MySQL window function

一、开窗函数

1. 介绍

该函数只有MySQL8.0版本才存在

MySQL 8.0 关于开窗函数的官方文档[这里是图片001]https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-functions.html

2. 需求场景

当在业务中,既要显示 聚合前的数据 又要显示 **聚合后的数据,**这时我们可以使用开窗函数来实现.

**具体实例：**下表是关于一年中每个月每个员工的工资记录表（Payroll_records）,现有需求是在保留原表数据基础上,增加一列累计工资（salary_accumulation）累计的计算一年的工资.

原表 Payroll_records

目标表

3. 语法介绍

（1）含义

**窗口函数：**窗口 + 函数

• 窗口： 函数运行时 计算的数据集的范围
• 函数：运行时的函数
  • 聚合函数：COUNT,SUM,MIN,MAX,AVG
  • 内置窗口函数：
    • 取值
      • FIRST_VALUE：取窗口第一个值;
      • LAST_VALUE：取窗口最后一个值;
    • 串行
      • LEAD:窗口内 向下 第n行的值;
      • LAG：窗口内 向上 第n行的值;
    • 排序
      • NTILE：把数据平均分配 指定 N个桶 ,如果不能平均分配 ,优先分配到 编号 小的里面;
      • RANK: 从1 开始 , 按照顺序 相同会重复 名次会留下 空的位置 生成组内的记录编号;
      • ROW_NUMBER： 从1 开始 , 按照顺序 生成组内的记录编号;
      • DENSE_RANK：从1 开始 , 按照顺序 生成组内的记录编号 相同会重复 名次不会会留下空的位置;
      • CUME_DIST
      • PERCENT_RANK

（2）语法结构

• 函数 over([partition by xxx,…] [order by xxx,…] )
• over() :以谁进行开窗 【table】
• partition by： 以谁进行分组 【group by column】
• order by: 以谁进行排序 【column】

（3）实例说明

我们以每个服务器每天的累计启动次数为例来介绍该函数,sql表如下：

• 聚合函数使用——SUM

  select name,
  dt,
  cnt,
  sum(cnt) over (partition by name order by dt ) as cnt_all
  from linux;

  解释：该开窗函数是以name开窗,以dt日期排序,对cnt（每天的启动次数）加和.

  即1+6+13+15+18+28+32

• 聚合函数使用——SUM

  select name,
  dt,
  cnt,
  sum(cnt) over (partition by name order by dt ) as sum_all,
  sum(cnt) over (partition by name order by dt ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) as sum_all1,
  sum(cnt) over (partition by name order by dt ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW ) as sum_all2,
  sum(cnt) over (partition by name order by dt ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND 1 FOLLOWING ) as sum_all3,
  sum(cnt) over (partition by name order by dt ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) as sum_all4,
  sum(cnt) over (partition by name order by dt ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING ) as sum_all5
  from linux;

  解释：

  BETWEEN …… AND：哪行与哪行之间;

  UNBOUNDED：无限制;

  PRECEDING：前面的行,当前面加数字n时,代表窗口从当前行上数n行开始;

  CURRENT ROW ：当前行;

  FOLLOWING：后面的行,当前面加数字n时,代表窗口从当前行下数n行开始

  1、sum_all:与上一个需求相同,实现的就是从头到尾的累加;

  2、sum_all1:窗口范围会随着当前行的变化而发生变化,由上面的三个词的语法可以看出：

  当执行到第1行时,窗口只有第1行本身;当到第2行时,窗口变为1,2两行,此时sum结果就是1+5=6

  以此类推,最后的结果如sum_all1.

  3、sum_all2:窗口从当前行的前三行开始到当前行,例如当前行为第5行时,前三行是2,3,4行

  所以是5+7+2+3=17;

  4、sum_all3:窗口从当前行的前三行开始到当前行的下一行,例如当前行为第2行时,前三行只有第1行

  所以是1+2+7=13;

  5、sum_all4:窗口从当前行的前三行开始到向下无限制,例如当前行为第7行时,前三行是4,5,6

  下面没有其余行,所以从第4加到7行：2+3+4+10+=19;

  6、sum_all5:窗口上下无限制,所以都是所有数加和1+5+7+2+3+10+4=32;

  注意：开窗函数的聚合函数是sum(cnt),因此累加都是对于cnt的值来说的.与此同时,也要明白

  加和的过程要一行一行的,因为一些情况是相对于当前行的,所以窗口大小是动态的.

• 内置窗口函数——NTITLE 分组或者分类（个人理解）

  select name,
  dt,
  cnt,
  sum(cnt) over (partition by name order by dt ) as sum_all,
  ntile(2) over (partition by name order by dt ) as n2,
  ntile(3) over (partition by name order by dt ) as n3
  from linux;

  解释：

  ntitle: 把数据平均分配 指定 N个桶 ,如果不能平均分配 ,优先分配到 编号 小的里面;

  Eg:n2这列是将窗口分为两类,由于不能均分所以1号有四个2号有3个.

• 内置窗口函数——RANK、ROW_NUMBER、DENSE_RANK 编号

  select name,
  dt,
  cnt,
  sum(cnt) over (partition by name order by dt ) as sum_all,
  RANK() over (partition by name order by cnt desc ) as rk,
  ROW_NUMBER() over (partition by name order by cnt desc) as rw,
  DENSE_RANK() over (partition by name order by cnt desc ) as d_rk
  from linux;

  解释：

  我又插入了一些数据来体现三者的不同.

  RANK: 从1 开始,按照顺序相同会重复名次会留下空的位置 生成组内的记录编号,如rk列的446;

  ROW_NUMBER： 从1 开始,按照顺序生成组内的记录编号,第456行直接顺序记录的编号;

  DENSE_RANK：从1 开始,按照顺序生成组内的记录编号相同会重复名次不会会留下空的位置,如44;

注意：这三种内置函数只是赋予编号并不是直接能够排列,需要over()中的order by,当删除上述代码中的desc时,编号就会变为降序,注意下面的rk：

select name,
       dt,
       cnt,
       sum(cnt) over (partition by name order by dt )    as sum_all,
       RANK() over (partition by name order by cnt )    as rk,
       ROW_NUMBER() over (partition by name order by cnt desc)  as rw,
       DENSE_RANK() over (partition by name order by cnt desc ) as d_rk
from linux;

• 内置窗口函数——LEAD、LAG 取值之串行

  select name,
  dt,
  cnt,
  sum(cnt) over (partition by name order by dt ) as sum_all,
  LEAD(dt, 1, “9999-99-99”) over (partition by name order by dt ) as lead_alias,
  LAG(dt, 1, “9999-99-99”) over (partition by name order by dt ) as lag_alias
  from linux;

  解释:

  LEAD:窗口内 向下 第n行的值

  LAG：窗口内 向上 第n行的值

  参数1：要取值的列

  参数2：取上数或者下数第几行的值

  参数3：如果没有值,则用参数3的值代替,例如LAG函数,lag_alias列 第1行上面取不到,

  则用9999-99-99;

• 内置窗口函数——FIRST_VALUE、LAST_VALUE取值之窗口首尾值

  select name,
  dt,
  cnt,
  sum(cnt) over (partition by name order by dt ) as sum_all,
  FIRST_VALUE(cnt) over (partition by name order by dt ) as fv,
  LAST_VALUE(cnt) over (partition by name order by dt ) as lv
  from linux;

  解释

  FIRST_VALUE：取窗口第一个值

  LAST_VALUE：去窗口的最后一个值

  注意：这里也是一个动态的当第n行时,如果不做特殊指定,当到达第n行时,每组的窗口范围是

  从第1行到第n行,因此第一组的窗口的FIRST_VALUE都是第1行的值,LAST_VALUE都是当前行的值

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SQL文件在这里,可以自己下载试一下[这里是图片012]https://download.csdn.net/download/Mr__Sun__/85172998

先自我介绍一下,小编13年上师交大毕业,曾经在小公司待过,去过华为OPPO等大厂,18年进入阿里,直到现在.深知大多数初中级java工程师,想要升技能,往往是需要自己摸索成长或是报班学习,但对于培训机构动则近万元的学费,着实压力不小.自己不成体系的自学效率很低又漫长,而且容易碰到天花板技术停止不前.因此我收集了一份《java开发全套学习资料》送给大家,初衷也很简单,就是希望帮助到想自学又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担.添加下方名片,即可获取全套学习资料哦