MySQL8新特性:窗口函数(精讲)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MySQL8新特性:窗口函数(精讲)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。



前言

本博主将用CSDN记录软件开发求学之路上亲身所得与所学的心得与知识,有兴趣的小伙伴可以关注博主!
也许一个人独行,可以走的很快,但是一群人结伴而行,才能走的更远!

一、引入

1、举例

假设我现在有这样一个数据表,它显示了某购物网站在每个城市每个区的销售额:

CREATE TABLE sales(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
	city VARCHAR(15),
	county VARCHAR(15),
	sales_value DECIMAL
);
INSERT INTO sales(city,county,sales_value)
VALUES
('北京','海淀',10.00),
('北京','朝阳',20.00),
('上海','黄埔',30.00),
('上海','长宁',10.00);

查询:

mysql> SELECT * FROM sales;
+----+------+--------+-------------+
| id | city | county | sales_value |
+----+------+--------+-------------+
|  1 | 北京 | 海淀    |          10 |
|  2 | 北京 | 朝阳    |          20 |
|  3 | 上海 | 黄埔    |          30 |
|  4 | 上海 | 长宁    |          10 |
+----+------+--------+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)

需求:现在计算这个网站在每个城市的销售总额、在全国的销售总额、每个区的销售额占所在城市销售额中的比率,以及占总销售额中的比率。

2、使用分组和聚合函数解决

如果用分组和聚合函数,就需要分好几步来计算。

第一步,计算总销售金额,并存入临时表 a:

CREATE TEMPORARY TABLE a       -- 创建临时表
SELECT SUM(sales_value) AS sales_value -- 计算总计金额
FROM sales;

查看一下临时表 a :

mysql> SELECT * FROM a;
+-------------+
| sales_value |
+-------------+
|          70 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

第二步,计算每个城市的销售总额并存入临时表 b:

CREATE TEMPORARY TABLE b    -- 创建临时表
SELECT city,SUM(sales_value) AS sales_value  -- 计算城市销售合计
FROM sales
GROUP BY city;

查看临时表 b :

mysql> SELECT * FROM b;
+------+-------------+
| city | sales_value |
+------+-------------+
| 北京 |          30 |
| 上海 |          40 |
+------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)

第三步,计算各区的销售占所在城市的总计金额的比例,和占全部销售总计金额的比例。我们可以通过下面的连接查询获得需要的结果:

mysql> SELECT s.city AS 城市,s.county AS,s.sales_value AS 区销售额,
    -> b.sales_value AS 市销售额,s.sales_value/b.sales_value AS 市比率,
    -> a.sales_value AS 总销售额,s.sales_value/a.sales_value AS 总比率
    -> FROM sales s
    -> JOIN b ON (s.city=b.city) -- 连接市统计结果临时表
    -> JOIN a                   -- 连接总计金额临时表
    -> ORDER BY s.city,s.county;
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 城市  || 区销售额  | 市销售额   | 市比率  | 总销售额  | 总比率  |
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 上海  | 长宁 |       10 |       40 | 0.2500 |       70 | 0.1429 |
| 上海  | 黄埔 |       30 |       40 | 0.7500 |       70 | 0.4286 |
| 北京  | 朝阳 |       20 |       30 | 0.6667 |       70 | 0.2857 |
| 北京  | 海淀 |       10 |       30 | 0.3333 |       70 | 0.1429 |
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)

结果显示:市销售金额、市销售占比、总销售金额、总销售占比都计算出来了。

3、使用窗口函数解决

同样的查询,如果用窗口函数,就简单多了。我们可以用下面的代码来实现:

mysql> SELECT city AS 城市,county AS,sales_value AS 区销售额,
    -> SUM(sales_value) OVER(PARTITION BY city) AS 市销售额,  -- 计算市销售额
    -> sales_value/SUM(sales_value) OVER(PARTITION BY city) AS 市比率,
    -> SUM(sales_value) OVER() AS 总销售额,   -- 计算总销售额
    -> sales_value/SUM(sales_value) OVER() AS 总比率
    -> FROM sales
    -> ORDER BY city,county;
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 城市  || 区销售额  | 市销售额   | 市比率  | 总销售额  | 总比率  |
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 上海  | 长宁 |       10 |       40  | 0.2500 |       70 | 0.1429 |
| 上海  | 黄埔 |       30 |       40  | 0.7500 |       70 | 0.4286 |
| 北京  | 朝阳 |       20 |       30  | 0.6667 |       70 | 0.2857 |
| 北京  | 海淀 |       10 |       30  | 0.3333 |       70 | 0.1429 |
+------+------+----------+-----------+--------+----------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)

结果显示,我们得到了与上面那种查询同样的结果。
使用窗口函数,只用了一步就完成了查询。而且,由于没有用到临时表,执行的效率也更高了。很显然,在这种需要用到分组统计的结果对每一条记录进行计算的场景下,使用窗口函数更好。

二、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。

  1. 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;
  2. 动态窗口函数的窗口大小会随着记录的不同而变化。

MySQL官方网站窗口函数的网址为:点击跳转。

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,如下表:
MySQL8新特性:窗口函数(精讲),数据库,数据库

三、语法结构

窗口函数的语法结构是:

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]
  1. OVER 关键字指定函数窗口的范围。
    • 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。
  2. 窗口名:为窗口设置一个别名,用来标识窗口。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。

四、分类讲解

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

);

添加数据:

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

1.1 ROW_NUMBER()函数

ROW_NUMBER()函数能够对数据中的序号进行顺序显示。

举例: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。

mysql> SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
    -> id, category_id, category, NAME, price, stock
    -> FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category      | NAME       | price   | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
|       1 |  6 |           1 | 女装/女士精品   | 呢绒外套    |  399.90 |  1200 |
|       2 |  3 |           1 | 女装/女士精品   | 卫衣        |   89.90 |  1500 |
|       3 |  4 |           1 | 女装/女士精品   | 牛仔裤      |   89.90 |  3500 |
|       4 |  2 |           1 | 女装/女士精品   | 连衣裙      |   79.90 |  2500 |
|       5 |  1 |           1 | 女装/女士精品   | T恤        |   39.90 |  1000 |
|       6 |  5 |           1 | 女装/女士精品   | 百褶裙      |   29.90 |   500 |
|       1 |  8 |           2 | 户外运动       | 山地自行车   | 1399.90 |  2500 |
|       2 | 11 |           2 | 户外运动       | 运动外套     |  799.90 |   500 |
|       3 | 12 |           2 | 户外运动       | 滑板        |  499.90 |  1200 |
|       4 |  7 |           2 | 户外运动       | 自行车      |  399.90 |  1000 |
|       5 | 10 |           2 | 户外运动       | 骑行装备    |  399.90 |  3500 |
|       6 |  9 |           2 | 户外运动       | 登山杖      |   59.90 |  1500 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)

举例: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。

mysql> SELECT *
    -> FROM (
    ->  SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
    ->  id, category_id, category, NAME, price, stock
    ->  FROM goods) t
    -> WHERE row_num <= 3;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category      | NAME       | price   | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
|       1 |  6 |           1 | 女装/女士精品   | 呢绒外套    |  399.90  |  1200 |
|       2 |  3 |           1 | 女装/女士精品   | 卫衣        |   89.90 |  1500 |
|       3 |  4 |           1 | 女装/女士精品   | 牛仔裤      |   89.90  |  3500 |
|       1 |  8 |           2 | 户外运动       | 山地自行车   | 1399.90  |  2500 |
|       2 | 11 |           2 | 户外运动       | 运动外套     |  799.90  |   500 |
|       3 | 12 |           2 | 户外运动       | 滑板        |  499.90  |  1200 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+----------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)

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()函数

使用RANK()函数能够对序号进行并列排序,并且会跳过重复的序号,比如序号为1、1、3。

举例:使用RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息。

mysql> SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
    -> id, category_id, category, NAME, price, stock
    -> FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category      | NAME       | price   | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
|       1 |  6 |           1 | 女装/女士精品   | 呢绒外套    |  399.90 |  1200 |
|       2 |  3 |           1 | 女装/女士精品   | 卫衣        |   89.90 |  1500 |
|       2 |  4 |           1 | 女装/女士精品   | 牛仔裤      |   89.90 |  3500 |
|       4 |  2 |           1 | 女装/女士精品   | 连衣裙      |   79.90 |  2500 |
|       5 |  1 |           1 | 女装/女士精品   | T恤         |   39.90 |  1000 |
|       6 |  5 |           1 | 女装/女士精品   | 百褶裙      |   29.90 |   500 |
|       1 |  8 |           2 | 户外运动       | 山地自行车   | 1399.90 |  2500 |
|       2 | 11 |           2 | 户外运动       | 运动外套     |  799.90 |   500 |
|       3 | 12 |           2 | 户外运动       | 滑板        |  499.90 |  1200 |
|       4 |  7 |           2 | 户外运动       | 自行车      |  399.90 |  1000 |
|       4 | 10 |           2 | 户外运动       | 骑行装备    |  399.90 |  3500 |
|       6 |  9 |           2 | 户外运动       | 登山杖      |   59.90 |  1500 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)

举例: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。

mysql> SELECT *
    -> FROM(
    ->  SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
    ->  id, category_id, category, NAME, price, stock
    ->  FROM goods) t
    -> WHERE category_id = 1 AND row_num <= 4;
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| row_num | id | category_id | category      | NAME     | price  | stock |
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
|       1 |  6 |           1 | 女装/女士精品   | 呢绒外套  | 399.90 |  1200 |
|       2 |  3 |           1 | 女装/女士精品   | 卫衣      |  89.90 |  1500 |
|       2 |  4 |           1 | 女装/女士精品   | 牛仔裤    |  89.90 |  3500 |
|       4 |  2 |           1 | 女装/女士精品   | 连衣裙    |  79.90 |  2500 |
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

可以看到,使用RANK()函数得出的序号为1、2、2、4,相同价格的商品序号相同,后面的商品序号是不连续的,跳过了重复的序号。

1.3 DENSE_RANK()函数

DENSE_RANK()函数对序号进行并列排序,并且不会跳过重复的序号,比如序号为1、1、2。

举例:使用DENSE_RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息。

mysql> SELECT DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
    -> id, category_id, category, NAME, price, stock
    -> FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category      | NAME       | price   | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
|       1 |  6 |           1 | 女装/女士精品   | 呢绒外套    |  399.90 |  1200 |
|       2 |  3 |           1 | 女装/女士精品   | 卫衣        |   89.90 |  1500 |
|       2 |  4 |           1 | 女装/女士精品   | 牛仔裤      |   89.90 |  3500 |
|       3 |  2 |           1 | 女装/女士精品   | 连衣裙      |   79.90 |  2500 |
|       4 |  1 |           1 | 女装/女士精品   | T恤        |   39.90 |  1000 |
|       5 |  5 |           1 | 女装/女士精品   | 百褶裙      |   29.90 |   500 |
|       1 |  8 |           2 | 户外运动       | 山地自行车   | 1399.90 |  2500 |
|       2 | 11 |           2 | 户外运动       | 运动外套     |  799.90 |   500 |
|       3 | 12 |           2 | 户外运动       | 滑板        |  499.90 |  1200 |
|       4 |  7 |           2 | 户外运动       | 自行车       |  399.90 |  1000 |
|       4 | 10 |           2 | 户外运动       | 骑行装备     |  399.90 |  3500 |
|       5 |  9 |           2 | 户外运动       | 登山杖       |   59.90 |  1500 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)

举例:使用DENSE_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。

mysql> SELECT *
    -> FROM(
    ->  SELECT DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
    ->  id, category_id, category, NAME, price, stock
    ->  FROM goods) t
    -> WHERE category_id = 1 AND row_num <= 3;
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| row_num | id | category_id | category      | NAME     | price  | stock |
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
|       1 |  6 |           1 | 女装/女士精品   | 呢绒外套  | 399.90 |  1200 |
|       2 |  3 |           1 | 女装/女士精品   | 卫衣     |  89.90  |  1500 |
|       2 |  4 |           1 | 女装/女士精品   | 牛仔裤    |  89.90 |  3500 |
|       3 |  2 |           1 | 女装/女士精品   | 连衣裙    |  79.90 |  2500 |
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

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,后面的商品序号是连续的,并且没有跳过重复的序号。

2、分布函数

2.1 PERCENT_RANK()函数

PERCENT_RANK()函数是等级值百分比函数。按照如下方式进行计算。

 (rank - 1) / (rows - 1)

其中,rank的值为使用RANK()函数产生的序号,rows的值为当前窗口的总记录数。
举例:计算 goods 数据表中名称为“女装/女士精品”的类别下的商品的PERCENT_RANK值。

#写法一:
SELECT RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS r,
PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS pr,
id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods
WHERE category_id = 1;
#写法二:
mysql> SELECT RANK() OVER w AS r,
    -> PERCENT_RANK() OVER w AS pr,
    -> id, category_id, category, NAME, price, stock
    -> FROM goods
    -> WHERE category_id = 1 WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC);
+---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| r | pr  | id | category_id | category      | NAME     | price  | stock |
+---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| 1 |   0 |  6 |           1 | 女装/女士精品   | 呢绒外套  | 399.90 |  1200 |
| 2 | 0.2 |  3 |           1 | 女装/女士精品   | 卫衣     |  89.90 |  1500 |
| 2 | 0.2 |  4 |           1 | 女装/女士精品   | 牛仔裤   |  89.90 |  3500  |
| 4 | 0.6 |  2 |           1 | 女装/女士精品   | 连衣裙   |  79.90 |  2500  |
| 5 | 0.8 |  1 |           1 | 女装/女士精品   | T恤      |  39.90 |  1000 |
| 6 |   1 |  5 |           1 | 女装/女士精品   | 百褶裙   |  29.90  |   500 |
+---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)

2.2 CUME_DIST()函数

CUME_DIST()函数主要用于查询小于或等于某个值的比例。

举例:查询goods数据表中小于或等于当前价格的比例。

mysql> SELECT CUME_DIST() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price ASC) AS cd,
    -> id, category, NAME, price
    -> FROM goods;
+---------------------+----+---------------+------------+---------+
| cd                  | id | category      | NAME       | price   |
+---------------------+----+---------------+------------+---------+
| 0.16666666666666666 |  5 | 女装/女士精品   | 百褶裙      |   29.90 |
|  0.3333333333333333 |  1 | 女装/女士精品   | T恤        |   39.90 |
|                 0.5 |  2 | 女装/女士精品   | 连衣裙      |   79.90 |
|  0.8333333333333334 |  3 | 女装/女士精品   | 卫衣        |   89.90 |
|  0.8333333333333334 |  4 | 女装/女士精品   | 牛仔裤      |   89.90 |
|                   1 |  6 | 女装/女士精品   | 呢绒外套    |  399.90 |
| 0.16666666666666666 |  9 | 户外运动       | 登山杖      |   59.90 |
|                 0.5 |  7 | 户外运动       | 自行车      |  399.90 |
|                 0.5 | 10 | 户外运动       | 骑行装备     |  399.90 |
|  0.6666666666666666 | 12 | 户外运动       | 滑板        |  499.90 |
|  0.8333333333333334 | 11 | 户外运动       | 运动外套    |  799.90 |
|                   1 |  8 | 户外运动       | 山地自行车   | 1399.90 |
+---------------------+----+---------------+------------+---------+
12 rows in set (0.00 sec)

3、前后函数

3.1 LAG(expr,n)函数

LAG(expr,n)函数返回当前行的前n行的expr的值。

举例:查询goods数据表中前一个商品价格与当前商品价格的差值。

mysql> SELECT id, category, NAME, price, pre_price, price - pre_price AS diff_price
    -> FROM (
    ->  SELECT  id, category, NAME, price,LAG(price,1) OVER w AS pre_price
    ->  FROM goods
    ->  WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;
+----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
| id | category      | NAME       | price   | pre_price | diff_price |
+----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
|  5 | 女装/女士精品   | 百褶裙      |   29.90 |      NULL |       NULL |
|  1 | 女装/女士精品   | T恤        |   39.90 |     29.90 |      10.00 |
|  2 | 女装/女士精品   | 连衣裙      |   79.90 |     39.90 |      40.00 |
|  3 | 女装/女士精品   | 卫衣       |   89.90 |     79.90 |      10.00 |
|  4 | 女装/女士精品   | 牛仔裤      |   89.90 |     89.90 |       0.00 |
|  6 | 女装/女士精品   | 呢绒外套    |  399.90 |     89.90 |     310.00 |
|  9 | 户外运动       | 登山杖      |   59.90 |      NULL |       NULL |
|  7 | 户外运动       | 自行车      |  399.90 |     59.90 |     340.00 |
| 10 | 户外运动       | 骑行装备    |  399.90 |    399.90 |       0.00 |
| 12 | 户外运动       | 滑板       |  499.90 |    399.90 |     100.00 |
| 11 | 户外运动       | 运动外套    |  799.90 |    499.90 |     300.00 |
|  8 | 户外运动       | 山地自行车  | 1399.90 |    799.90 |     600.00 |
+----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)

3.2 LEAD(expr,n)函数

LEAD(expr,n)函数返回当前行的后n行的expr的值。

举例:查询goods数据表中后一个商品价格与当前商品价格的差值。

mysql> SELECT id, category, NAME, behind_price, price,behind_price - price AS diff_price

    -> FROM(

    ->  SELECT id, category, NAME, price,LEAD(price, 1) OVER w AS behind_price

    ->  FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;

+----+---------------+------------+--------------+---------+------------+

| id | category      | NAME       | behind_price | price   | diff_price |

+----+---------------+------------+--------------+---------+------------+

|  5 | 女装/女士精品   | 百褶裙      |        39.90 |   29.90 |      10.00 |

|  1 | 女装/女士精品   | T恤        |        79.90 |   39.90 |      40.00 |

|  2 | 女装/女士精品   | 连衣裙      |        89.90 |   79.90 |      10.00 |

|  3 | 女装/女士精品   | 卫衣        |        89.90 |   89.90 |       0.00 |

|  4 | 女装/女士精品   | 牛仔裤      |       399.90 |   89.90 |     310.00 |

|  6 | 女装/女士精品   | 呢绒外套     |         NULL |  399.90 |       NULL |

|  9 | 户外运动       | 登山杖       |       399.90 |   59.90 |     340.00 |

|  7 | 户外运动       | 自行车       |       399.90 |  399.90 |       0.00 |

| 10 | 户外运动       | 骑行装备     |       499.90 |  399.90 |     100.00 |

| 12 | 户外运动       | 滑板        |       799.90 |  499.90 |     300.00 |

| 11 | 户外运动       | 运动外套     |      1399.90 |  799.90 |     600.00 |

|  8 | 户外运动       | 山地自行车   |         NULL | 1399.90 |       NULL |

+----+---------------+------------+--------------+---------+------------+

12 rows in set (0.00 sec)

4、首尾函数

4.1 FIRST_VALUE(expr)函数

FIRST_VALUE(expr)函数返回第一个expr的值。

举例:按照价格排序,查询第1个商品的价格信息。

mysql> SELECT id, category, NAME, price, stock,FIRST_VALUE(price) OVER w AS first_price
    -> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+---------------+------------+---------+-------+-------------+
| id | category      | NAME       | price   | stock | first_price |
+----+---------------+------------+---------+-------+-------------+
|  5 | 女装/女士精品   | 百褶裙      |   29.90 |   500 |       29.90 |
|  1 | 女装/女士精品   | T恤        |   39.90 |  1000 |       29.90 |
|  2 | 女装/女士精品   | 连衣裙      |   79.90 |  2500 |       29.90 |
|  3 | 女装/女士精品   | 卫衣       |   89.90 |  1500 |       29.90 |
|  4 | 女装/女士精品   | 牛仔裤      |   89.90 |  3500 |       29.90 |
|  6 | 女装/女士精品   | 呢绒外套    |  399.90 |  1200 |       29.90 |
|  9 | 户外运动       | 登山杖      |   59.90 |  1500 |       59.90 |
|  7 | 户外运动       | 自行车      |  399.90 |  1000 |       59.90 |
| 10 | 户外运动       | 骑行装备    |  399.90 |  3500 |       59.90 |
| 12 | 户外运动       | 滑板       |  499.90 |  1200 |       59.90 |
| 11 | 户外运动       | 运动外套    |  799.90 |   500 |       59.90 |
|  8 | 户外运动       | 山地自行车  | 1399.90 |  2500 |       59.90 |
+----+---------------+------------+---------+-------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)

4.2 LAST_VALUE(expr)函数

LAST_VALUE(expr)函数返回最后一个expr的值。

举例:按照价格排序,查询最后一个商品的价格信息。

mysql> SELECT id, category, NAME, price, stock,LAST_VALUE(price) OVER w AS last_price
    -> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+---------------+------------+---------+-------+------------+
| id | category      | NAME       | price   | stock | last_price |
+----+---------------+------------+---------+-------+------------+
|  5 | 女装/女士精品   | 百褶裙     |   29.90 |   500 |      29.90 |
|  1 | 女装/女士精品   | T恤        |   39.90 |  1000 |      39.90 |
|  2 | 女装/女士精品   | 连衣裙     |   79.90 |  2500 |      79.90 |
|  3 | 女装/女士精品   | 卫衣       |   89.90 |  1500 |      89.90 |
|  4 | 女装/女士精品   | 牛仔裤     |   89.90 |  3500 |      89.90 |
|  6 | 女装/女士精品   | 呢绒外套   |  399.90 |  1200 |     399.90 |
|  9 | 户外运动       | 登山杖     |   59.90 |  1500 |      59.90 |
|  7 | 户外运动       | 自行车     |  399.90 |  1000 |     399.90 |
| 10 | 户外运动       | 骑行装备   |  399.90 |  3500 |     399.90 |
| 12 | 户外运动       | 滑板       |  499.90 |  1200 |     499.90 |
| 11 | 户外运动       | 运动外套   |  799.90 |   500 |     799.90 |
|  8 | 户外运动       | 山地自行车 | 1399.90 |  2500 |    1399.90 |
+----+---------------+------------+---------+-------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)

5、其他函数

5.1 NTH_VALUE(expr,n)函数

NTH_VALUE(expr,n)函数返回第n个expr的值。

举例:查询goods数据表中排名第2和第3的价格信息。

mysql> SELECT id, category, NAME, price,NTH_VALUE(price,2) OVER w AS second_price,
    -> NTH_VALUE(price,3) OVER w AS third_price
    -> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+
| id | category      | NAME       | price   | second_price | third_price |
+----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+
|  5 | 女装/女士精品   | 百褶裙     |   29.90 |         NULL |        NULL |
|  1 | 女装/女士精品   | T恤        |   39.90 |        39.90 |        NULL |
|  2 | 女装/女士精品   | 连衣裙     |   79.90 |        39.90 |       79.90 |
|  3 | 女装/女士精品   | 卫衣       |   89.90 |        39.90 |       79.90 |
|  4 | 女装/女士精品   | 牛仔裤     |   89.90 |        39.90 |       79.90 |
|  6 | 女装/女士精品   | 呢绒外套   |  399.90 |        39.90 |       79.90 |
|  9 | 户外运动       | 登山杖     |   59.90 |         NULL |        NULL |
|  7 | 户外运动       | 自行车     |  399.90 |       399.90 |      399.90 |
| 10 | 户外运动       | 骑行装备   |  399.90 |       399.90 |      399.90 |
| 12 | 户外运动       | 滑板       |  499.90 |       399.90 |      399.90 |
| 11 | 户外运动       | 运动外套   |  799.90 |       399.90 |      399.90 |
|  8 | 户外运动       | 山地自行车 | 1399.90 |       399.90 |      399.90 |
+----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)

5.2 NTILE(n)函数

NTILE(n)函数将分区中的有序数据分为n个桶,记录桶编号。

举例:将goods表中的商品按照价格分为3组。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-536925.html

mysql> SELECT NTILE(3) OVER w AS nt,id, category, NAME, price
    -> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+----+---------------+------------+---------+
| nt | id | category      | NAME       | price   |
+----+----+---------------+------------+---------+
|  1 |  5 | 女装/女士精品 | 百褶裙     |   29.90 |
|  1 |  1 | 女装/女士精品 | T恤        |   39.90 |
|  2 |  2 | 女装/女士精品 | 连衣裙     |   79.90 |
|  2 |  3 | 女装/女士精品 | 卫衣       |   89.90 |
|  3 |  4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤     |   89.90 |
|  3 |  6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套   |  399.90 |
|  1 |  9 | 户外运动      | 登山杖     |   59.90 |
|  1 |  7 | 户外运动      | 自行车     |  399.90 |
|  2 | 10 | 户外运动      | 骑行装备   |  399.90 |
|  2 | 12 | 户外运动      | 滑板       |  499.90 |
|  3 | 11 | 户外运动      | 运动外套   |  799.90 |
|  3 |  8 | 户外运动      | 山地自行车 | 1399.90 |
+----+----+---------------+------------+---------+
12 rows in set (0.00 sec)

五、小 结

  1. 窗口函数的特点是可以分组,而且可以在分组内排序。另外,窗口函数不会因为分组而减少原表中的行数,这对我们在原表数据的基础上进行统计和排序非常有用。
  2. 窗口函数的本质是在数据库查询语言中引入的一种特殊函数,它与普通聚合函数(如SUM、AVG等)不同。普通聚合函数通常会对整个数据集进行计算,而窗口函数则允许在指定的窗口内进行计算,并将计算结果与每一行关联起来。
  3. 需要注意的是,窗口函数在MySQL 8.0及更高版本中引入,并且不是所有MySQL的版本都支持窗口函数。在使用窗口函数之前,请确保你正在使用的MySQL版本支持该功能。

到了这里,关于MySQL8新特性:窗口函数(精讲)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_52533007/article/details/131619217

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包