在以前的MySQL版本中是沒有窗口函數(shù)的，直到MySQL8.0才引入了窗口函數(shù)。窗口函數(shù)是對查詢中的每一條記錄執(zhí)行一個計算，并且這個計算結(jié)果是用與該條記錄相關的多條記錄得到的。
1.窗口函數(shù)與聚合函數(shù)
窗口函數(shù)與聚合函數(shù)很像，他們都是在一組記錄而不是整張表上執(zhí)行的。但是，一個聚合函數(shù)在一組記錄執(zhí)行后只返回一條結(jié)果而窗口函卻會對改分組內(nèi)的每行記錄都返回一個結(jié)果。
2.常見的窗口函數(shù)
MySQL8.0中定義的窗口函數(shù)主要有以下幾種：
| 函數(shù)名 | 參數(shù) | 描述 |
| cume_dist() | 否 | 累計分布值。即分組值小于等于當前值的行數(shù)與分組總行數(shù)的比值。取值范圍為(0,1]。 |
| dense_rank() | 否 | 不間斷的組內(nèi)排序。使用這個函數(shù)時，可以出現(xiàn)1,1,2,2這種形式的分組。 |
| first_value() | 是；first_value(expr) | 返回分組內(nèi)截止當前行的第一個值。 |
| lag() | 是;lag(expr,[N,[default]]) | 從當前行開始往前取第N行，如果N缺失默認為1。若沒有沒有，則默認返回default。default默認值為NULL |
| last_value() | 是;last_value(expr) | 返回分組內(nèi)截止當前行的最后一個值。 |
| lead() | 是;lead(expr,[N,[default]]) | 從當前行開始往后取第N行。函數(shù)功能與lag()相反，其余與lag()相同。 |
| nth_value() | 是;nth_value(expr,N) | 返回分組內(nèi)截止當前行的第N行。first_valuelast_value th_value函數(shù)功能相似，只是返回分組內(nèi)截止當前行的不同行號的數(shù)據(jù)。 |
| ntile() | 是;ntile(N) | 返回當前行在分組內(nèi)的分桶號。在計算時要先將改分組內(nèi)的所有數(shù)據(jù)劃分成N個桶，之后返回每個記錄所在的分桶號。返回范圍從1到N |
| percent_rank() | 否 | 累計百分比。該函數(shù)的計算結(jié)果為：小于該條記錄值的所有記錄的行數(shù)/該分組的總行數(shù)-1. 所以改記錄的返回值為[0,1] |
| rank() | 否 | 間斷的組內(nèi)排序。其排序結(jié)果可能出現(xiàn)如下結(jié)果：1,1,3,4,4,6 |
| row_number() | 否 | 當前行在其分組內(nèi)的序號。不管其排序結(jié)果中是否出現(xiàn)重復值，其排序結(jié)果都為：1,2,3,4,5 |
注：‘參數(shù)’列說明該函數(shù)是否可以加參數(shù)。“否”說明該函數(shù)的括號內(nèi)不可以加參數(shù)。expr即可以代表字段，也可以代表在字段上的計算，比如sum(col)等。以下相同。
3. over子句
over子句可以指定如何將記錄劃分分區(qū)以供窗口函數(shù)處理。如果over()為空，則是將整個查詢記錄作為一個分組。如果over子句不為空，則其可以指定查詢記錄劃分分組的方式以及記錄在分組內(nèi)部的排序方式。除此之外，over子句也可以和聚合函數(shù)一起用。如果聚合函數(shù)后出現(xiàn)over子句，那么這些聚合函數(shù)也就變成了窗口函數(shù)。如果沒有over子句，則他們?nèi)匀皇蔷酆虾瘮?shù)。可以使用over子句的聚合函數(shù)主要有以下幾種：
avg()、bit_and()、bit_or()、bit_xor()、count()、max()、min()、stddev_pop()、stddev()、std()、stddev_samp()、sum()、var_pop()、variance()、var_samp()
而對于前一部分中介紹的窗口函數(shù)來說，over()子句是強制必須要有的。
over子句中常見的語法形式為：
over_clause:
{OVER (window_spec) | OVER window_name}
其中：
window_spec:
[window_name] [partition_clause] [order_clause] [frame_clause]
window_name: 是指在查詢語句定義的window子句。如果遇到group by、having子句order by子句，那么window子句要放到having子句和order by子句中間。其語法如下：
WINDOW window_name AS (window_spec)
[, window_name AS (window_spec)] ...
而
window_spec:
[window_name] [partition_clause] [order_clause] [frame_clause]
從語法結(jié)構(gòu)可以看出來window子句其實只是把放在over()括號中的內(nèi)容單獨抽出來。
partition_clause:即parittion by expr子句。用來指定記錄分組方式。語法中的expr不僅可以是字段本身，也可以是計算表達式。比如，記錄中有個timestramp類型的字段 ts，在MySQL中，partition by ts 和partition by hour(ts)都是有效的。
order_clause: 即 order by expr desc|asc,expr desc|asc。 用來指定分組內(nèi)的排序方式。
frame_clause: 用來指定當前分組中的子集劃分方式。frame可以在依據(jù)當前行的位置在每個分組內(nèi)移動。使用frame來計算流水流水總和(從分區(qū)開始到當前行)及滾動平均(rolling averages)。
其語法結(jié)構(gòu)如下：
frame_clause:
frame_units frame_extent
frame_units:
{ROWS | RANGE}
frame_extent:
{frame_start | frame_between}
frame_between:
BETWEEN frame_start AND frame_end
frame_start, frame_end:
{ CURRENT ROW
| UNBOUNDED PRECEDING
| UNBOUNDED FOLLOWING
|expr PRECEDING
| expr FOLLOWING
}
其中：
frame_units用來指示當前行和frame的關系
ROWS: 用來定義frame的開始行和結(jié)束行（偏移量依據(jù)的是位置）；RANGE: 定義frame的區(qū)間。（偏移量的基準為當前行的值）
frame_entent用來指示frame的開始行和結(jié)束行。一種是通過指定start和end(frame_start,frame_end。frame_end可以不指定，沒有明確給出的話當前行默認為結(jié)束行），另一種使用between（frame_between）。frame_between的語法很簡單。下面來看frame_start和frame_end。
current row:和rows一起用時，邊界就是當前行。和range一起用時，邊界是當前行的對等點（個人理解，這里所說的對等點應為與當前行的值相等的所有記錄）。
unbounded precceding:使用它時，每個分區(qū)的第一行即為邊界。
unbounded following:使用它時，每個分區(qū)的第一行即為邊界。
expr precedingexpr following: 可以由expr個性化的設置向上(preceding)向下(following)的偏移量。
4.代碼示例
表結(jié)構(gòu)如下：
4.1 row_numberdense_rank rank
select order_date,sum(quantity) as quantity, rank()over(ORDER BY sum(quantity) desc) as rank_result, dense_rank()over(ORDER BY sum(quantity) desc) as dense_result, row_number()over(ORDER BY sum(quantity) desc) as row_result from spm_order group by order_date -- 限定一部分數(shù)據(jù)，沒有實際意義，能展示出這三個函數(shù)的區(qū)別就可以了 having quantity>=98 order by quantity desc
運行結(jié)果如下：
從上面結(jié)果看出：
- rank()函數(shù)一旦遇到重復值，序號會斷。比如2個7之后下個出現(xiàn)的序號是9。
- dense_rank()函數(shù)中即使有重復值，但是序號是連續(xù)的。2個7之后下個出現(xiàn)的序號是8。
- row_number(）不會出現(xiàn)相同的序號。
4.2 cume_distpercent_rank
select order_date,num, cume_dist()over(order by num asc) as cume_result, percent_rank()over(order by num asc) as percent_result from (select order_date,count(1) as num from spm_order group by order_date having num>=27)a order by num asc
代碼運行結(jié)果如下
分析如下：
- cume_dist()：首先總的記錄有10條。當num=27時，num小于等于27的值共有5個，所以其cume_dist()值為0.5；當num=28時，小于等于28的值共有7個，所以cume_dist(）值為0.7； 以此類推。
- percent_rank().當num=27時，num小于27的記錄數(shù)為0，所以percent_rank()為0；當num=28時，num<28的記錄數(shù)共有5個，所以percent_rank()的值為5/9； 而當num=29時，其cume_dist()=7/9；以此類推，直到最大值36對應的值為1.
- 這兩個函數(shù)的作用有點像計算中位數(shù)。
4.3 first_valuelast_value th_value
select sales_name,year_date,num,
first_value(num)over(PARTITION by sales_name order by year_date asc) as first_result,
last_value(num)over(PARTITION by sales_name order by year_date asc) as last_result,
nth_value(num,2)over(PARTITION by sales_name order by year_date asc) as nth_result
from (select sales_name,year(order_date)as year_date,count(1) as num
from spm_order
where sales_name in ("楊健","楚杰","洪光")
group by year(order_date),sales_name
order by sales_name asc,year_date asc)a
代碼運行結(jié)果如下（要注意，這三個函數(shù)計算結(jié)果都是截止當前行）
4.4 ntile()
select sales_name,year_date,num,
ntile(8)over(order by num asc) as n_bin
from (select sales_name,year(order_date)as year_date,count(1) as num
from spm_order
where sales_name in ("楊健","楚杰","洪光")
group by year(order_date),sales_name
order by sales_name asc,year_date asc)a
代碼運行結(jié)果如下：
從結(jié)果上進行分析：
- 首先，分桶號從1到N，都會出現(xiàn)；
- 其次，關于每個桶應該有多少條記錄。可以假設有N個桶，m個球（球數(shù)為總記錄數(shù)），標號從1到N，依次往1號桶到N號桶里投球，每次只投1個球。循環(huán)往復，直到m個球全都投入到N個桶中。最后每個桶里有多少球，現(xiàn)在每個桶里就有多少條記錄。
4.5 laglead
select sales_name,year_date,num,
lag(num,2)over(PARTITION by sales_name order by year_date asc) as lag_result,
lead(num,2)over(PARTITION BY sales_name order by year_date asc) as lead_result
from (select sales_name,year(order_date)as year_date,count(1) as num
from spm_order
where sales_name in ("楊健","楚杰","洪光")
group by year(order_date),sales_name
order by sales_name asc,year_date asc)a
代碼運行結(jié)果如下：
注意，lag()和lead()函數(shù)中出現(xiàn)的字段可以與over()子句中order by中出現(xiàn)的字段不一致。在代碼lag(num,2)中2代表的想要取數(shù)的那一行相比當前行的偏移量(lead中也類似)。
4.6 聚合函數(shù)
select sales_name,year_date,num,
sum(num)over(PARTITION by sales_name) as sum_order,
avg(num)over(PARTITION by sales_name) as mean_order
from (select sales_name,year(order_date)as year_date,count(1) as num
from spm_order
where sales_name in ("楊健","楚杰","洪光")
group by year(order_date),sales_name
order by sales_name asc,year_date asc)a
代碼運行結(jié)果如下：
4.7 order by子句
select sales_name,year_date,num,
sum(num)over(partition by sales_name) as count_1,
count(num)over(partition by sales_name order by num) as count_2
from (select sales_name,year(order_date)as year_date,count(1) as num
from spm_order
where sales_name in ("楊健","楚杰","洪光")
group by year(order_date),sales_name
order by sales_name asc,year_date asc)a
代碼運行結(jié)果如下：
當frame_clause不存在的時候，默認的frame與order by子句是否存在有關：
- 如果有order by子句，則默認的frame是從當前分區(qū)第一行到當前行。即在此種情況下，默認的frame為 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
- 如果沒有order by子句，則默認的frame是指該分區(qū)。如果此時也沒有partition by子句，則相當于全部數(shù)據(jù)。
4.8 window子句
select sales_name,year(order_date) as year_1,count(1) as num,
sum(count(1)) over w as sales_order,
sum(count(1)) over (w_1) as year_order,
rank()over(w order by count(1) desc) as rank_order
-- 三種寫法都是符合語法規(guī)范的
from spm_order
where sales_name in ("楊健","楚杰","洪光")
group by sales_name,year(order_date)
window w as (PARTITION by sales_name),
w_1 as (PARTITION by year(order_date))
order by sales_order
代碼運行結(jié)果如下：
4.9 rows和range
rows和range是不能單獨使用的，但是因為實在不理解這兩個用法上的區(qū)別，所以就進行了單獨的驗證。
select sales_name,month_1,rn_1,num,
sum(num)over(order by month_1 rows between 2 preceding and 1 preceding) as month_row,
sum(num)over(order by month_1 range between 2 preceding and 1 preceding) as month_range,
sum(num)over(order by rn_1 range between 2 preceding and 1 preceding) as rn_range
from (SELECT sales_name,month(order_date) as month_1,count(1) as num,
-- 由于rank()over()返回的是unsigned,當相減結(jié)果為負時(between子句會用到減法)會報錯，所以這里轉(zhuǎn)成signed類型
cast(rank()over(order by month(order_date)) as signed) as rn_1
from spm_order
where sales_name in ("洪光","范彩")
group by sales_name,month(order_date))a
order by month_1 asc
代碼運行結(jié)果如下：
對以上代碼分析：
首先，在這里我新建了一個rn_1列。rn_1列和month_1的區(qū)別在于，month_1的數(shù)據(jù)是連續(xù)的，而rn_1列是有中斷的（兩個1之后出現(xiàn)的是3，我是故意要創(chuàng)建一個中斷的序列，來分析一下range的作用范圍）
先來看month_row的區(qū)別，month_row列的計算結(jié)果為當前行在分區(qū)中按month_1升序排序之后排在其前面的兩行（between and限定的）的sum求和值。所以rows后面的between and限定的偏移量是基于他們在分區(qū)中的排列位置的。
再來看month_range，通過分析其實驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，month_range列的計算為分區(qū)內(nèi)month_1=當前行-1和month_1=當前行-2（-1，-2是由between an子句決定的。preceding代表負，following代表正）所有列的sum求和值。再來看rn_range, rn_range列的計算結(jié)果為分區(qū)內(nèi)month_1=當前行-2的所有里列的sum求和值。所以，rang后面的between and限定的偏移量依據(jù)的是當前行的數(shù)值。
到此這篇關于MySQL8.0中的窗口函數(shù)的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關MySQL8.0 窗口函數(shù)內(nèi)容請搜索服務器之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持服務器之家！
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