MySQL实战窗口函数SQL分析班级学生考试成绩及生活消费

目录
一、背景介绍 二、建表语句和插入数据 创建表格 插入数据 三、窗口函数分类介绍 四、窗口函数应用 1. 聚合函数 + over()搭配 2. 排序函数 + over()搭配 3. ntile()函数 + over()搭配 4. 偏移函数 + over()搭配

一、背景介绍

今天,野鸡大学高(三)班的月考成绩出来了,这里先给大家公布一下各位同学的考试成绩。

接着,在给大家公布一下各位同学的生活消费情况。

下面我们利用上述考试成绩和生活消费记录,利用mysql做一个简单的分析。

当然,从本文标题就可以看出来。本文就是要结合这份数据,为大家讲述SQL “窗口函数” 应该怎么用?

包括你以后学习hive或者oracle数据库,或者说数据分析面试,这都将是一个很重要的知识点。

二、建表语句和插入数据

创建表格

create table exam_score(
sname varchar(20),
age int,
subject varchar(20),
score varchar(20)
)charset=utf8;

# ----------------------- #

create table cost_fee(
sname varchar(20),
buydate varchar(20),
buycost int
)charset=utf8;

插入数据

insert into exam_score values
('张三' , 18, '语文' , 90),
('张三' , 18, '数学' , 80),
('张三' , 18, '英语' , 70),
('李四' , 21, '语文' , 88),
('李四' , 21, '数学' , 78),
('李四' , 21, '英语' , 71),
('王五' , 18, '语文' , 95),
('王五' , 18, '数学' , 83),
('王五' , 18, '英语' , 71),
('赵六' , 19, '语文' , 98),
('赵六' , 19, '数学' , 90),
('赵六' , 19, '英语' , 80);
# ----------------------- #
insert into cost_fee values
('张三','2019-01-01',10),
('张三','2019-03-03',23),
('张三','2019-02-05',46),
('李四','2019-02-02',15),
('李四','2019-01-07',50),
('李四','2019-03-04',29),
('王五','2019-03-08',62),
('王五','2019-02-09',68),
('王五','2019-01-11',75),
('赵六','2019-02-08',55),
('赵六','2019-03-10',12),
('赵六','2019-01-12',80);

三、窗口函数分类介绍

在正式讲述 “窗口函数” 应用之前,我这里先带着大家梳理一遍 “窗口函数” 的基础。我们可以将窗口函数分为如下几类:

聚合函数 + over()搭配;

排序函数 + over()搭配;

ntile()函数 + over()搭配;

偏移函数 + over()搭配;

具体每一类,有哪些函数呢?观察下面的思维导图。

对于over()里面,这里还有两个常用的关键字,必须要讲述。如下:

partition by + 字段:你可以想象成group by关键字,就是用于 分组” 的关键字;

order by + 字段:这个更容易理解,就是用于 “排序” 的关键字;

四、窗口函数应用

上面给大家介绍了若干常用的 “窗口函数”,这里利用文首创建的数据,讲讲 “窗口函数” 的应用。

希望大家通过每个案例,来总结一下每个函数的含义,这里就不详细写了。

1. 聚合函数 + over()搭配

① 计算每位同学的得分与平均值的情况

select
sname
,subject
,score
,avg(score) over(partition by sname) as avg_score
from
exam_score

结果如下:

② 计算每位同学1-3月消费情况和消费总额

select
sname
,buydate
,buycost
,sum(buycost) over(partition by sname) as sum_cost
from
cost_fee

结果如下:

③ 计算每位同学1-3月消费情况和累计消费总额

select
sname
,buydate
,buycost
,sum(buycost) over(partition by sname order by buydate) as sum_cost
from
cost_fee

结果如下:

注意: 结合②③,大家可以发现partition by结合order by,与不结合order by,得到的完全是不同的结果。一个是分组求总和(不加order by);一个是分组求累计和(加order by)。

2. 排序函数 + over()搭配

① 计算每个科目的排名,相同的分数排名不同,顺序依次增加

select
sname
,subject
,score
,row_number() over(partition by subject order by score) rank1
from
exam_score

结果如下:

② 计算每个科目的排名,相同的分数排名相同,余下排名跳跃增加

select
sname
,subject
,score
,rank() over(partition by subject order by score) rank1
from
exam_score

结果如下:

③ 计算每个科目的排名,相同的分数排名相同,余下排名顺序增加

select
sname
,subject
,score
,dense_rank() over(partition by subject order by score) rank1
from
exam_score

结果如下:

3. ntile()函数 + over()搭配

ntile()函数有点乱入的感觉,你不知道给它分哪一类。该函数主要用 数据切分”。如果说这个函数还有点用的话,就是他也可以对数据进行排序,类似于上面提到的row_number()函数。

① 对exam_score表,进行整张表切分

select
sname
,subject
,score
,ntile(4) over() rank1
from
exam_score

结果如下:

不信你下去试一下,ntile()里面不管写哪个数字,好像都可以。

② 对exam_score表,按照subject分组切分

select
sname
,subject
,score
,ntile(4) over(partition by subject) rank1
from
exam_score

结果如下:

即使是分组切分,你也会发现,这样毫无意义,因为score并没有排序。

③ 对exam_score表,对score排序后,按照subject分组切分(最有用)

select
sname
,subject
,score
,ntile(4) over(partition by subject order by score) rank1
from
exam_score

结果如下:

注意: 仔细观察这种用法,基本可以等效row_number()函数,效果是一样的。

4. 偏移函数 + over()搭配

① 展示各位同学的“上次购买时间”和“下次购买时间”

注:对于第一天,显示 “first buy”;对于最后一天,显示 “last buy

select
sname
,buydate
,lag(buydate,1,'first day') over(partition by sname order by buydate) as 上次购买时间
,lead(buydate,1,'last day') over(partition by sname order by buydate) as 下次购买时间
from
cost_fee

结果如下:

② 截止到当前日期,每位同学的“首次购买时间”和“最后一次购买时间”

select
sname
,buydate
,first_value(buydate) over(partition by sname order by buydate) as 首次购买时间
,last_value(buydate) over(partition by sname order by buydate) as 最后一次购买时间
from
cost_fee

结果如下:

③ 展示每位同学的“首次购买时间”和“最后一次购买时间”

注意: 这里并没有说 “截止到当前日期”,请注意②③之间的区别呀。需求不同,结果就不同。

select
sname
,buydate
,first_value(buydate) over(partition by sname order by buydate) as 首次购买时间
,last_value(buydate) over(partition by sname ) as 最后一次购买时间
from
cost_fee

结果如下:

以上就是MySQL实战窗口函数SQL分析班级学生考试成绩及生活消费的详细内容,更多关于SQL窗口函数分析成绩及消费的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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