MySQL 窗口函数详解:分析性查询的强大工具

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
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云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介: MySQL 窗口函数从 8.0 版本开始支持,提供了一种灵活的方式处理 SQL 查询中的数据。无需分组即可对行集进行分析,常用于计算排名、累计和、移动平均值等。基本语法包括 `function_name([arguments]) OVER ([PARTITION BY columns] [ORDER BY columns] [frame_clause])`,常见函数有 `ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `DENSE_RANK()`, `SUM()`, `AVG()` 等。窗口框架定义了计算聚合值时应包含的行。适用于复杂数据操作和分析报告。

MySQL 窗口函数提供了一种灵活的方式来处理 SQL 查询中的数据,它们允许你在不需要对数据进行分组的情况下对行集进行分析。窗口函数最常用于分析性操作,比如计算排名、累计和、移动平均值等。MySQL 从版本 8.0 开始支持窗口函数。以下是窗口函数的几个关键概念和常见用法:

窗口函数的基本语法

窗口函数的基本语法结构如下:

sql

代码解读

复制代码

function_name([arguments]) OVER ([PARTITION BY columns] [ORDER BY columns] [frame_clause])
  • function_name: 窗口函数名,如 ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), SUM(), AVG(), 等。
  • PARTITION BY: 可选,用于定义窗口的分区,类似于 GROUP BY
  • ORDER BY: 用于定义窗口内的行顺序。
  • frame_clause: 可选,定义窗口框架,可以是 ROWSRANGE

常见窗口函数

  1. ROW_NUMBER()
  • 为每个分区的每一行分配唯一的行号。

sql

  1. 代码解读
  2. 复制代码
SELECT name, department,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS row_num
FROM employees;
  1. RANK()
  • 为每个分区的每一行分配排名,排名有重复,且后面排名会有跳跃。

sql

  1. 代码解读
  2. 复制代码
SELECT name, department,
       RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees;
  1. DENSE_RANK()
  • 类似于 RANK(),但排名不跳跃。

sql

  1. 代码解读
  2. 复制代码
SELECT name, department,
       DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dense_rank
FROM employees;
  1. NTILE(n)
  • 将分区中的行均匀分布到 n 个桶中,并为每一行分配桶号。

sql

  1. 代码解读
  2. 复制代码
SELECT name, department,
       NTILE(4) OVER (ORDER BY salary DESC) AS quartile
FROM employees;
  1. SUM(), AVG(), MIN(), MAX()
  • 在窗口内计算聚合值。

sql

  1. 代码解读
  2. 复制代码
SELECT name, department, salary,
       SUM(salary) OVER (PARTITION BY department) AS total_salary
FROM employees;

窗口框架

窗口框架用来定义在计算聚合值时哪些行应该被包含在窗口内。框架可以用 ROWSRANGE 来定义。

  • ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW:从分区开始到当前行。
  • ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING:从前一行到后一行。

示例:

sql

代码解读

复制代码

SELECT name, salary,
       SUM(salary) OVER (ORDER BY salary ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS moving_sum
FROM employees;

应用场景

窗口函数在以下场景中非常有用:

  • 计算每个部门内员工的工资排名。
  • 求某段时间内的累计销售额。
  • 计算移动平均值或累计和。
  • 分析和报告需要复杂数据操作的情况。

通过使用窗口函数,开发者可以在查询中轻松实现复杂的分析和报告功能,而不需要进行额外的数据处理。窗口函数提供了一种简洁、优雅的解决方案,可以提高 SQL 查询的表达能力和执行效率。


作者:stormsha

链接:https://juejin.cn/post/7438605834374823955

来源:稀土掘金

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