mysql 占比函数_MySQL数分：窗口函数

本次分享内容为SQL的窗口函数，内容主要有以下几点：什么是窗口函数

如何使用窗口函数

聚合函数作为窗口函数

窗口函数的移动平均

什么是窗口函数窗口函数在和当前行相关的一组表行上执行计算。 这相当于一个可以由聚合函数完成的计算类型。但不同于常规的聚合函数， 使用的窗口函数不会导致行被分组到一个单一的输出行；行保留其独立的身份。 在后台，窗口函数能够访问的不止查询结果的当前行。

很拗口，我们举个例子，先新建一个score_new，录入数据：

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0001','0001',90);

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0001','0002',85);

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0001','0003',75);

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0002','0001',85);

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0002','0002',96);

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0002','0003',100);

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0003','0001',61);

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0003','0002',73);

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0003','0003',82);

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0004','0001',66);

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0004','0002',77);

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0004','0003',88);

INSERT into score (学号,课程号,成绩) VALUES ('0009','0003',50);说明如何比较每个学生的成绩和在他或她的班级的平均成绩：

-- 如何比较每个学生的成绩和在他或她的班级的平均成绩SELECT 班级,学号,成绩,AVG(成绩)

OVER (PARTITION BY 班级) AS 班级平均成绩

FROM score_new;

这里我们使用了新的SQL函数，这个函数就是窗口函数。前三输出列直接来自表score_new，并有一个针对表中的每一行的输出行,第四列将代表所有含有相同的班级的表行的平均值作为当前值。

窗口函数的调用总是包含一个OVER子句，后面直接跟着窗口函数的名称和参数。 这是它在语法上区别于普通函数或聚合功能的地方。 窗口函数基本语法如下：

‹窗口函数› over (partition by ‹用于分组的列名›

order by ‹用于排序的列名›)

日常工作中，我们可以通过窗口函数解决很多问题，比如：分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条(top N)记录等，我们都可以使用窗口函数。

接下来我们说一下窗口函数怎么使用吧~

如何使用窗口函数

接下来，就结合实例，给大家介绍几种窗口函数的用法：

1.rank()：返回数据集中每个值的排名。排名值是根据当前行之前的行数加1，不包含当前行。因此，排序的关联值可能产生顺序上的空隙。 这个排名会对每个窗口分区进行计算；

2.dense_rank()：返回一组数值中每个数值的排名。这个函数与 rank() ，相似，除了关联值不会产生顺序上的空隙；

3.percent_rank()：返回数据集中每个数据的排名百分比。结果是根据 (r - 1) / (n - 1) 其中 r 是由 rank() 计算 的当前行排名， n 是当前窗口分区内总的行数；

4.row_number()：为每行数据返回一个唯一的顺序的行号，从1开始，根据行在窗口分区内的顺序；

5.cume_dist()：返回一组数值中每个值的累计分布。 结果返回的是按照窗口分区下窗口排序后的数据集下，当前行前面包括当前行数据的行数。因此，排序中任何关联值均会计算成相同的分布值.。

实例来看：

-- 各窗口函数SELECT *,

rank() over (ORDER BY 成绩 DESC )as ranking,

dense_rank() over (ORDER BY 成绩 DESC )as dense_ranking,

ROUND(percent_rank() over (ORDER BY 成绩 DESC ),2)as percent_ranking,

row_number() over (ORDER BY 成绩 DESC )as row_num,

cume_dist() over (ORDER BY 成绩 DESC )as cume_d

FROM score_new;

得到结果：20行数据，2行在屏幕外未截图

从上面的结果可以看出：rank()函数，例子中存在名次是并列的情况时，会占用下一名次位置。比如说，正常排名1,2,3,4,5,6······但是使用rank()函数，结果就是1,2,3,4,4,6······；

dense_rank()函数，例子中存在名次是并列的情况时，不会占用下一名次位置。比如说，正常排名1,2,3,4,5,6······但是使用dense_rank()函数，结果就是1,2,3,4,4,5······；

percent_rank()函数，例子中percent_rank函数是在rank()函数基础上进行百分比计算排名百分比，比如第4名的排名百分比 = (r - 1) / (n - 1) = (4 - 1) / (20 - 1) =0.16；

row_number()函数，例子中存在名次是并列的情况，但也不会对并列名次考虑，比如说，正常排名1,2,3,4,5,6······使用row_number()函数，结果就是1,2,3,4,5,6······；

cume_dist()函数，例子中返回的都是落在每个成绩中的累积概率，比如说，有20个学生成绩每个成绩概率是0.5，但是有存在相同成绩n个，那这个成绩的概率是0.5*n，那累计概率就是说落在了这个成绩上的概率面积，这里因为成绩是降序的我们可以理解为成绩>=该成绩的所有概率和。

是不是还比较容易呢？一定要记着这几个函数的区别：

像一开始，我们提到，窗口函数可以解决分组取每组最大值、最小值，每组最大的N条(top N)记录，下面我们举例来看：查找每个班级成绩最高的2个学生成绩数据。

在这之前，我们先想一下，查找每个班级最大成绩的学生数据怎么查询？

-- 按班级号分组取成绩最大值所在行的数据/*大白话：对班级分组，对分组结果查询最大成绩；对每个班级对应的学生的成绩比较，等于最大成绩的便符合条件SELECT MAX(成绩) FROM score_new GROUP BY 班级;SELECT * FROM score_new WHERE 成绩 = ;*/

SELECT *

FROM score_new as a

WHERE 成绩 =

(SELECT MAX(成绩) FROM score_new AS b WHERE a.班级=b.班级 GROUP BY 班级);

接着我们回到开始的问题：查找每个班级成绩最高的2个学生成绩数据：

拆分两步：

1.先按班级分组，并按照成绩降序排列，查看各班成绩排名：

/*先按班级分组，并按照成绩降序排列SELECT *, row_number() over ( PARTITION BY 班级 ORDER BY 成绩 DESC) AS row_num FROM score_new;*/

SELECT *,

row_number() over ( PARTITION BY 班级 ORDER BY 成绩 DESC) AS row_num

FROM score_new;

结果：

2.只要我们筛选row_num值<=2即可，我们可以用子查询：

SELECT *

FROM

(SELECT *,

row_number() over ( PARTITION BY 班级 ORDER BY 成绩 DESC) AS row_num

FROM score_new) AS a

WHERE row_num <=2;

这里我们使用了partition by ，在over子句中，partition by 列表指定将行划分成组或分区， 组或分区共享相同的partition by表达式的值，意思就是可以分组。但是需要注意的是，partition by与group by 不同：partition by相比group by，能够在保留全部数据的基础上对其中某些字段做分组排序；

但group by则只保留参与分组的字段和聚合函数的结果；

聚合函数作为窗口函数

窗口函数，除了可以使用刚才提到的专用窗口函数外，还可以使用聚合函数。

所有聚合函数可以通过添加 OVER 子句来作为窗口函数使用。这些聚合函数会基于当前滑动窗口内的数据行计算每一行数据。

我们可以实例来看一下：

-- 各窗口函数-聚合函数SELECT *,

SUM(成绩) over (PARTITION BY 班级 ORDER BY 成绩 DESC )as score_sum,

AVG(成绩) over (PARTITION BY 班级 ORDER BY 成绩 DESC )as score_avg,

MIN(成绩) over (PARTITION BY 班级 ORDER BY 成绩 DESC )as score_min,

MAX(成绩) over (PARTITION BY 班级 ORDER BY 成绩 DESC )as score_max

FROM score_new;

我们可以看的到，不管是sum()、avg(),还是min()、max()，他们在窗口函数中，都是对自身记录以及位于自身记录之前的数据进行聚合，求和、求平均、最小值、最大值。

所以，聚合函数作为窗口函数的时候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，也可以看出每一行数据对整体的影响。

窗口函数的移动平均

先说一下移动平均数：

若依次得到测定值(x1,x2,x3···,xn)时，按顺序取一定个数所做的全部算术平均值。 例如:

那移动平均数有什么用呢？我们可以通过移动平均，直观地查看到与相邻数据的平均、求和等统计数据。移动平均可以进行即期预测，当产品需求既不快速增长也不快速下降的时候(不存在季节因素)，移动平均能有效的消除预测中的随机波动。

我们一起看一下如何进行窗口函数的移动平均吧(平均数为例)~

-- 窗口的移动平均select *,

avg(成绩) over (order by 班级 rows 2 preceding )as current_avg

from score_new;

或许一时不能看明白，我们把前几行的算法看一下：

是不是就明白了？

在这里我们使用了rows和preceding这两个关键字，意思就是“之前n行的意思”，实例中我们就是“之前2行”，也就是与前两行一起计算算数平均值。

写在最后：

窗口函数原则上只能写在select子句中。

大家在以下场景中，就可以使用我们的窗口函数哟：① 经典的TopN问题；比如像前边我们查找每个班级成绩最高的2个学生成绩数据；

② 经典排名问题：比如按班级对学生成绩进行排名；

③ 在每个组里的比较问题：比如查找每个班级里成绩大于该班级平均成绩的学生排名。

本次分享就先到这里~一定要多多练习才能掌握！