窗口函数到底有多「神奇」？

 

忙里偷闲。

我得承认，我写了将近小半个月的HQL。主要目的是做报表开发，但由于此报表背后牵扯的表实在太多，以至于我不得不使用xmind来梳理这些表的上下游关系，生怕出一点差错。这些表背后的语句大都只涉及到表连接，去重，简单运算，因许久未用到过窗口函数了，我不禁产生怀疑，这还是我面试的时候经常考察到的SQL吗?

实习和秋招笔面试的时候，SQL的考察必不可少，除了题目中会涉及业务背景外，大同小异的，大都考察聚合、表连接、窗口函数，尤以各种各样的窗口函数为重。

可不要再傻乎乎的问我，MySQL没有窗口函数啊，我怎么从没有看到过？在哪里能学到呢？盆友！清醒一点！多接触点其他的DBMS吧！几乎处处可见窗口函数，而且会频繁考察。

MySQL升级到8.0以上就能拥有此功能了，一般的窗口函数都能用，但是狗血的是我不能在上面试验grouping sets，只能在hive上写的时候才能“大展拳脚”，夸张了,hhhh，那么一起来看几道与窗口函数相关的题目吧。

空白

题目一

输入

表mall_rate中记录了不同商户的费率变化信息，要求按照时间轴顺序，取出费率发生了状态变化的数据行。表及相关数据如下：

解题思路：

lag或lead函数可以将上一行或下一行的字段内容获取到本行，这样便可以进行某些字段是否发生变化的比较，从而进行状态是否变化的比较，有些题目中会出现一些如“连续记录”，“沿时间轴”,“查询**上次记录的时间”，“查询**前n次记录的时间”等字眼，这些关键字预示着可能会需要用到lag或lead函数去获取上n行或下n行字段的内容到本行，进行数据选取或比较。

法1：

查询结果如下：

法2：

查询结果如下：

知识点归纳：

LAG(col,n,default)用于统计窗口内往上第n行值，第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为null时，取默认值，如不指定，则为null）

LEAD(col,n,default)与LAG相反，用于统计窗口内往下第n行值，第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为null时，取默认值，如不指定，则为null）

与LAG和LEAD同时作为知识点出现的，还有FIRST_VALUE和LAST_VALUE。

FIRST_VALUE(字段)，取分组内排序后，截止到当前行的第一个值：

LAST_VALUE(字段)，取分组内排序后，截止到当前行的最后一个值：

安排一道练习题吧~

表tmp中包括用户及其访问的场景及对应访问时间，求取用户id对应的前两个不同的场景（如果场景重复，选访问时间在前的场景，访问场景数不足两个时，输出到不足两个的输出即可），输出示例如下：

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题目二

输入

某商店有如下一张用户订单表order_table，其中记录了用户名，订单时间及订单金额，以此表为例，可以提出多个用窗口函数解决的小问题。相关数据如下：

（1）查询本店2017年1月份有购买行为的顾客姓名及购买次数。

解题思路：

可以采用一般的聚合函数count()，也可以使用窗口函数count() over()；对于日期的限制可采用各种方式，如日期转换函数，也可以使用substr()。

法1：

法2：

（2）查询顾客的购买明细及每个月所有顾客的购买总额。

解题思路：

由于需要每位顾客明细后都要带一个当月所有顾客购买总额的字段，因此可以选择使用窗口函数中的sum() over()获得这个字段。

除此之外，也可以使用sum() over()做很多其他场景的操作，比如:

也可以使用先前介绍的lag或lead去求取顾客的上一次购买时间：

（3）查询整个订单信息中前20%时间的订单信息。

解题思路：

排序，取前20%。以前我有过一种操作是先使用窗口函数中的row_number()进行排序，搞一个rank，然后取最大rank的20%作为限制条件，取到前20%。后来发现别人都有顶好用的ntile，我真的是！！！

解法如下：

分桶（分组排序），按照你的意愿进行设置，分为几个桶，比如5个，每个桶占20%的记录，每个桶会有编号，取出想取的编号对应的数据即可。

其他各种各样有趣和有用的函数还有一箩筐，但是个人接触的也有限，正在慢慢学习中，以前分享的row_number，rank，dense_rank不知道你们还记不记得了，划重点呀！

我的「2020年PDD笔面经分享」

关于我印象比较深刻的grouping sets，cube, rollup就之后再分享啦~

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零数据分析实习经历如何秋招？

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