文章目录


在这里插入图片描述

一、为何使用窗口函数

在日常工作中经常会遇到类似这样的需求：

怎么样得到各部门工资排名前N名的员工列表?
查找各部门每人工资占部门总工资的百分比?

对于这样的需求，使用传统的SQL实现起来比较困难，这类需求都有一个共同的特点，需要在单表中满足某些条件的记录集内部做一些函数操作。不使用窗口函数的话可能要进行多次的表连接操作，可读性差的同时还会影响性能。

窗口函数适用场景: 对分组统计结果中的每一条记录进行计算的场景下, 使用窗口函数更好, 注意, 是每一条；因为MySQL的普通聚合函数的结果(如 group by)是每一组只有一条记录。

二、什么是窗口函数

  • 窗口函数也称为OLAP（Online Anallytical Processing）函数，意思是对数据库数据进行实时分析处理。窗口函数就是为了实现OLAP而添加的标准SQL功能。

  • 窗口的概念非常重要，它可以理解为记录集合，窗口函数也就是在满足某种条件的记录集合上执行的特殊函数，对于每条记录都要在此窗口内执行函数，有的函数，随着记录不同，窗口大小都是固定的，这种属于静态窗口；有的函数则相反，不同的记录对应着不同的窗口，这种动态变化的窗口叫滑动窗口。

  • 窗口函数和普通聚合函数也很容易混淆，二者区别如下：

  1. 聚合函数是将多条记录聚合为一条；而窗口函数是每条记录都会执行，查询结果并不会改变记录条数，有几条记录执行完还是几条。
  2. 普通聚合函数也可以用于窗口函数中，赋予它窗口函数的功能。
    原因就在于窗口函数的执行顺序（逻辑上的）是在FROM，JOIN，WHERE，GROUP BY，HAVING之后，在ORDER　BY，LIMIT，SELECT　DISTINCT之前。它执行时GROUP BY的聚合过程已经完成了，所以不会再产生数据聚合。

窗口函数的简单语法如下：

<窗口函数> OVER (partition by <用于分组的列名>
                order by <用于排序的列名>)

三、窗口函数如何使用

数据表：

drop table if exists examination_info,user_info,exam_record;
CREATE TABLE examination_info (
    id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
    exam_id int UNIQUE NOT NULL COMMENT '试卷ID',
    tag varchar(32) COMMENT '类别标签',
    difficulty varchar(8) COMMENT '难度',
    duration int NOT NULL COMMENT '时长',
    release_time datetime COMMENT '发布时间'
)CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

CREATE TABLE user_info (
    id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
    uid int UNIQUE NOT NULL COMMENT '用户ID',
    `nick_name` varchar(64) COMMENT '昵称',
    achievement int COMMENT '成就值',
    level int COMMENT '用户等级',
    job varchar(32) COMMENT '职业方向',
    register_time datetime COMMENT '注册时间'
)CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

CREATE TABLE exam_record (
    id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
    uid int NOT NULL COMMENT '用户ID',
    exam_id int NOT NULL COMMENT '试卷ID',
    start_time datetime NOT NULL COMMENT '开始时间',
    submit_time datetime COMMENT '提交时间',
    score tinyint COMMENT '得分'
)CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

INSERT INTO user_info(uid,`nick_name`,achievement,`level`,job,register_time) VALUES
  (1001, '牛客1', 3200, 7, '算法', '2020-01-01 10:00:00'),
  (1002, '牛客2号', 2500, 6, '算法', '2020-01-01 10:00:00'),
  (1003, '牛客3号♂', 2200, 5, '算法', '2020-01-01 10:00:00');

INSERT INTO examination_info(exam_id,tag,difficulty,duration,release_time) VALUES
  (9001, 'SQL', 'hard', 60, '2020-01-01 10:00:00'),
  (9002, 'SQL', 'hard', 80, '2020-01-01 10:00:00'),
  (9003, '算法', 'hard', 80, '2020-01-01 10:00:00'),
  (9004, 'PYTHON', 'medium', 70, '2020-01-01 10:00:00');
	
INSERT INTO exam_record(uid,exam_id,start_time,submit_time,score) VALUES
(1001, 9001, '2020-01-01 09:01:01', '2020-01-01 09:21:59', 90),
(1002, 9001, '2020-01-20 10:01:01', null, null),
(1002, 9001, '2020-02-01 12:11:01', null, null),
(1003, 9001, '2020-03-01 19:01:01', null, null),
(1001, 9001, '2020-03-01 12:01:01', null, null),
(1002, 9001, '2020-03-01 12:01:01', '2020-03-01 12:41:01', 90),
(1002, 9001, '2020-05-02 19:01:01', '2020-05-02 19:32:00', 90),
(1001, 9002, '2020-01-02 19:01:01', '2020-01-02 19:59:01', 69),
(1001, 9002, '2020-02-02 12:01:01', '2020-02-02 12:20:01', 99),
(1002, 9002, '2020-02-02 12:01:01', null, null),
(1002, 9002, '2020-02-02 12:01:01', '2020-02-02 12:43:01', 81),
(1002, 9002, '2020-03-02 12:11:01', null, null),
(1001, 9001, '2020-01-02 10:01:01', '2020-01-02 10:31:01', 89),
(1001, 9002, '2020-01-01 12:11:01', null, null),
(1002, 9001, '2020-01-01 18:01:01', '2020-01-01 18:59:02', 90),
(1002, 9003, '2020-05-06 12:01:01', null, null),
(1001, 9002, '2020-05-05 18:01:01', null, null);

3.1 序号函数

  • ROW_NUMBER()：顺序排序——1、2、3
  • RANK()：并列排序，跳过重复序号——1、1、3
  • DENSE_RANK()：并列排序，不跳过重复序号——1、1、2
select nick_name,ei.exam_id,score,
row_number() over(partition by nick_name order by score desc) row_ranking,
rank() over(partition by nick_name order by score desc) ranking,
dense_rank() over(partition by nick_name order by score desc) dense_ranking
from user_info ui 
join exam_record er on ui.uid = er.uid
join examination_info ei on er.exam_id = ei.exam_id
where score is not null

结果：
在这里插入图片描述

3.2 分布函数

  1. percent_rank()
  • 用途：和之前的RANK()函数相关，每行按照如下公式进行计算： (rank - 1) / (rows - 1)

其中，rank为RANK()函数产生的序号，rows为当前窗口的记录总行数。

  1. cume_dist()
  • 用途：分组内大于等于当前rank值的行数/分组内总行数，这个函数比percen_rank使用场景更多。

应用场景：班级中比当前同学成绩高的学生比例是多少

select nick_name,ei.exam_id,score,
PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY nick_name
			      ORDER BY score DESC) as percent,
CUME_DIST() OVER (PARTITION BY nick_name
                 ORDER BY score DESC) as cumdist
from user_info ui 
join exam_record er on ui.uid = er.uid
join examination_info ei on er.exam_id = ei.exam_id
where score is not null

结果：
在这里插入图片描述

3.3 前后函数

  • lead(n) / lag(n)
  • 用途：分组中位于当前行后n行（lead）/ 前n行(lag)的记录值。
  • 应用场景：求每个用户相邻两次浏览的时间差
select nick_name,ei.exam_id,score,
 lead(score,1) OVER (PARTITION BY nick_name
                              ORDER BY score DESC) as leadVal,
 lag(score,1) OVER (PARTITION BY nick_name
                             ORDER BY score DESC) as lagVal
from user_info ui 
join exam_record er on ui.uid = er.uid
join examination_info ei on er.exam_id = ei.exam_id
where score is not null

结果：
在这里插入图片描述

3.4 头尾函数

  • first_val(expr) / last_val(expr)
  • 用途：得到分区中的第一个/最后一个指定参数的值
select nick_name,ei.exam_id,score,
  FIRST_VALUE(score) OVER (PARTITION BY nick_name
                                   ORDER BY score DESC) as firstVal,
       LAST_VALUE(score) OVER (PARTITION BY nick_name
                                  ORDER BY score DESC) as lastVal
from user_info ui 
join exam_record er on ui.uid = er.uid
join examination_info ei on er.exam_id = ei.exam_id
where score is not null

结果：

在这里插入图片描述
截止到第二行，第一个记录为90分，最后一个记录为90分；

截止到第四行，第一个记录为90分，最后一个记录为81分.

3.5 其他函数

  1. nth_value(expr, n)
  • 用途：返回窗口中第N个expr的值，expr可以是表达式，也可以是列名
select nick_name,ei.exam_id,score,
  nth_value(score,1) OVER (PARTITION BY nick_name
                                   ORDER BY score DESC) as 1th,
       nth_value(score,2) OVER (PARTITION BY nick_name
                                   ORDER BY score DESC) as 2th
from user_info ui 
join exam_record er on ui.uid = er.uid
join examination_info ei on er.exam_id = ei.exam_id
where score is not null
  • 结果：

在这里插入图片描述
2. nfile()

  • 用途：将分区中的有序数据分为n个桶，记录桶号。
  • 此函数在数据分析中应用较多，比如由于数据量大，需要将数据平均分配到N个并行的进程分别计算，此时就可以用NFILE(N)对数据进行分组，由于记录数不一定被N整除，所以数据不一定完全平均，多出来的部分则依次加给第一组、第二组···直到分配完。

3.6 聚类窗口函数

聚和窗口函数和上面提到的专用窗口函数用法完全相同，只需要把聚合函数写在窗口函数的位置即可，但是函数后面括号里面不能为空，需要指定聚合的列名。

select *,
   sum(成绩) over (order by 学号) as current_sum,
   avg(成绩) over (order by 学号) as current_avg,
   count(成绩) over (order by 学号) as current_count,
   max(成绩) over (order by 学号) as current_max,
   min(成绩) over (order by 学号) as current_min
from 班级表

在这里插入图片描述
聚合函数作为窗口函数，可以在每一行的数据里直观的看到，截止到本行数据，统计数据是多少（最大值、最小值等）。同时可以看出每一行数据，对整体统计数据的影响。

参考链接：狗哥数据分析
数据来源：牛客网

# mysql # 数据库
Logo
CSDN开发云

本社区面向用户介绍CSDN开发云部门内部产品使用和产品迭代功能，产品功能迭代和产品建议更透明和便捷

更多推荐

cover

View UI Plus介绍

avatar CSDN开发云

Dify介绍

Dify是一个很敏捷的团队，在一块共事了很长时间。并不是说从2023年我们决定要做这件事才开始招人，我们其实是一个完整成建制的产品研发、设计、运营团队，规模大概不到20个人。大部分同事以前是腾讯云DevOps Coding的团队成员，2022年底，我们也想看看在大模型这个全新领域里可以做些什么。两个产品经理，大概十二三个开发和两三个运营人员，共同组成Dify 的团队。

avatar CSDN开发云

ChatTTS介绍

ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型，例如LLM助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使用了10万小时以上的中英文数据进行训练。在HuggingFace中开源的版本为4万小时训练且未SFT的版本.如需就模型进行正式商业咨询，请发送邮件至 open-source@2noise.com。对于中文用户，您可以加入我们的QQ群：808364215 (已满) 230696694 (

avatar CSDN开发云