窗口函数

一、窗口函数基本概念

        Mysql8.0支持窗口函数,也称为分析函数,窗口函数与分组聚合函数类似,但是每一行数据都生成一个结果

使用方法:配合聚合窗口函数一起使用,例如SUM/AVG/COUNT/MAX/MIN等等

关键字:over     partition by 

2、演示

例如我们现在有这样一张数据表

原始数据表

我现在想求每个国家profit的总和,常用的做法是使用聚合函数sum


sum

但是问题来了,我现在想求sum的同时,展示出其他字段的信息比如year,product等,如果是正常的sql需要进行一些额外的操作,但是有了窗口函数一切就变得不一样了,如下图,飒~

窗口函数

这里的关键字是over,partition by 是按照某个字段分区的意思,可以理解为分组 group by

partition by如果不写代表使用整个数据集分区,相当于没有group by

附加:1. 上面的场景partition by不写,结果应该是什么?

           2. 其他聚合函数同理,这里就列举了。


二、专用窗口函数

1、首先简单列举一些常用的 专用窗口函数

获取数据排名的:ROW_NUMBER()  RAND() DEBSE_RANK() PERCENT_RANK()

获取分组内的第一名或者最后一名等 FIRST_VALUE() LAST_VALUE() LEAD() LAG()

累计分布:CUME_DIST() NTH_VALUE() NTILE()

2、演示

数据列表

现在我们想求出val的排名,如下图

row_number

这个函数有什么用处呢?现在我来说一个经典的面试场景,求所有学生中每门功课成绩的前三名,那这个时候我们就可以是使用窗口函数来解决,sql如下(脑补表结构)

select * from

(select row_number() over (partition by lesson order by score desc) 排名,* from sc) t

where 排名<=3 

在上述sql中 我们使用lesson分组,并且使用分数降序,这是每个学生会有一个排名,然后小于等于三即可。

附:当我们后续做最近最基本的数据分析这些窗口函数的时候会有很大的用处。

场景:淘宝新上线了100个商品,需要推给某用户群体,每个用户推荐最符合的10个商品,匹配规则是:商品有标签,用户对商品有对应的动作(购买,购物车,浏览,收藏),

结果是,每个用户对每个商品能求出一个分数,然后按照用户分组,每个商品取前十个的用户。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,921评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,635评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,393评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,836评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,833评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,685评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,043评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,694评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,671评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,670评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,779评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,424评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,027评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,984评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,214评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,108评论 2 351
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,517评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容