MySQL数据库基础篇SQL窗口函数示例解析教程

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本文简介 正文介绍 聚合函数 + over() 排序函数 + over() ntile()函数 + over() 偏移函数 + over()

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前段时间,黄同学写了一篇《MySQL窗口实战》文章(文章如下),但是里面大多数是以实战练习为主,没有做详细的解释。

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于是,私信了月牙美女,看看她能否写一篇《窗口函数基础篇》,正好和之前那篇文章配套。这不,很快她就写好了,今天就给大家做一个分享,旨在和大家交流学习哦!

下面是月牙的玩笑简介,附带大图一张哦。

正文介绍

窗口函数,也被称为 “开窗函数”,MySQL8.0以后,就可以使用这些函数了。

我们在力扣刷题的时候,不难发现,比较困难的题目经常会涉及到窗口函数的应用,可以说窗口函数,是检验我们的SQL水平是否到达熟练水平的一个标尺。

窗口函数的格式为: 聚合函数+over()

窗口是描述over()括号内划定的内容,这个内容就是窗口函数的作用域,即操作的数据都在over()的范围内。

对于窗口函数,我个人的理解是给源数据开一扇可以滑动的窗口,在窗口移动的时候可以对其中的数据进行附加计算,如移动平均、分组排序等,窗口可以是一行多行甚至是所有行。

窗口函数,还可以对多组数据进行同步排序、聚合等运算,针对group by子句或where处理后的结果进行操作,只能写入select子句里。

灵魂画手上线,用Excel简单做了个简易版的窗口函数的演示图:

聚合函数 + over()

基本语法:

sum/avg(被加工的字段名) over(partition by 分组的字段名 order by 排序的字段名 rows between … and …)

含义: 表示用partition by分组后针对每个组别进行求和或者求均值。

--包括本行以内和前3行:rows between 6 preceding and current row
--包括本行以内和后3行:rows between current row and 3 following
--包括本行和之前所有的行:rows between unbounded preceding and current row
--包括本行和之后所有的行:rows between current row and unbounded following
--从前3行到下1行(总共包含5行数据):rows between 3 preceding and 1 following

还有一些其它的聚合函数,例如max、min、count,它们的语法结构都类似。

排序函数 + over()

row_number()、rank()、dense_rank()这三个函数,都是对select查询到的结果进行排序,我们来看看这三者的区别。

row_number(): 为不重复的连续排序,从1开始,为查询到的数据依次生成不重复的序号进行排序

基本语法――row_number() over(order by 需要排序的字段asc/desc);

rank(): 为跳跃排序,结果相同的两个数据并列,为下一个数据空出所占的名次,即相同排名会占位

基本语法――rank() over(order by 需要排序的字段 asc/desc);

dense_rank(): 为有重复的连续排序,结果相同的两个数据并列,不为下一个数据空出所占的名次,即相同排名不占位

基本语法――dense_rank() over(order by 需要排序的字段 asc/desc);

我们用一张图来表示这三者间的关系:

ntile()函数 + over()

基本语法: ntile(n) over(partition by…order by…)其中n表示被切分的段数。

ntile(n)用于将分组数据平均切分成n块,如果切分的每组数量不均等,则第一组分得的数据更多。

ntile()函数通常用于比如求年级前10%成绩的学生,则n取值为10,用where筛选出第一组的数据。

偏移函数 + over()

基本语法1:前N行:lead(str, n, default) over(partition by …order by …)

基本语法2:后N行:lag(str, n, default) over(partition by …order by …)

str表示字段名,n表示前/后n行数据,默认值为1,default表示如果取值范围已经超过整个表的返回值,可以不填,不填默认返回N/A。

偏移函数,用于取出同一字段的前N行数据或后N行数据,作为单独的列,这里需要特别注意一下的是,lead代表前N行,lag代表后N行。

以上就是MySQL数据库基础篇窗口函数示例解析教程的详细内容,更多关于MySQL窗口函数基础的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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