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  • mysql开窗函数
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    2022-03-23 20:37:35

     一、开窗函数

              1.什么是窗口函数: 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:
                                                   1.常用的聚合函数
                                                   2.窗口内置的函数

               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(类似group by ) =》 字段
                             order by:以谁进行排序 =》字段

    二、开窗 -内置函数

           1.         NTILE(N)理论解析:
                          把数据平均分配到N中,如果不能平均分配,优先分配到较小的编号中。

                       RANK理论解析:
                          从1开始,按照顺序,生成组内记录的编号,排序相同会重复,在名次中留下空位
                       ROW_NUMBER理论解析:
                          从1开始,按照顺序,生成组内记录的编号,序号没有重复的
                       DENSE_RANK理论解析:
                          从1开始,按照顺序,生成组内记录的编号,排序相同会重复,在名次中不留下空位

           2.            行段问题

                            lag   向上取第几行
                            lead    向下取第几行
                            语法格式:lag(input[, offset[, default]])
                            input =》 col 
                            offset =》 取第几行
                            default=》 取不到时 给一个默认值

           3.             取值问题
                            FIRST_VALUE(col):取分组后 截止到当前行 第一个值
                            LAST_VALUE(col):取分组后 截止到当前行 最后一个值

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  • MySQL开窗函数

    千次阅读 2022-04-18 19:26:13
    关于MySQL8.0中开窗函数的学习

    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


     SQL文件在这里,可以自己下载试一下https://download.csdn.net/download/Mr__Sun__/85172998

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  • mysql开窗函数

    2022-04-17 20:48:28
    mysql开窗函数 1.定义 窗口函数为了解决想要即显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据。 开窗函数对一组值进行操作,不需要group by 子句对数据进行分组,能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列 注意:开窗...

    mysql开窗函数

    1.定义

    • 窗口函数为了解决想要即显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据。
    • 开窗函数对一组值进行操作,不需要group by 子句对数据进行分组,能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列

    注意:开窗函数在mysql8.0后才有

    2.语法

    函数名(列) over(选项【选项可以为 partition by 列 order by 列】)

    over(partition by xxx) 按照xxx所有行进行分组
    over(partition by xxx order by aaa) 按照xxx分组,按照aaa排序
    

    3.开窗函数的分类

    3.1聚合开窗函数

    • 函数名如果是聚合函数,则成为聚合开窗函数
      • 语法:聚合函数(列) over(partition by 列 order by 行)
      • 常见的聚合函数:sum(),count(),max(),min()…
    计算每个学生的及格数
    -- 使用聚合函数
    select student_id,count(sid) from score where num>=60 group by student_id;
    
    -- 使用开窗函数
    select sid,student_id,count(sid) over(partition by student_id order by student_id) 及格数 
    from score where num>=60;
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    总结

    开窗函数不会修改源数据表的结构,会在表的最后一列添加想要的结果,如果分组存在多行数据,则重复显示

    3.2排序开窗函数

    • row_number(行号)
      • 生成连续的序号,不考虑分数相同
    • rank(排名)
      • 相同分数的排名一样,后面排名为真正的序号,排名存在跳跃性
      • 例如:12225,排名为2的有3个,下一个排名为5,因为前面有4个成绩
    • dense_rank(密集排序)
      • 相同分数的排名一样,是连续的排名
      • 例如:12223,排名为2的有3个,下一个排名为3
    • ntile(分组排名)
      • ntile有桶的概念
      • ntile(6),将总记录划分为6桶,如果是12条记录,就是一桶2条记录
      • 排名就是:112233445566
      • 排序的结果数字大小只能用于桶与桶之间,桶内部虽然序号相同,但是num不一定相同
    -- 看代码区分关系
    select s.sid,s1.sname,s1.gender,c.cname,s.num,
    row_number() over(partition by c.cname order by num desc) as row_number排名,
    rank() over(partition by c.cname order by num desc) as rank排名,
    dense_rank() over(partition by c.cname order by num desc) as dense_rank排名,
    ntile(6) over(partition by c.cname order by num desc) as ntile排名
    from score as s 
    join student s1 on s.student_id=s1.sid
    left join course c on s.course_id=c.cid;
    

    在这里插入图片描述

    案例:
    -- 查询各科成绩前三名的学生成绩信息
    select * from(
    select s.sid,s1.sname,s1.gender,c.cname,s.num,
    dense_rank() over(partition by c.cname order by num desc) as dense_rank排名
    from score as s 
    join student s1 on s.student_id=s1.sid
    left join course c on s.course_id=c.cid) as e
    where dense_rank排名<=3;
    

    3.3其他

    • lag(col,n)

      统计窗口内向上第n行值

    • lead(col,n)

      统计窗口内往下第n行值

      这两种函数可以用于同列中相邻行的数据相减操作

    案例
    -- 对于下面的数据,对于同一用户(uid)如果在2分钟之内重新登录,则判断为作弊,统计哪些用户有作弊行为,并计算作弊次数
    -- 去时间差
    SELECT *, 
    	format(相差秒数 / 60, 3) 相差分钟数 
    	FROM 
    		( SELECT id, 
             		uid, 
             login_time, 
             -- 加一列时间
             lead (login_time, 1) over ( PARTITION BY uid ORDER BY login_time ) lead_time, 
             -- 求2列时间的差值
    		timestampdiff( 
                SECOND, 
                login_time, 
                ( lead (login_time, 1) over ( PARTITION BY uid ORDER BY login_time ))
                         ) 相差秒数 
    		FROM lag_table ) as e;
    -- 求作弊次数
    SELECT uid,count(1) 作弊次数
    	FROM 
    		( SELECT id, 
             		uid, 
             login_time, 
             -- 加一列时间
             lead (login_time, 1) over ( PARTITION BY uid ORDER BY login_time ) lead_time, 
             -- 求2列时间的差值
    		timestampdiff( 
                SECOND, 
                login_time, 
                ( lead (login_time, 1) over ( PARTITION BY uid ORDER BY login_time ))
                         ) 相差秒数 
    		FROM lag_table ) as e
    	where format(相差秒数 / 60, 3)<=2 group by uid;
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    • first_value(column)

      取分组内排序后,截止当前行,第一个值

      -- 取科目成绩最大值
      -- 根据降序,第一个值是最大值
      select s.sid,s1.sname,s1.gender,c.cname,s.num,
      first_value(num) over(partition by c.cname order by num desc) as firstvalue
      from score s join student s1 on s.student_id=s1.sid
      left join course c on s.course_id=c.cid;
      

    在这里插入图片描述

    • last_value(column)

      • 取分组内排序后,截止到当前行,最后一个值
      • last_value()默认统计范围是rows between unbounded preceding and current row,就是取当前行数据与当前行之前的数据比较
      修改范围:
      在order by 后面加上rows between unbounded preceding and unbounded following
      即:order by rows between unbounded preceding and unbounded following
      就变为:当前分组数据与数据进行比较,取最后一个值
      unbounded 无限制的
      preceding 分区的当前记录向前的偏移量
      current 当前
      following 分区的当前记录向后偏移量
      
      -- 取科目成绩最小值
      -- 根据降序,最后一个值是最小值,要修改范围
      select s.sid,s1.sname,s1.gender,c.cname,s.num,
      last_value(num) over(partition by c.cname order by num desc rows between unbounded preceding and unbounded following) as lastvalue
      from score s join student s1 on s.student_id=s1.sid
      left join course c on s.course_id=c.cid;
      

    在这里插入图片描述
    https://www.luffycity.com/

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  • MYSQL开窗函数详解

    2022-06-08 19:52:04
    MYSQL8.0支持窗口函数(Window Function),也称分析函数。窗口函数与组分聚合函数...如果对pandas的DataFrame中agg()/apply()/transform()这三个方法比较清楚的小伙伴,下面学习开窗函数会特别简单。 function(args)o

    基本概念

    MYSQL8.0支持窗口函数(Window Function),也称分析函数。窗口函数与组分聚合函数类似,但是每一行数据都会生成一个结果。如果我们将mysql与pandas中的DataFrame做类比学习的话他们的对应关系如下:

    • SQL分组聚合函数对应 => df.groupby([‘分组字段’])[‘目标’].agg()/apply()
    • SQL开窗函数对应 => df.groupby([‘分组字段’])[‘目标’].transform()

    所以以下函数:SUM/AVG/COUNT/MAX/MIN等既能做聚合函数又能做窗口函数,可称聚合窗口函数。

    如果对pandas的DataFrame中agg()/apply()/transform()这三个方法比较清楚的小伙伴,下面学习开窗函数会特别简单。
    在这里插入图片描述

    窗口函数表达式

    function(args)over(
        partition by …
        order by… [desc]
        frame
    )

    • partition by:按照指定字段进行分区,两个分区由边界分隔,开窗函数在不同的分区内分别执行,在跨越分区边界时重新初始化。
    • order by:按照指定字段进行排序,开窗函数将按照排序后的记录顺序进行编号。可以和partition
      by子句配合使用,也可以单独使用。
    • frame:当前分区的一个子集,用来定义子集的规则,通常用来作为滑动窗口使用。

    对于滑动窗口的范围指定,通常使用rows between frame_start and frame_end 语法来表示行范围,frame_start 和 frame_end 可以支持如下关键字,来确定不同的动态行记录:

    • current row 边界是当前行,一般和其他范围关键字一起使用
    • unbounded preceding 边界是分区中的第一行
    • unbounded following 边界是分区中的最后一行
    • expr preceding 边界是当前行减去expr的值
    • expr following 边界是当前行加上expr的值

    窗口函数之-排序函数

    • row_number() :序号不重复,序号连续
    • dense_rank() :序号可以重复,序号连续
    • rank() :序号可以重复,序号不连续

    分数排序leetcode178题 【不分组排序 】

    在这里插入图片描述

    select 
        score,
        dense_rank() over(order by score desc) as 'rank'
    from 
        Scores
    

    部门工资最高员工leetcode184题【分组排序】

    在这里插入图片描述

    select
    Department,
    Employee,
    Salary
    from
    #----------将下面看作一个表----------
    (select
    b.name as Department,
    a.name as Employee,
    Salary,
    rank() over(partition by departmentID order by salary desc) as salary_rank
    from 
        Employee a
    join 
        Department b 
    on 
        a.departmentID = b.id) t
    #----------用dense_rank()效果一样------------   
    where
    salary_rank=1
    

    窗口函数之-滑动窗口

    在这里插入图片描述

    实战演练:

    在这里插入图片描述

    select 
    	product,
    	year_month,
    	gmv,
    	avg(gmv) over (partition by department, product order by year_month rows 2 preceding) as avg_gmv
    from 
    	product	
    

    输出结果:
    在这里插入图片描述

    滚动求从上架到本月平均GMV?

    select 
    	product,
    	year_month,
    	gmv,
    	avg(gmv) over (partition by department, product order by year_month) as avg_gmv
    from 
    	product	
    

    等价与:

    select 
    	product,
    	year_month,
    	gmv,
    	avg(gmv) over (partition by department, product order by year_month rows unbounded preceding) as avg_gmv
    from 
    	product	
    

    在这里插入图片描述
    注意:若需要求组内所有数据的平均:

    select 
    	product,
    	year_month,
    	gmv,
    	avg(gmv) over (partition by department, product) as avg_gmv
    from 
    	product	
    

    窗口函数之-前后函数

    应用:求同比增长、环比增长

    • lead(expression,n):返回当前行的后n行 => shift(-n) 数据超前n阶,与之对齐的就是后n行的数据
    • lag(expression,n):返回当前行的前n行=> shift(n)数据滞后n阶,与之对齐的就是前n行的数据

    参数解析:
    expression:作用的字段
    n:阶数

    在这里插入图片描述

    select 
    	product,
    	year_month,
    	department,
    	gmv,
    	lag(gmv,1) over (partition by department, product order by year_month) as lag_gmv,
    	cast(gmv as double) / lag(gmv,1) over (partition by department, product order by year_month) - 1 as growth_rate
    from product
    

    简化写法:

    select 
    	product,
    	year_month,
    	department,
    	gmv,
    	lag(gmv,1) over w as lag_gmv,
    	cast(gmv as double) / lag(gmv,1) over w - 1 as growth_rate
    from product
    WINDOW w as (partition by department, product order by year_month)
    

    注意:cast(gmv as double)是将gmv转化为double类型。
    在这里插入图片描述
    问题:
    日期不连续怎么办?
    可以通过join万年历解决。

    窗口函数求top 10%

    • percent_rank():公式 =(分组内当前的rank值-1)/(分组内总行数-1)
    • cume_dist():公式 =(分组内当前的rank值 )/( 分组内总行数)

    对求解出的结果做限制result<=0.1即可得到前10%

    • ntile(n)
      功能:(相当于排序后分桶 / 百分位分桶)
      将排序分区划分特定数量的组;对应每一行,ntile(n)函数返回一个桶号,表示当前行所属的组。

    求top10%:去ntile(n)中的n=10分桶后得到组号为1的即为前10%。

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • MySQL开窗函数练习SQL文件
  • 目前在 MSSQLServer、Oracle、DB2 等主流数据库中都提供了对开窗函数的支持,不过非常遗憾的是 MYSQL 暂时还未对开窗函数给予支持。 开窗函数简介:与聚合函数一样,开窗函数也是对行集组进行聚合计算,但是它不像...
  • mysql开窗函数使用

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  • 开窗函数类似于聚合函数(group by),主要实现数据的分组统计,在PostgreSQL中被称为窗口函数、在Oracle中被称为分析函数、在DB2中被称为OLAP函数。over在某些情况下可以完全替代group by,但大多情况下,over比group...
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    2022-09-21 13:15:02
    开窗函数
  • Mysql 开窗函数实战

    2021-01-18 19:15:20
    Mysql 开窗函数实战Mysql 开窗函数Mysql8.0+ 中可以得以使用,实在且好用。row number() overrank() overdense rank()ntile()我们先上测试数据,是不同姓名,不同课程的分数表;/*测试数据*/CREATE TABLE`school_...
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    mysql 8.0版本新增了对开窗函数的支持。 只要的函数row_number(),rank(),dense_rank()这三个函数都是用于返回结果集的分组内每行的排名 三者的区别: row_number() : 不管排名是否有相同的,都按照顺序1,2,3...
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    mysql实现开窗函数http://blog.itpub.net/29989552/viewspace-2123077/学习过oracle的应该知道,oracle中的分析函数功能十分强大,包括mssql、postgresql等数据库都支持开窗函数。然而mysql至今都没有提供这样的功能...

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