一, Mysql 8.0 窗口函数

窗口函数适用场景: 对分组统计结果中的每一条记录进行计算的场景下, 使用窗口函数更好, 注意, 是每一条!! 因为mysql的普通聚合函数的结果(如 group by)是每一组只有一条记录!!!

可以跟Hive的对比着看: 点我, 特么的花了一晚上整理, 没想到跟Hive 的基本一致, 还不因为好久没复习博客了, 淦

注意: mysql 因为没有array数据结构, 无法像Hive一样 行列进行转换;

1.1 窗口函数分类

• MySQL从8.0版本开始支持窗口函数。窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组，不同的是，分组操作会把分组的结果聚合成一条记录，而窗口函数是将分组的结果置于每一条数据记录中。
• 窗口函数可以分为静态窗口函数和动态窗口函数
  • 静态窗口函数的窗口大小是固定的, 不会因为记录的不同而不同;
  • 动态窗口函数的窗口大小会随着记录的不同而变化;

窗口函数总体上可以分为序号函数, 分布函数, 前后函数, 首尾函数和其他函数;

1.2 语法结构

• 窗口函数的语法结构:
  • 函数 OVER ([PARTITioN BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC|DESC])
  • 或者是 函数 OVER 窗口名 … WInDOW 窗口名 AS ([PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC|DESC])

OVER 关键字指定窗口的范围;

• 如果省略后面括号中的内容，则窗口会包含满足WHERE条件的所有记录，窗口函数会基于所有满足WHERE条件的记录进行计算。
• 如果OVER关键字后面的括号不为空，则可以使用如下语法设置窗口。

PARTITION BY 子句: 指定窗口函数按照哪些字段进行分组, 分组后, 窗口函数可以在每个分组中分别执行;
ORDER BY 子句: 指定窗口函数按照哪些字段进行排序, 执行排序操作使窗口函数按照排序后的数据记录的顺序进行编号;
FRAME 子句: 为分区中的某个子集定义规则, 可以用来作为滑动窗口使用;

1.3 窗口函数🌰

准备表和数据:

• 创建表:

CREATE TABLE Goods(    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,    category_id INT,    category VARCHAR(15),    NAME VARCHAR(30),    price DECIMAL(10,2),    stock INT,    upper_time DATETIME);

• 插入数据:

INSERT INTO goods(category_id,category,NAME,price,stock,upper_time)VALUES(1, '女装/女士精品', 'T恤', 39.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),(1, '女装/女士精品', '连衣裙', 79.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),(1, '女装/女士精品', '卫衣', 89.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),(1, '女装/女士精品', '牛仔裤', 89.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),(1, '女装/女士精品', '百褶裙', 29.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),(1, '女装/女士精品', '呢绒外套', 399.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00'),(2, '户外运动', '自行车', 399.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),(2, '户外运动', '山地自行车', 1399.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),(2, '户外运动', '登山杖', 59.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),(2, '户外运动', '骑行装备', 399.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),(2, '户外运动', '运动外套', 799.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),(2, '户外运动', '滑板', 499.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00');

下面针对goods表中的数据来验证每个窗口函数的功能。

1. 序号函数

序号函数是按照一定的分组规则对每一组的数据排序并创建一个序号列

1.1 row_number() - 单纯的对每一组数据编号

[案例]

1 查询 goods 数据表中每个商品分类下价格降序排列的各个商品信息。

SELECT *,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY price DESC) AS row_numFROM goods;

2 查询 goods 数据表中每个商品分类下价格最高的3种商品信息。

SELECT *FROM (SELECT *,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY price DESC) AS top3Price FROM goods) AS tWHERE top3Price <= 3

在名称为“女装/女士精品”的商品类别中，有两款商品的价格为89.90元，分别是卫衣和牛仔裤。两款商品的序号都应该为2，而不是一个为2，另一个为3。此时，可以使用RANK()函数和DENSE_RANK()函数解决;

1.2 rank() - 排序每一组的某一字段, 同等级同序号前后不连续

3

4 使用RANK()函数获取 goods 数据表中类别为“女装/女士精品”的价格最高的4款商品信息。

// 常规思路SELECT *FROM goodsWHERE category = '女装/女士精品'ORDER BY price DESCLIMIT 4#窗口函数rank: 并列SELECT *,RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY price DESC) AS top4PriceFROM goodsWHERE category = '女装/女士精品'LIMIT 4;

1.3 dense_rank() - 排序每一组的某一字段, 同等级同序号前后也连续

5

6

可以看到，使用DENSE_RANK()函数得出的行号为1、2、2、3，相同价格的商品序号相同，且后面的商品序号是连续的

2. 分布函数

2.1 percent_rank() - 等级值百分比, (rank - 1)/ (rows - 1)

2.2 cume_dist() - 累积分布值, <=当前rank值的行数 / 分组内总行数

3. 前后函数

3.1 LAG(expr, n) - 返回当前行的前n行(本组内)的expr值

3.2 LEAD(expr, n)

4. 首位函数

4.1 first_value(expr) , last_value(expr)

5. 其他函数

5.1 nth_value(expr, n)

5.2 ntile(n)

来源地址：https://blog.csdn.net/nmsLLCSDN/article/details/123287490