS `last`,
        -- 获取最后2行score
        NTH_VALUE(score, 2) OVER w AS `second`,
        -- 获取最后3行score
        NTH_VALUE(score, 3) OVER w AS `third`
FROM `class`
WINDOW w AS (
                        PARTITION BY course
                        ORDER BY score DESC
                        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
                        )
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/708c02fdaf524781a260912080cfe8a3.png#pic_center
rows 和range区别:

[*]rows是物理窗口,即根据order by 子句排序后,取的前N行及后N行的数据盘算(与当前行的值无关,只与排序后的行号干系)。
[*]range是逻辑窗口,即根据order by 子句排序后,取的前N行及和当前行有雷同order by值的所有行数据盘算。
比方在《2.1,聚合函数》飘黄部分,由于默认窗口字句是RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW,所以改成把"RANGE"改成"ROWS"就是逐条统计:
SELECT
        *,
        -- 默认RANGE
        SUM(score) OVER w AS sum1,
        -- 指定ROWS
        SUM(score) OVER (w ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS sum2,
        -- 默认RANGE
        COUNT(score) OVER w AS count1,
        -- 指定ROWS
        COUNT(score) OVER (w ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS count2
FROM `class`
WINDOW w AS (PARTITION BY course ORDER BY score DESC)

https://img-blog.csdnimg.cn/direct/455198c19241484c97c8f6e58f5fd3c0.png#pic_center

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