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  • mysql窗口函数(mysql版本8 ):1.涉及到排名问题,可以使用窗口函数2.专用窗口函数rank, dense_rank, row_number有什么区别呢?它们的区别我举个例子,你们一下就能看懂:select *,rank() over (order by 成绩 desc) ...

    mysql窗口函数(mysql版本8 ):

    1.涉及到排名问题,可以使用窗口函数

    2.专用窗口函数rank, dense_rank, row_number有什么区别呢?

    它们的区别我举个例子,你们一下就能看懂:

    select *,

    rank() over (order by 成绩 desc) as ranking,

    dense_rank() over (order by 成绩 desc) as dese_rank,

    row_number() over (order by 成绩 desc) as row_num

    from 班级

    结果:

    1)rank函数:如果有并列名次的行,会占用下一名次的位置。

    2)dense_rank函数:如果有并列名次的行,不占用下一名次的位置。

    3)row_number函数:不考虑并列名次的情况。

    其他:

    对于“累计”问题,要想到用聚合函数作为窗口函数。比如累计求和,用sum。

    sum(列名) over (partition byorder by)

    累计求平均值,用avg。

    avg(列名) over (partition byorder by)

    可用聚合函数最为窗口函数:

    select 雇员编号,薪水,sum(薪水) over(order by 雇员编号) as累计薪水

    from薪水表

    总结:

    select 列1,列2,sum(列2) over (order by 列1) as 累计值

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  • MySQL-Front 比较强大的MYSQL窗口管理程序 可用鼠标点击直接增删改表及值。 也可以用SQL语言。
  • 窗口函数初识窗口函数也叫OLAP函数(Online Anallytical Processing,联机分析处理),可以对数据进行实时...窗口函数进阶mysql 8.0 之后的版本开始支持窗口函数的功能,窗口函数一般用于实现排名和Top N的问题,下面...

    窗口函数初识

    窗口函数也叫OLAP函数(Online Anallytical Processing,联机分析处理),可以对数据进行实时分析处理。窗口函数和group by有类似之处,其区别在于窗口会对每个分组之后的数据进行分别操作,而group by一般对分组之后的函数使用聚集函数汇总。

    窗口函数进阶

    mysql 8.0 之后的版本开始支持窗口函数的功能,窗口函数一般用于实现排名和Top N的问题,下面用过leetcode的几个例子来说明一下,窗口函数的用法。

    Leetcode 178 (Medium)成绩排名

    这个题目需要实现对成绩的排名,并且有相同分数时排名相同,但不占用下一个同学的名次。考虑使用窗口函数dense_rank():

    select score, dense_rank() over(order by score desc) as "Rank" from Scores;

    Leetcode 184 (Medium)部门工资最高的员工

    这个题目需要找出每个分组中的最大值,可以使用group by,但是我推荐使用窗口函数dense_rank():

    select ed.Department, ed.Employee, ed.Salary from

    (select d.Name as Department, e.Name as Employee, e.Salary,

    dense_rank() over(partition by d.Name order by e.Salary desc) as ranking

    from Employee as e inner join Department as d on e.DepartmentId = d.Id) as ed

    where ed.ranking = 1 order by ed.Department;

    除了使用排名函数dense_rank()以外,我们还使用分组操作partition by,在每个分组中构造排名,并通过where筛选。

    Leetcode 185 (Hard)部门工资前三高的所有员工

    这个题目是一个Top N的问题,这里的N为3,因此我们还是使用窗口函数分组并在上一题的基础上更改筛选条件:

    select Department, Employee, Salary

    from (select d.Name as Department,

    e.Name as Employee,

    e.Salary as Salary,

    dense_rank() over(partition by d.Name order by e.Salary desc) as ranking

    from Employee as e inner join Department as d on e.DepartmentId = d.Id) as ed

    where ed.ranking <=3;

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  • MySQL窗口函数是8.0及以后才有的新特性。 安装mysql8.0(docker安装方式) 安装docker 安装docker #下载指定版本docker wget ...

    注意

    MySQL窗口函数是8.0及以后才有的新特性。

     

    安装mysql8.0(docker安装方式)

    安装docker

    安装docker

    #下载指定版本docker
    wget https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo -O /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
    #安装docker
    yum -y install docker-ce-18.06.1.ce-3.el7
    #开启docker服务
    systemctl enable docker && systemctl start docker
    #查看docker版本
    docker --version
    #查看docker信息
    docker info

    设置docker仓库为阿里镜像仓库

    cat > /etc/docker/daemon.json << EOF
    {
      "registry-mirrors": ["https://b9pmyelo.mirror.aliyuncs.com"]
    }
    EOF
     
    # 重启docker
    systemctl restart docker
    # 查看仓库是否加入成功
    docker info

    安装mysql8.0

    拉取mysql8.0镜像

    docker pull mysql:8.0

    启动mysql容器 

    docker run -p 3306:3306 --name mysql8.0 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d mysql:8.0

    其中   -p 本机端口:容器端口     --name为容器名称   mysql密码为root   

    解决远程登录问题

    进入容器

    docker exec -it mysql8.0 bash

    设置远程登录

    #登录mysql
    mysql -uroot -p
    #设置
    ALTER user 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'root';
    #刷新设置
    FLUSH PRIVILEGES; 
    #退出mysql
    exit;

    窗口函数

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/92654574

    https://blog.csdn.net/weixin_39010770/article/details/87862407

    参考

    docker安装mysql8.0: https://blog.csdn.net/csdnssssss/article/details/105564148

    解决远程登录 https://www.cnblogs.com/skyislimit/p/9924578.html

    窗口函数:

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/92654574

    https://blog.csdn.net/weixin_39010770/article/details/87862407

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  • mysql窗口函数

    2020-08-14 15:35:33
    专用的窗口函数 CUME_DIST() CUME_DIST() OVER ( PARTITION BY expr, … ORDER BY expr [ASC | DESC], … ) 计算公式是: ROW_NUMBER() / total_rows 示例: 在这里插入代码片 ROW_NUMBER() / total_rows 3. ...

    窗口函数

    什么是窗口函数

    MYSQL从8.0开始支持窗口函数

    窗口函数:窗口类似于窗户,限定一个空间范围,可以理解为记录集合。窗口函数也就是满足某种条件的几率集合上执行特殊函数,对于每条记录都要在此窗口内执行函数,窗口大小都是固定的,这种属于静态窗口;不同的记录对应不同的窗口,这种动态变化的窗口叫滑动窗口。

    窗口函数的基本用法如下:

    函数名 ([expr])over 子句
    函数() over()

    其中,over是关键字,用来指定函数执行的窗口范围,包含三个分析子句:分组(partition by )子句,排序(order by)子句,窗口(rows)子句,如果后面括号中什么都不写,则意味着窗口包含满足where条件的所有行,窗口函数基于所有行进行计算;如果不为空,则支持以下语法来设置窗口:

    函数名 ([expr])over (partition by <要分组的列> order by <要排序的列> rows between <数据范围>)

    知识点总结

    rows between 2 preceding and current row --取当前行和前面两行
    rows between unbounded preceding and current row --包括本行和之前所有的行
    rows between current row and unbounded following --包括本行和之后所有的行
    rows between 3 preceding and current row --包括本行和前面三行
    rows between 3 preceding and 1 following --从前面三行和下面一行,总共五行
    -- 当order by后面缺少窗口从句条件,窗口规范默认是rows between unbounded preceding and current row.
    -- 当order by和窗口从句都缺失, 窗口规范默认是 rows between unbounded preceding and unbounded following
    

    窗口函数的应用

    聚合类窗口函数

    1. 累计计算函数,累计求和,sum() over ()
    # 需求1: 查询出2019年每月的支付总额和当年累积支付总额
    
    -- step1 过滤出2019年数据
    select * from user_trade where year(pay_time)=2019;
    -- step2 在1的基础上,按照月份进行group by 分组,统计每个月份的支付总额
    select MONTH(pay_time),sum(pay_amount)
    FROM user_trade
    WHERE YEAR (pay_time) = 2019
    GROUP BY MONTH (pay_time);
    -- step3 在2的基础上应用窗口函数实现需求 
    SELECT a.MONTH, a.pay_amount,
    sum(a.pay_amount) over (ORDER BY a.MONTH) --此时没有使用rows指定窗口数据范围,默认当前行及其之前的所有行
    FROM( SELECT MONTH(pay_time) MONTH, sum(pay_amount) pay_amount
    FROM user_trade WHERE YEAR(pay_time) = 2019
    GROUP BY MONTH (pay_time)) a
    
    #需求2:查询出2018-2019年每月的支付总额和当年累积支付总额
    SELECT a.year,a.month,a.pay_amount,
    sum(a.pay_amount) over(partition by a.year order by a.month)
    FROM
    (SELECT year(pay_time) year,month(pay_time) month,
    sum(pay_amount) pay_amount
    FROM user_trade
    WHERE year(pay_time) in (2018,2019)
    GROUP BY year(pay_time),
    month(pay_time))a;
    
    1. 移动平均:avg() over()
    #需求3: 查询出2019年每个月的近三月移动平均支付金额
    SELECT a.month, a.pay_amount,
    avg(a.pay_amount) over(order by a.month rows between 2 preceding and current row)
    FROM 
    (SELECT month(pay_time) month, sum(pay_amount) pay_amount
    FROM user_trade
    WHERE year(pay_time)=2019
    GROUP BY month(pay_time))a;
    
    1. 最大、小值:max()/min() over()
    #需求4: 查询出每四个月的最大月总支付金额
    SELECT a.month,
           a.pay_amount,
           max(a.pay_amount) over(order by a.month rows between 3 preceding
    and current row)
    FROM
          (SELECT substr(pay_time,1,7) as month,
                  sum(pay_amount) as pay_amount
           FROM user_trade
           GROUP BY substr(pay_time,1,7))a;
    

    专有窗口函数

    1. 排序函数
    • row_number() over()
    • rank() over()
    • dense_rank() over
    #需求5: 2020年1月,购买商品品类数的用户排名
    SELECT
        user_name,
        count( DISTINCT goods_category )  category_count,
        row_number() over(order by count( DISTINCT goods_category ) )  order1,
    -- row_number生成了行的编号从1开始
    rank() over(order by count( DISTINCT goods_category ) ) order2, dense_rank() over(order by count( DISTINCT goods_category ) ) order3
    FROM
        user_trade
    WHERE
        substring( pay_time, 1, 7 ) = '2020-01'
    GROUP BY
        user_name;
    

    这三个函数的作用都是返回相应规则的排序序号
    row_number:它会为查询出来的每一行记录生成一个序号,依次排序且不会重复。
    在各个分组内,rank 是跳跃排序,dese_rank 是连续排序

    1. 分段函数:ntile() over()
    #需求6: 查询出将2020年2月的支付用户,按照支付金额分成5组后的结果
    SELECT user_name,
           sum(pay_amount) pay_amount,
           ntile(5) over(order by sum(pay_amount) desc) level
    FROM user_trade
    WHERE substr(pay_time,1,7)='2020-02'
    GROUP BY user_name;
    
    #需求7: 查询出2020年支付金额排名前30%的所有用户
    SELECT a.user_name,
           a.pay_amount,
    a.level FROM
          (SELECT user_name,
                  sum(pay_amount) pay_amount,
                  ntile(10) over(order by sum(pay_amount) desc) level
          FROM user_trade
          WHERE year(pay_time)=2020
          GROUP BY user_name)a
    WHERE a.level in (1,2,3);
    

    ntile(n) over(partition by …A… order by …B… )
    n:切分的片数
    A:分组的字段名称
    B:排序的字段名称
    ntile(n),用于将分组数据按照顺序切分成n片,返回当前切片值 NTILE不支持ROWS BETWEEN

    1. 偏移分析函数
    • lag()over()
    • lead()over()
    #需求8: 查询出King和West的时间偏移(前N行)
    SELECT user_name,pay_time,
    lag(pay_time,1,pay_time) over(partition by user_name order by
    pay_time) lag1,
    -- 没有传入偏移量,那么默认就是1,找不到的话,此处也没有给默认值为 null
    lag(pay_time) over(partition by user_name order by pay_time) lag1_s,
    lag(pay_time,2,pay_time) over(partition by user_name order by pay_time) lag2,
    lag(pay_time,2) over(partition by user_name order by pay_time) lag2_s
    FROM user_trade
    WHERE user_name in ('King','West');
    
    #需求9: King和West的时间偏移(后N行)
    SELECT user_name,pay_time,
    lead(pay_time,1,pay_time) over(partition by user_name order by pay_time) lead1,
    lead(pay_time) over(partition by user_name order by pay_time) lead2,
    lead(pay_time,2,pay_time) over(partition by user_name order by pay_time) lead3,
    lead(pay_time,2) over(partition by user_name order by pay_time) lead4
    FROM user_trade
    WHERE user_name in ('King','West');
    

    Lag和Lead函数可以在同一次查询中取出同一字段的前N行的数据(Lag)和后N行的数据(Lead) 作为 独立的列。
    在实际应用当中,若要用到取今天和昨天的某字段差值时,Lag和Lead函数的应用就显得尤为重 要。
    lag(exp_str,offset,defval) over(partion by …order by …)
    lead(exp_str,offset,defval) over(partion by …order by …)
    exp_str是字段名称。 offset是偏移量,即是上1个或上N个的值,假设当前行在表中排在第5 行,则offset 为3,则表示我 们所要找的数据行就是表中的第2行(即5-3=2)。offset默认值为1。 defval默认值,当两个函数取上N/下N个值,当在表中从当前行位置向前数N行已经超出了表的 范 围时,lag()函数将defval这个参数值作为函数的返回值,若没有指定默认值,则返回NULL, 那么 在数学运算中,总要给一个默认值才不会出错。

    需求11: 查询出每年支付时间间隔最长的用户 
    SELECT years, b.user_name, b.pay_days
    FROM (SELECT years, a.user_name,
    datediff(a.pay_time,a.lag_dt) pay_days,
    rank() over(partition by years order by datediff(a.pay_time,a.lag_dt) desc) rank1
    FROM
    (SELECT year(pay_time) as years, user_name, pay_time,
    lag(pay_time) over(partition by user_name,year(pay_time)
    order by pay_time) lag_dt
    FROM user_trade)a
    WHERE a.lag_dt is not null)b
    WHERE b.rank1=1;
    

    不常用的专用的窗口函数

    1. CUME_DIST() 计算某个值在一组有序的数据中累计的分布

    SELECT
    	name,
        score,
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score) row_num,
        CUME_DIST() OVER (ORDER BY score) cume_dist_val
    FROM
     scores; 
    

    2. FIRST_VALUE() 和 LAST_VALUE() 返回分区第一行 和最后一行
    1.获取员工姓名,加班时间和加班时间最少的员工:

    SELECT employee_name,hours,
    FIRST_VALUE(employee_name) OVER (ORDER BY hours) least_over_time
    FROM overtime;
    

    2.查找每个部门加班时间最少的员工:

    SELECT employee_name, department, hours,
    FIRST_VALUE(employee_name) OVER (PARTITION BY department ORDER BY hours) least_over_time
    FROM overtime;
    

    3. NTH_VALUE(expression,N):获取分区中第N行的值
    查找薪水第二高的员工

    SELECT employee_name, salary, 
    NTH_VALUE(employee_name, 2) OVER (ORDER BY salary DESC) second_highest_salary
    FROM basic_pays; 
    

    4. PERCENT_RANK():计算分区中 行的百分位数排名

    PERCENT_RANK()函数返回一个从0到1的数字。
    对于指定的行,PERCENT_RANK()计算公式是:(rank - 1) / (total_rows - 1)

    参考教程

    展开全文
  • MySQL窗口函数简介

    千次阅读 2019-01-13 21:25:54
    原文地址:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html#function_last-value 译文: 12.21.1Window Function Descriptions 本节描述非聚合窗口函数,对于查询中的每一行,这些...
  • 在网上搜索很多关于窗口函数中的滑动窗口,但是找不到自己需要的,所以自己亲自试验,在此分享一些经验 1 窗口函数基本介绍 window_function_name (expression) over( [partition_definition] [order_definition] ...
  • mysql 启动 2. 3. 4.单机右键 5. 启动好了可以打开cmd, window+r 切换mysql目录: cd C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.7\bin 输入:mysql -u root -p
  • 2、大概分类专用窗口函数比如 rank,dense_rank, row_number等聚合函数比如 sum,count,avg,max,min等二、如何使用窗口函数(聚合函数作为窗口函数)1、聚合函数 + over()函数问题:求每个店铺,每天的销量和...
  • mysql 窗口函数排序

    2020-10-06 17:18:25
    窗口函数rank, dense_rank, row_number select *, rank() over (order by 成绩 desc) as ranking, dense_rank() over (order by 成绩 desc) as dese_rank, row_number() over (order by 成绩 desc) as row_num ...
  • 从version 8.0开始,MySQL支持在查询中使用窗口函数。这篇文章是对一篇英文资料的不完全翻译,加上自己的一些理解。 文中的示例用到的建表语句和插值语句如下: CREATE TABLE sales( sales_employee VARCHAR(50)...
  • MYSQL窗口函数用法及区别

    千次阅读 2019-04-01 08:49:27
    窗口函数(OLAP 实时分析处理函数) ,可以一般聚合函数无法实现的高级操作。诸如排序、生成序列号等...目前 DBMS 逐步都完成了对窗口函数的支持,唯独 MySql 不支持(但是 Mysql 8 开始支持了)。 1. 窗口函数语...
  • MySQL从版本8.0开始,支持窗口函数。窗口函数允许您以新的,更简单的方式解决查询问题,并具有更好的性能。 假设我们有一个sales表,按员工和财政年度存储销售额,如下所示: CREATE TABLE sales( sales_employee ...
  • 业务场景1:求出每月数量(amount)的累计值这个需求在Excel里面是...——窗口函数。select *,sum(amount) over(order by month) from table group by month;窗口函数1、累计求和基础结构:sum(...) over(...)复杂结...
  • MySQL窗口函数概念和语法

    千次阅读 2019-01-14 16:20:11
    原文地址:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-functions-usage.html ...本节讲述如何使用窗口函数。示例使用的销售信息数据集与Section12.20.2, “GROUP BY Modifiers”中讨论GROUPING()...
  • <窗口函数> over ([partition by <列清单>] order by <排序用列清单>)
  • 一.窗口函数应用场景:在日常工作中,经常遇到需要分部门排序的问题。...窗口函数简介:MySQL从8.0开始支持窗口函数(OLAP函数),该功能在多数商业数据库和部分开源数据库中早已支持,用于快速解决...
  • 在sql*plus和mysql窗口中也是如上的情况,由此想到的是可能是系统出了什么问题,在网上找了好久都没找到, 但仔细一想,会不会是系统字体的问题,一看,呵,还真是的,以前在做java国际化的时候修改
  • 原文地址:...与窗口函数一起使用的窗口的定义中可以包括frame子句。框架是当前分区的一个子集,frame子句指定如何定义这个子集。 框架是相对于当前行确定的,这...
  • 我们在工作中或者面试时,可能会遇到求出用户连续登录天数、连续签到天数等问题,这篇文章就是用窗口函数比较巧妙的解决这个问题的。文章比较长,建议先收藏后观看+_+ 关于窗口函数的排名函数的使用方法,在之前的...
  • 如果服务没有开启的话,开启服务吧,在运行框里面输入:services.msc,在弹出的服务中选择MySQL,然后双击选择开启,这个时候你也可以将服务改为自动,这样的话,你就不用每次开机运行MySQL的时候都要启动服务。...
  • mysql\mysql5 .6.12\ bin (我的mysql路径) 然后确定. 3.打开cmd----输入cd  C:\wamp\bin\ mysql\mysql5 .6.12\ bin( 我的mysql路径 ). 4.在bin下输入mysql.exe空格-uroot空格-p1234(-u加用户名)(-p加密码...
  • MySQL窗口输入密码后消失,解决办法

    千次阅读 2015-04-26 23:02:27
    2)MySQL服务没有开启。 ... ...如果MySQL服务没有开启...在运行框里面输入:services.msc,会弹出一个服务窗口,在服务窗口的条目下选择MySQL并双击打开。将服务状态改为开启,将启动类型改为自动,这样的话,每次开机
  • -- 测试数据参考 https://www.cnblogs.com/thxj/p/12727589.html SELECT `name`, `course`, `score`, SUM( score ) over ( PARTITION BY `course` ) AS course_score_total , ROUND(AVG(score) over (...
  • mysql窗口输入密码后消失问题的解决

    千次阅读 2017-03-04 11:53:36
    第一种情况:是密码输入错误,重新输入密码 第二种情况:是服务没有开启,可以用win+r 弹出运行运行框,输入services.msc 选择mysql的服务启动就可以用了。

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