• 【MySQL 8.0新特性】窗口函数


    1. 窗口函数概述

    什么是窗口函数?

    窗口函数是MySQL8.0新增的,窗口函数又称开窗函数,属于MySQL的一大特点。

    非聚合窗口函数是相对于聚函数来说的。聚合函数是对一组数据计算后返回单个值(即分组),非聚合函数一次只会处理一行数据。窗口聚合函数在行记录上计算某个字段的结果时,可将窗口范围内的数据输入到聚合函数中,并不改变行数

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    窗口函数有什么用?

    窗口函数可以对数据库数据进行实时分析处理,比如市场分析、创建财务报表、创建计划等日常性商务工作。

    窗口函数分为哪几种?

    窗口函数分为以下几种:

    1. 序号函数
      • ROW_NUMBER() —— 排序:1,2,3
      • RANK0 —— 排序: 11,3
      • DENSE_RANK() —— 排序: 1,1,2
    2. 分布函数
      • PERCENT_RANK() —— (rank-1) /(rows-1)
      • CUME_DIST() —— <=当前rank值的行数/总行数
    3. 前后函数
      • LAG (expr,n) —— 返回当前行的前n行的expr的值
      • LEAD (expr,n) —— 返回当前行的后n行的expr的值
    4. 头尾函数
      • FIRST_VALUE(expr) —— 返回第一个expr的值
      • LAST_VALUE (expr) —— 返回最后一个expr的值
    5. 其他函数
      • NTH_VALUE (expr,n) —— 返回第n个expr的值
      • NTILE (n) —— 将有序数据分为n个桶,记录等级数

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    窗口函数的基本用法是怎么样的?

    <窗口函数> OVER ( [PARTITION BY <列清单>] ORDER BY <排序用列清单>)
    
    • 1

    over关键字用来指定函数执行的窗口范围,若后面括号中什么都不写,则意味着窗口包含满足WHERE条件的所有行,窗口函数基于所有行进行计算;如果不为空,则支持以下4中语法来设置窗口。

    1. window_name:给窗口指定一个别名。如果SQL中涉及的窗口较多,采用别名可以看起来更清晰易读

    2. partition by子句:窗口按照哪些字段进行分组,窗口函数在不同的分组上分别执行,**它的作用类似于GROUP BY分组。**如果省略了 PARTITION BY,所有的数据作为一个组进行计算

    3. order by子句:按照哪些字段进行排序,窗口函数将按照排序后的记录顺序进行编号

    4. frame子句:frame是当前分区的一个子集,子句用来定义子集的规则,通常用来作为滑动窗口使用


    2. 序号函数

    序号函数有三个,分别是ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK(),可以用来实现分组排序,并添加序号

    格式如下

    row_number()|rank()|dense_rank() over ( 
      partition by ... 
      order by ... 
    ) 
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4

    这里分别使用三种序号函数进行查询

    -- 对每个部门的员工按照薪资排序,并给出排名
    select 
    dname,
    ename,
    salary,
    row_number() over(partition by dname order by salary desc) as rn 
    from employee;
    
    • 1
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    • 3
    • 4
    • 5
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    • 7

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    -- 对每个部门的员工按照薪资排序,并给出排名 rank
    select 
    dname,
    ename,
    salary,
    rank() over(partition by dname order by salary desc) as rn 
    from employee;
    
    • 1
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    • 4
    • 5
    • 6
    • 7

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    -- 对每个部门的员工按照薪资排序,并给出排名 dense-rank
    select 
    dname,
    ename,
    salary,
    dense_rank() over(partition by dname order by salary desc) as rn 
    from employee;
    
    • 1
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    • 5
    • 6
    • 7

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    观察上面各个序号函数的区别是什么?

    1. ROW_NUMBER():顺序排序——1、2、3
    2. RANK():并列排序,跳过重复序号——1、1、3
    3. DENSE_RANK():并列排序,不跳过重复序号——1、1、2

    3. 分布函数

    分布函数包括PERCENT_RANK()和CUME_DIST()

    1)PERCENT_RANK()函数将某个数值在数据集中的排位作为数据集的百分比值返回,此处的百分比值的范围为 0 到 1

    • 用途:每行按照公式(rank-1) / (rows-1)进行计算。其中,rank为RANK()函数产生的序号,rows为当前窗口的记录总行数
    • 应用场景:不常用
    select 
     dname,
     ename,
     salary,
     rank() over(partition by dname order by salary desc ) as rn,
     percent_rank() over(partition by dname order by salary desc ) as rn2
    from employee;
    
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    2) CUME_DIST

    • 用途:分组内小于、等于当前rank值的行数 / 分组内总行数
    • 应用场景:查询小于等于当前薪资(salary)的比例
    select  
     dname,
     ename,
     salary,
     cume_dist() over(order by salary) as rn1, -- 没有partition语句 所有的数据位于一组
     cume_dist() over(partition by dname order by salary) as rn2 
    from employee;
    
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    • 7

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    这里需要解释一下,就rn1而言

    首先组共12个人(因为没有partition语句 所有的数据位于一组),刘备这行数据对应的rn1是0.25

    大于等于3000的数据共有3条,因此是3/12=0.25


    4. 前后函数

    前后函数有LAG (expr,n)和LEAD (expr n)。

    Lag()和Lead()分析函数可以在同一次查询中取出同一字段的前N行的数据(Lag)和后N行的数据(Lead)作为独立的列。

    在实际应用当中,若要用到取今天和昨天的某字段差值时,Lag()和Lead()函数的应用就显得尤为重要。当然,这种操作可以用表的自连接实现,但是LAG()和LEAD()与left join、rightjoin等自连接相比,效率更高,SQL更简洁。

    • 用途:返回位于当前行的前n行(LAG(expr,n))或后n行(LEAD(expr,n))的expr的值。
    • 应用场景:查询前1名同学的成绩和当前同学成绩的差值。
    /*
    last_1_time: 指定了往上第1行的值,default为'2000-01-01'  
                             第一行,往上1行为null,因此取默认值 '2000-01-01'
                             第二行,往上1行值为第一行值,2021-11-01 
                             第三行,往上1行值为第二行值,2021-11-02 
    last_2_time: 指定了往上第2行的值,为指定默认值
                             第一行,往上2行为null
                             第二行,往上2行为null
                             第四行,往上2行为第二行值,2021-11-01 
                             第七行,往上2行为第五行值,2021-11-02 
    */
    
    -- lag的用法
    select 
     dname,
     ename,
     hiredate,
     salary,
     lag(hiredate,1,'2000-01-01') over(partition by dname order by hiredate) as last_1_time,
     lag(hiredate,2) over(partition by dname order by hiredate) as last_2_time 
    from employee;
    
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    -- lead的用法
    select 
     dname,
     ename,
     hiredate,
     salary,
     lead(hiredate,1,'2000-01-01') over(partition by dname order by hiredate) as last_1_time,
     lead(hiredate,2) over(partition by dname order by hiredate) as last_2_time 
    from employee;
    
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    5. 头尾函数

    头尾函数包括:LAST_VALUE (expr)与FIRST_VALUE(expr)

    • 返回第一个expr的值:FIRST_VALUE(expr)

    • 返回最后一个expr的值:LAST_VALUE(expr)

    • 用途:返回第一个(FIRST_VALUE(expr))或最后一个(LAST_VALUE(expr))expr的值

    • 应用场景:截止到当前,按照日期排序查询第1个入职和最后1个入职员工的薪资

    -- 注意,  如果不指定ORDER BY,则进行排序混乱,会出现错误的结果
    select
      dname,
      ename,
      hiredate,
      salary,
      first_value(salary) over(partition by dname order by hiredate) as first,
      last_value(salary) over(partition by dname order by  hiredate) as last 
    from  employee;
    
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    6. 其他函数

    其他函数包括NTH_VALUE (expr,n)与NTILE (n)

    • NTH_VALUE (expr,n) —— 返回第n个expr的值

    • NTILE (n) —— 将有序数据分为n个桶,记录等级数

    • 用途:将分区中的有序数据分为n个等级,记录等级数

    • 应用场景:将每个部门员工按照入职日期分成3组

    -- 根据入职日期将每个部门的员工分成3组
    select 
      dname,
      ename,
      hiredate,
      salary,
    ntile(3) over(partition by dname order by  hiredate  ) as rn 
    from employee;
    
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    -- 取出每个部门的第一组员工
    select
    *
    from
    (
        SELECT 
            dname,
            ename,
            hiredate,
            salary,
        NTILE(3) OVER(PARTITION BY dname ORDER BY  hiredate  ) AS rn 
        FROM employee
    )t
    where t.rn = 1;
    
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    参考:

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_51146329/article/details/127856341