- MySQL8新特性概述
MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本 ，可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8版本在功能上做了显著的改进与增强，开发者对MySQL的源代码进行了重构，最突出的一点是多MySQL Optimizer优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善，还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。
1.1 MySQL8.0 新增特性 - 更简便的NoSQL支持 NoSQL泛指非关系型数据库和数据存储。随着互联网平台的规模飞速发展，传统的关系型数据库已经越来越不能满足需求。从5.6版本开始，MySQL就开始支持简单的NoSQL存储功能。MySQL 8对这一功能做了优化，以更灵活的方式实现NoSQL功能，不再依赖模式（schema）。
- 更好的索引 在查询中，正确地使用索引可以提高查询的效率。MySQL 8中新增了 隐藏索引 和 降序索 引 。隐藏索引可以用来测试去掉索引对查询性能的影响。在查询中混合存在多列索引时，使用降序索引可以提高查询的性能。
3.更完善的JSON支持 MySQL从5.7开始支持原生JSON数据的存储，MySQL 8对这一功能做了优化，增加了聚合函数 JSON_ARRAYAGG() 和 JSON_OBJECTAGG() ，将参数聚合为JSON数组或对象，新增了行内操作符 ->>，是列路径运算符 ->的增强，对JSON排序做了提升，并优化了JSON的更新操作。
4.安全和账户管理 MySQL 8中新增了 caching_sha2_password 授权插件、角色、密码历史记录和FIPS模式支持，这些特性提高了数据库的安全性和性能，使数据库管理员能够更灵活地进行账户管理工作。
5.InnoDB的变化 InnoDB是MySQL默认的存储引擎 ，是事务型数据库的首选引擎，支持事务安全表（ACID），支持行锁定和外键。在MySQL 8 版本中，InnoDB在自增、索引、加密、死锁、共享锁等方面做了大量的 改进和优化 ，并且支持原子数据定义语言（DDL），提高了数据安全性，对事务提供更好的支持。
6.数据字典 在之前的MySQL版本中，字典数据都存储在元数据文件和非事务表中。从MySQL 8开始新增了事务数据字典，在这个字典里存储着数据库对象信息，这些数据字典存储在内部事务表中 -
原子数据定义语句 MySQL 8开始支持原子数据定义语句（Automic DDL），即 原子DDL 。目前，只有InnoDB存储引擎支持原子DDL。原子数据定义语句（DDL）将与DDL操作相关的数据字典更新、存储引擎操作、二进制日志写入结合到一个单独的原子事务中，这使得即使服务器崩溃，事务也会提交或回滚。使用支持原子操作的存储引擎所创建的表，在执行DROP TABLE、CREATE TABLE、ALTER TABLE、 RENAME TABLE、TRUNCATE TABLE、CREATE TABLESPACE、DROP TABLESPACE等操作时，都支持原子操作，即事务要么完全操作成功，要么失败后回滚，不再进行部分提交。 对于从MySQL 5.7复制到MySQL 8版本中的语句，可以添加 IF EXISTS 或 IF NOT EXISTS 语句来避免发生错误。
8.资源管理 MySQL 8开始支持创建和管理资源组，允许将服务器内运行的线程分配给特定的分组，以便线程根据组内可用资源执行。组属性能够控制组内资源，启用或限制组内资源消耗。数据库管理员能够根据不同的工作负载适当地更改这些属性。 目前，CPU时间是可控资源，由“虚拟CPU”这个概念来表示，此术语包含CPU的核心数，超线程，硬件线程等等。服务器在启动时确定可用的虚拟CPU数量。拥有对应权限的数据库管理员可以将这些CPU与资源组关联，并为资源组分配线程。 资源组组件为MySQL中属性，除去名字和类型，其他属性都可在创建之后进行更改。 在一些平台下，或进行了某些MySQL的配置时，资源管理的功能将受到限制，甚至不可用。例如，如果安装了线程池插件，或者使用的是macOS系统，资源管理将处于不可用状态。在FreeBSD和Solaris系统中，资源线程优先级将失效。在Linux系统中，只有配置了CAP_SYS_NICE属性，资源管理优先级才能发挥作用。
9.字符集支持 MySQL 8中默认的字符集由 latin1 更改为 utf8mb4 ，并首次增加了日语所特定使用的集合utf8mb4_ja_0900_as_cs。
10.优化器增强 MySQL优化器开始支持隐藏索引和降序索引。隐藏索引不会被优化器使用，验证索引的必要性时不需要删除索引，先将索引隐藏，如果优化器性能无影响就可以真正地删除索引。降序索引允许优化器对多个列进行排序，并且允许排序顺序不一致。
11.公用表表达式 公用表表达式（Common Table Expressions）简称为CTE，MySQL现在支持递归和非递归两种形式的CTE。CTE通过在SELECT语句或其他特定语句前 使用WITH语句对临时结果集 进行命名。基础语法如下：Subquery代表子查询，子查询前使用WITH语句将结果集命名为cte_name，在后续的查询中即可使用cte_name进行查询。
12.窗口函数 MySQL 8开始支持窗口函数。在之前的版本中已存在的大部分聚合函数 在MySQL 8中也可以作为窗口函数来使用。
image.png
13.正则表达式支持 MySQL在8.0.4以后的版本中采用支持Unicode的国际化组件库实现正则表达式操作，
这种方式不仅能提供完全的Unicode支持，而且是多字节安全编码。MySQL增加了REGEXP_LIKE()、 EGEXP_INSTR()、REGEXP_REPLACE()和 REGEXP_SUBSTR()等函数来提升性能。另外，regexp_stack_limit和 regexp_time_limit 系统变量能够通过匹配引擎来控制资源消耗。
14.内部临时表 TempTable存储引擎取代MEMORY存储引擎成为内部临时表的默认存储引擎 。TempTable存储引擎为VARCHAR和VARBINARY列提供高效存储。internal_tmp_mem_storage_engine会话变量定义了内部临时表的存储引擎，可选的值有两个，TempTable和MEMORY，其中TempTable为默认的存储引擎。temptable_max_ram系统配置项定义了TempTable存储引擎可使用的最大内存数量。
15.日志记录 在MySQL 8中错误日志子系统由一系列MySQL组件构成。这些组件的构成由系统变量
log_error_services来配置，能够实现日志事件的过滤和写入。
17.增强的MySQL复制 MySQL 8复制支持对 JSON文档 进行部分更新的 二进制日志记录 ，该记录 使用紧凑 的二进制格式 ，从而节省记录完整JSON文档的空间。当使用基于语句的日志记录时，这种紧凑的日志记录会自动完成，并且可以通过将新的binlog_row_value_options系统变量值设置为PARTIAL_JSON来启用。
1.2 MySQL8.0移除的旧特性
在MySQL 5.7版本上开发的应用程序如果使用了MySQL8.0 移除的特性，语句可能会失败，或者产生不同
的执行结果。为了避免这些问题，对于使用了移除特性的应用，应当尽力修正避免使用这些特性，并尽
可能使用替代方法。 - 查询缓存 查询缓存已被移除 ，删除的项有：
（1）语句：FLUSH QUERY CACHE和RESET QUERY CACHE。
（2）系统变量：query_cache_limit、query_cache_min_res_unit、query_cache_size、 query_cache_type、query_cache_wlock_invalidate。
（3）状态变量：Qcache_free_blocks、 Qcache_free_memory、Qcache_hits、Qcache_inserts、Qcache_lowmem_prunes、Qcache_not_cached、 Qcache_queries_in_cache、Qcache_total_blocks。
（4）线程状态：checking privileges on cached query、checking query cache for query、invalidating query cache entries、sending cached result to client、storing result in query cache、waiting for query cache lock。
2.加密相关 删除的加密相关的内容有：ENCODE()、DECODE()、ENCRYPT()、DES_ENCRYPT()和 DES_DECRYPT()函数，配置项des-key-file，系统变量have_crypt，FLUSH语句的DES_KEY_FILE选项，
HAVE_CRYPT CMake选项。 对于移除的ENCRYPT()函数，考虑使用SHA2()替代，对于其他移除的函数，使
用AES_ENCRYPT()和AES_DECRYPT()替代。
3.空间函数相关 在MySQL 5.7版本中，多个空间函数已被标记为过时。这些过时函数在MySQL 8中都已被移除，只保留了对应的ST_和MBR函数。
4.\N和NULL 在SQL语句中，解析器不再将\N视为NULL，所以在SQL语句中应使用NULL代替\N。这项变化不会影响使用LOAD DATA INFILE或者SELECT...INTO OUTFILE操作文件的导入和导出。在这类操作中，NULL仍等同于\N。 - mysql_install_db 在MySQL分布中，已移除了mysql_install_db程序，数据字典初始化需要调用带着-- initialize或者--initialize-insecure选项的mysqld来代替实现。另外，--bootstrap和INSTALL_SCRIPTDIR CMake也已被删除。
6.通用分区处理程序 通用分区处理程序已从MySQL服务中被移除。为了实现给定表分区，表所使用的存储引擎需要自有的分区处理程序。 提供本地分区支持的MySQL存储引擎有两个，即InnoDB和NDB，而在MySQL 8中只支持InnoDB。
7.系统和状态变量信息 在INFORMATION_SCHEMA数据库中，对系统和状态变量信息不再进行维护。GLOBAL_VARIABLES、SESSION_VARIABLES、GLOBAL_STATUS、SESSION_STATUS表都已被删除。另外，系统变量show_compatibility_56也已被删除。被删除的状态变量有Slave_heartbeat_period、Slave_last_heartbeat,Slave_received_heartbeatsSlave_retried_transactions、Slave_running。以上被删除的内容都可使用性能模式中对应的内容进行替代。
8.mysql_plugin工具 mysql_plugin工具用来配置MySQL服务器插件，现已被删除，可使用--plugin-load或- -plugin-load-add选项在服务器启动时加载插件或者在运行时使用INSTALL PLUGIN语句加载插件来替代该工具。 - 新特性1：窗口函数
MySQL从8.0版本开始支持窗口函数。窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组，不同的是，分组
操作会把分组的结果聚合成一条记录，而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。
窗口函数可以分为 静态窗口函数 和 动态窗口函数 。
- 静态窗口函数的窗口大小是固定的，不会因为记录的不同而不同；
-
动态窗口函数的窗口大小会随着记录的不同而变化。
窗口函数总体上可以分为序号函数、分布函数、前后函数、首尾函数和其他函数，如下表：
image.png
2.3 语法结构
窗口函数的语法结构是：
函数 OVER（[PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC|DESC]）
或者是:
函数 OVER 窗口名 … WINDOW 窗口名 AS （[PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC|DESC]）
OVER 关键字指定函数窗口的范围。
如果省略后面括号中的内容，则窗口会包含满足WHERE条件的所有记录，窗口函数会基于所
有满足WHERE条件的记录进行计算。
如果OVER关键字后面的括号不为空，则可以使用如下语法设置窗口。
窗口名：为窗口设置一个别名，用来标识窗口。
PARTITION BY子句：指定窗口函数按照哪些字段进行分组。分组后，窗口函数可以在每个分组中分
别执行。
ORDER BY子句：指定窗口函数按照哪些字段进行排序。执行排序操作使窗口函数按照排序后的数据
记录的顺序进行编号。
FRAME子句：为分区中的某个子集定义规则，可以用来作为滑动窗口使用。
- 序号函数
1．ROW_NUMBER()函数
ROW_NUMBER()函数能够对数据中的序号进行顺序显示。
举例：查询 goods 数据表中每个商品分类下价格降序排列的各个商品信息。
mysql> SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods; +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock | +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 3 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 4 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
| 5 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 |
| 6 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 |
2．RANK()函数
使用RANK()函数能够对序号进行并列排序，并且会跳过重复的序号，比如序号为1、1、3。
举例：使用RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息
mysql> SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods; +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock | +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 4 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
| 5 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 |
| 6 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 |
3．DENSE_RANK()函数
DENSE_RANK()函数对序号进行并列排序，并且不会跳过重复的序号，比如序号为1、1、2。
举例：使用DENSE_RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息。
mysql> SELECT DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods; +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock | +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 3 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
| 4 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 |
| 5 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 |
| 1 | 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | |
2 | 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 |
| 3 | 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 |
| 4 | 7 | 2 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 |
| 4 | 10 | 2 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 |
| 5 | 9 | 2 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 | - 分布函数
1．PERCENT_RANK()函数
PERCENT_RANK()函数是等级值百分比函数。按照如下方式进行计算。
(rank - 1) / (rows - 1)
其中，rank的值为使用RANK()函数产生的序号，rows的值为当前窗口的总记录数。
举例：计算 goods 数据表中名称为“女装/女士精品”的类别下的商品的PERCENT_RANK值。
写法一： SELECT RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS r, PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS pr, id, category_id, category, NAME, price, stock FROM goods WHERE category_id = 1; #写法二： mysql> SELECT RANK() OVER w AS r,
-> PERCENT_RANK() OVER w AS pr,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods
-> WHERE category_id = 1 WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC);
| r | pr | id | category_id | category | NAME | price | stock |
| 1 | 0 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 0.2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 0.2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 4 | 0.6 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
| 5 | 0.8 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 |
| 6 | 1 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 |
6 rows in set (0.00 sec)
2．CUME_DIST()函数
CUME_DIST()函数主要用于查询小于或等于某个值的比例。
举例：查询goods数据表中小于或等于当前价格的比例。
mysql> SELECT CUME_DIST() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price ASC) AS cd,
-> id, category, NAME, price
-> FROM goods;
| cd | id | category | NAME | price |
| 0.5 | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 |
| 0.8333333333333334 | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 |
| 0.8333333333333334 | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | | 1 | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | | 0.16666666666666666 | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 |
| 0.5 | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 |
| 0.5 | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 |
| 0.6666666666666666 | 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 |
| 0.8333333333333334 | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 |
| 1 | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 |
- 前后函数
1．LAG(expr,n)函数
LAG(expr,n)函数返回当前行的前n行的expr的值。
举例：查询goods数据表中前一个商品价格与当前商品价格的差值。
mysql> SELECT id, category, NAME, price, pre_price, price - pre_price AS diff_price
-> FROM (
-> SELECT id, category, NAME, price,LAG(price,1) OVER w AS pre_price
-> FROM goods
-> WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;
| id | category | NAME | price | pre_price | diff_price |
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | NULL | NULL |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 29.90 | 10.00 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 39.90 | 40.00 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 79.90 | 10.00 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 89.90 | 0.00 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 89.90 | 310.00 |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | NULL | NULL |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 59.90 | 340.00 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 399.90 | 0.00 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 399.90 | 100.00 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 499.90 | 300.00 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 799.90 | 600.00 |
2．LEAD(expr,n)函数
LEAD(expr,n)函数返回当前行的后n行的expr的值。
举例：查询goods数据表中后一个商品价格与当前商品价格的差值。
mysql> SELECT id, category, NAME, behind_price, price,behind_price - price AS diff_price
-> FROM(
-> SELECT id, category, NAME, price,LEAD(price, 1) OVER w AS behind_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;
| id | category | NAME | behind_price | price | diff_price |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 79.90 | 39.90 | 40.00 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 89.90 | 79.90 | 10.00 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 89.90 | 0.00 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 399.90 | 89.90 | 310.00 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | NULL | 399.90 | NULL |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 399.90 | 59.90 | 340.00 |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 399.90 | 0.00 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 499.90 | 399.90 | 100.00 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 799.90 | 499.90 | 300.00 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 1399.90 | 799.90 | 600.00 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | NULL | 1399.90 | NULL | - 首尾函数
1．FIRST_VALUE(expr)函数
FIRST_VALUE(expr)函数返回第一个expr的值。
举例：按照价格排序，查询第1个商品的价格信息。
mysql> SELECT id, category, NAME, price, stock,FIRST_VALUE(price) OVER w AS
first_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
| id | category | NAME | price | stock | first_price |
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | 29.90 |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | 29.90 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | 29.90 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | 29.90 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | 29.90 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | 29.90 |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 | 59.90 |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 | 59.90 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | 59.90 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 | 59.90 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 | 59.90 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | 59.90 |
2．LAST_VALUE(expr)函数
LAST_VALUE(expr)函数返回最后一个expr的值。
举例：按照价格排序，查询最后一个商品的价格信息。
mysql> SELECT id, category, NAME, price, stock,LAST_VALUE(price) OVER w AS last_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
| id | category | NAME | price | stock | last_price |
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | 29.90 |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | 39.90 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | 79.90 | - 其他函数
1．NTH_VALUE(expr,n)函数
NTH_VALUE(expr,n)函数返回第n个expr的值。
举例：查询goods数据表中排名第2和第3的价格信息。
mysql> SELECT id, category, NAME, price,NTH_VALUE(price,2) OVER w AS second_price,
-> NTH_VALUE(price,3) OVER w AS third_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
| id | category | NAME | price | second_price | third_price |
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | NULL | NULL |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 39.90 | NULL |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 39.90 | 79.90 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 39.90 | 79.90 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 39.90 | 79.90 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 39.90 | 79.90 |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | NULL | NULL |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 399.90 | 399.90 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 399.90 | 399.90 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 399.90 | 399.90 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 399.90 | 399.90 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 399.90 | 399.90 |
2．NTILE(n)函数
NTILE(n)函数将分区中的有序数据分为n个桶，记录桶编号。
举例：将goods表中的商品按照价格分为3组。
mysql> SELECT NTILE(3) OVER w AS nt,id, category, NAME, price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
| nt | id | category | NAME | price |
| 1 | 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 |
| 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 |
| 2 | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 |
| 2 | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 |
| 3 | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 |
| 3 | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 |
| 1 | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 |
2.5 小 结
窗口函数的特点是可以分组，而且可以在分组内排序。另外，窗口函数不会因为分组而减少原表中的行
数，这对我们在原表数据的基础上进行统计和排序非常有用。 - 新特性2：公用表表达式
公用表表达式（或通用表表达式）简称为CTE（Common Table Expressions）。CTE是一个命名的临时结果集，作用范围是当前语句。CTE可以理解成一个可以复用的子查询，当然跟子查询还是有点区别的，CTE可以引用其他CTE，但子查询不能引用其他子查询。所以，可以考虑代替子查询。依据语法结构和执行方式的不同，公用表表达式分为 普通公用表表达式 和 递归公用表表达式 2 种。
3.1 普通公用表表达式
普通公用表表达式的语法结构是：
WITH CTE名称 AS （子查询） SELECT|DELETE|UPDATE 语句;
普通公用表表达式类似于子查询，不过，跟子查询不同的是，它可以被多次引用，而且可以被其他的普通公用表表达式所引用。
举例：查询员工所在的部门的详细信息。
mysql> SELECT * FROM departments
-> WHERE department_id IN (
-> SELECT DISTINCT department_id
-> FROM employees
-> );
| department_id | department_name | manager_id | location_id |
| 10 | Administration | 200 | 1700 |
| 20 | Marketing | 201 | 1800 |
| 30 | Purchasing | 114 | 1700 |
| 40 | Human Resources | 203 | 2400 |
| 50 | Shipping | 121 | 1500 |
| 60 | IT | 103 | 1400 |
| 70 | Public Relations | 204 | 2700 |
| 80 | Sales | 145 | 2500 |
| 90 | Executive | 100 | 1700 |
| 100 | Finance | 108 | 1700 | | 110 | Accounting | 205 | 1700 |
11 rows in set (0.00 sec)
mysql> WITH emp_dept_id
-> AS (SELECT DISTINCT department_id FROM employees)
-> SELECT *
-> FROM departments d JOIN emp_dept_id e
-> ON d.department_id = e.department_id;
| department_id | department_name | manager_id | location_id | department_id |
| 90 | Executive | 100 | 1700 | 90 | | 60 | IT | 103 | 1400 | 60 |
| 100 | Finance | 108 | 1700 | 100 | | 30 | Purchasing | 114 | 1700 | 30 |
| 50 | Shipping | 121 | 1500 | 50 | | 80 | Sales | 145 | 2500 | 80 |
| 10 | Administration | 200 | 1700 | 10 | | 20 | Marketing | 201 | 1800 | 20 |
| 40 | Human Resources | 203 | 2400 | 40 |
| 70 | Public Relations | 204 | 2700 | 70 |
| 110 | Accounting | 205 | 1700 | 110 |
例子说明，公用表表达式可以起到子查询的作用。以后如果遇到需要使用子查询的场景，你可以在查询之前，先定义公用表表达式，然后在查询中用它来代替子查询。而且，跟子查询相比，公用表表达式有一个优点，就是定义过公用表表达式之后的查询，可以像一个表一样多次引用公用表表达式，而子查询则不能。
3.2 递归公用表表达式
递归公用表表达式也是一种公用表表达式，只不过，除了普通公用表表达式的特点以外，它还有自己的特点，就是可以调用自己。它的语法结构是：
WITH RECURSIVE CTE名称 AS （子查询） SELECT|DELETE|UPDATE 语句;
递归公用表表达式由 2 部分组成，分别是种子查询和递归查询，中间通过关键字 UNION [ALL]进行连接。
这里的种子查询，意思就是获得递归的初始值。这个查询只会运行一次，以创建初始数据集，之后递归
查询会一直执行，直到没有任何新的查询数据产生，递归返回。
案例：针对于我们常用的employees表，包含employee_id，last_name和manager_id三个字段。如果a是b
的管理者，那么，我们可以把b叫做a的下属，如果同时b又是c的管理者，那么c就是b的下属，是a的下下
属。
下面我们尝试用查询语句列出所有具有下下属身份的人员信息。
如果用我们之前学过的知识来解决，会比较复杂，至少要进行 4 次查询才能搞定：
第一步，先找出初代管理者，就是不以任何别人为管理者的人，把结果存入临时表；
第二步，找出所有以初代管理者为管理者的人，得到一个下属集，把结果存入临时表；
第三步，找出所有以下属为管理者的人，得到一个下下属集，把结果存入临时表。
第四步，找出所有以下下属为管理者的人，得到一个结果集。
如果第四步的结果集为空，则计算结束，第三步的结果集就是我们需要的下下属集了，否则就必须继续
进行第四步，一直到结果集为空为止。比如上面的这个数据表，就需要到第五步，才能得到空结果集。
用递归公用表表达式中的种子查询，找出初代管理者。字段 n 表示代次，初始值为 1，表示是第一
代管理者。
用递归公用表表达式中的递归查询，查出以这个递归公用表表达式中的人为管理者的人，并且代次
的值加 1。直到没有人以这个递归公用表表达式中的人为管理者了，递归返回。
在最后的查询中，选出所有代次大于等于 3 的人，他们肯定是第三代及以上代次的下属了，也就是
下下属了。这样就得到了我们需要的结果集。
这里看似也是 3 步，实际上是一个查询的 3 个部分，只需要执行一次就可以了。而且也不需要用临时表
保存中间结果，比刚刚的方法简单多了。
代码实现：
WITH RECURSIVE cte AS
(SELECT employee_id,last_name,manager_id,1 AS n FROM employees WHERE employee_id = 100
-- 种子查询，找到第一代领导
UNION ALL
SELECT a.employee_id,a.last_name,a.manager_id,n+1 FROM employees AS a JOIN cte ON (a.manager_id = cte.employee_id) -- 递归查询，找出以递归公用表表达式的人为领导的人
)SELECT employee_id,last_name FROM cte WHERE n >= 3;
总之，递归公用表表达式对于查询一个有共同的根节点的树形结构数据，非常有用。它可以不受层级的
限制，轻松查出所有节点的数据。如果用其他的查询方式，就比较复杂了。
3.3 小 结
公用表表达式的作用是可以替代子查询，而且可以被多次引用。递归公用表表达式对查询有一个共同根
节点的树形结构数据非常高效，可以轻松搞定其他查询方式难以处理的查询。
