5.1 窗口函数
5.1.1 窗口函数概念及基本的使用方法
窗口函数也称为OLAP函数。OLAP 是OnLine AnalyticalProcessing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。
为了便于理解，称之为窗口函数。常规的SELECT语句都是对整张表进行查询，而窗口函数可以让我们有选择的去对某一部分数据进行汇总、计算和排序。
窗口函数的通用形式：
<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列名>]
ORDER BY <排序用列名>)
PARTITON BY是用来分组，即选择要看哪个窗口，类似于GROUP BY 子句的分组功能，但是PARTITION BY 子句并不具备GROUP BY 子句的汇总功能，并不会改变原始表中记录的行数。
ORDER BY是用来排序，即决定窗口内，是按那种规则(字段)来排序的。
mysql> select product_name,product_type,sale_price,
-> rank() over (partition by product_type order by sale_price) as ranking
-> from product;
5.2 窗口函数种类
大致来说，窗口函数可以分为两类。
- 一是 将SUM、MAX、MIN等聚合函数用在窗口函数中
- 二是 RANK、DENSE_RANK等排序用的专用窗口函数
5.2.1 专用窗口函数
- （1）RANK函数
计算排序时，如果存在相同位次的记录，则会跳过之后的位次。
例）有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、1 位、1 位、4 位…… - （2）DENSE_RANK函数
同样是计算排序，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次。
例）有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、1 位、1 位、2 位……
+（3） ROW_NUMBER函数
赋予唯一的连续位次。
例）有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、2 位、3 位、4 位
mysql> select product_name,
-> product_type,
-> sale_price,
-> rank() over (order by sale_price) as ranking,
-> dense_rank() over (order by sale_price) as dense_ranking,
-> row_number() over (order by sale_price) as row_num
-> from product;
5.2.2 聚合函数在窗口函数上的使用
聚合函数在开窗函数中的使用方法和之前的专用窗口函数一样，只是出来的结果是一个累计的聚合函数值。
mysql> select product_id,product_name,sale_price,
-> sum(sale_price) over (order by product_id) as current_sum,
-> avg(sale_price) over (order by product_id) as current_avg
-> from product;
5.3 窗口函数的的应用 - 计算移动平均
在上面提到，聚合函数在窗口函数使用时，计算的是累积到当前行的所有的数据的聚合。 实际上，还可以指定更加详细的汇总范围。该汇总范围成为框架(frame)。
语法
<窗口函数> OVER (ORDER BY <排序用列名>
ROWS n PRECEDING )
<窗口函数> OVER (ORDER BY <排序用列名>
ROWS BETWEEN n PRECEDING AND n FOLLOWING)
PRECEDING（“之前”）， 将框架指定为 “截止到之前 n 行”，加上自身行
FOLLOWING（“之后”）， 将框架指定为 “截止到之后 n 行”，加上自身行
BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING，将框架指定为 “之前1行” + “之后1行” + “自身”
执行以下代码：
mysql> select product_id,
-> product_name,
-> sale_price,
-> avg(sale_price) over (order by product_id rows 2 preceding) as moving_avg,
-> avg(sale_price) over (order by product_id rows between 1 preceding and 1 following) as moving_avg
-> from product;
5.3.1 窗口函数适用范围和注意事项
原则上，窗口函数只能在SELECT子句中使用。
窗口函数OVER 中的ORDER BY 子句并不会影响最终结果的排序。其只是用来决定窗口函数按何种顺序计算。
5.4 GROUPING运算符
5.4.1 ROLLUP - 计算合计及小计
常规的GROUP BY 只能得到每个分类的小计，有时候还需要计算分类的合计，可以用 ROLLUP关键字。
mysql> SELECT product_type
-> ,regist_date
-> ,SUM(sale_price) AS sum_price
-> FROM product
-> GROUP BY product_type, regist_date WITH ROLLUP
-> ;
这里ROLLUP 对product_type, regist_date两列进行合计汇总。结果实际上有三层聚合，如下图 模块3是常规的 GROUP BY 的结果，需要注意的是衣服 有个注册日期为空的，这是本来数据就存在日期为空的，不是对衣服类别的合计； 模块2和1是 ROLLUP 带来的合计，模块2是对产品种类的合计，模块1是对全部数据的总计。
ROLLUP 可以对多列进行汇总求小计和合计
练习题
5.1 请说出针对本章中使用的 product（商品）表执行如下 SELECT 语句所能得到的结果。
SELECT product_id
,product_name
,sale_price
,MAX(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS Current_max_price
FROM product
image.png
5.2继续使用product表，计算出按照登记日期（regist_date）升序进行排列的各日期的销售单价（sale_price）的总额。排序是需要将登记日期为NULL 的“运动 T 恤”记录排在第 1 位（也就是将其看作比其他日期都早）
mysql> select regist_date,
-> sum(sale_price) over (partition by regist_date) as sale_price_date
-> from product
-> order by regist_date;
5.3思考题
① 窗口函数不指定PARTITION BY的效果是什么？
② 为什么说窗口函数只能在SELECT子句中使用？实际上，在ORDER BY 子句使用系统并不会报错。
- （1）答:PARTITION BY 能够设定窗口对象范围，如果不指定，会默认对整个窗口指定。
- （2）答：未知。
