第十八章:MySQL8其他新特性

第十八章:MySQL8其他新特性

18.1: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. MySQL8.0新增特性

    • 更简便的NOSQL支持

      ​ 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。

    • 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()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。

    • 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。

    • InnoDB的变化

      InnoDBMySQL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。

    • 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 TABLECREATE TABLEALTER TABLERENAME TABLETRUNCATE TABLECREATE TABLESPACEDROP 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 EXISTSIF NOT EXISTS 语句来避免发生错误。

    • 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中的资源组管理提供了SQL接口。资源组的属性用于定义资源组。MySQL中存在两个默认组,系统组和用户组,默认的组不能被删除,其属性也不能被更改。对于用户自定义的组,资源组创建时可初始化所有的属性,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。

    • 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

    • 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。

    • 公用表表达式

      ​ 公用表表达式(Common Table Expressions)简称为CTEMySQL现在支持递归和非递归两种形式的CTECTE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。

    • 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。
      第十八章:MySQL8其他新特性_第1张图片

    • 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()REGEXP_SUBSTR()等函数来提升性能。另外,regexp_stack_limitregexp_time_limit系统变量能够通过匹配引擎来控制资源消耗。

    • 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VARCHARVARBINARY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,TempTableMEMORY,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。

    • 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。

    • 备份锁

      ​ 新的备份锁允许在线备份期间执行数据操作语句,同时阻止可能造成快照不一致的操作。新备份锁由LOCK INSTANCE FOR BACKUPUNLOCK INSTANCE 语法提供支持,执行这些操作需要备份管理员特权。

    • 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。

  2. MySQL8.0移除的旧特性

    • 查询缓存

      #(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
    • 加密相关

      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。
      
    • 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_MBR函数。

    • \NNULL

      ​ 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。

    • 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InnoDBNDB,而在MySQL 8中只支持InnoDB

    • 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_VARIABLESSESSION_VARIABLESGLOBAL_STATUSSESSION_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_periodSlave_last_heartbeat,Slave_received_heartbeatsSlave_retried_transactionsSlave_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。

    • 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--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。

18.2: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:
第十八章:MySQL8其他新特性_第2张图片

  1. 语法结构

    函数 OVER ([PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC|DESC])
    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。
  2. 分类讲解

    • 准备工作

      CREATE TABLE goods(
      id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
      category_id INT,
      category VARCHAR(15),
      NAME VARCHAR(30),
      price DECIMAL(10,2),
      stock INT,
      upper_time DATETIME
      );
      
      INSERT INTO goods(category_id,category,NAME,price,stock,upper_time)
      VALUES
      (1, '女装/女士精品', 'T恤', 39.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
      (1, '女装/女士精品', '连衣裙', 79.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
      (1, '女装/女士精品', '卫衣', 89.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
      (1, '女装/女士精品', '牛仔裤', 89.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
      (1, '女装/女士精品', '百褶裙', 29.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
      (1, '女装/女士精品', '呢绒外套', 399.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00'),
      (2, '户外运动', '自行车', 399.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
      (2, '户外运动', '山地自行车', 1399.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
      (2, '户外运动', '登山杖', 59.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
      (2, '户外运动', '骑行装备', 399.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
      (2, '户外运动', '运动外套', 799.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
      (2, '户外运动', '滑板', 499.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00');
      
    • 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。

        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  |
        |    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 |
        |    5    | 10 |      2      | 户外运动       | 骑行装备   |  399.90  |  3500 |
        |    6    |  9 |      2      | 户外运动       | 登山杖     |  59.90   |  1500 |
        +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
        
      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。

        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  |
        |    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  |
        |    6    | 9  |      2      | 户外运动       | 登山杖     |  59.90  | 1500  |
        +---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
        
      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。

        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。

        # 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。
        (rank - 1) / (rows - 1)
        
        # 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:
        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 |
        +---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
        
      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。

        # 查询goods数据表中小于或等于当前价格的比例
        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   |
        +---------------------+----+---------------+------------+---------+
        | 0.16666666666666666 |  5 | 女装/女士精品  | 百褶裙      |  29.90 |
        |  0.3333333333333333 |  1 | 女装/女士精品  | T恤        |  39.90 |
        |         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。

        # 查询goods数据表中前一个商品价格与当前商品价格的差值
        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  |
        +----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
        
    • 首尾函数

      1. FIRST_VALUE(expr)函数:FIRST_VALUE(expr)函数返回第一个expr的值

        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。

        # 按照价格排序,查询最后一个商品的价格信息
        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   |
        |  3 | 女装/女士精品  | 卫衣       |  89.90  |  1500  |    89.90   |
        |  4 | 女装/女士精品  | 牛仔裤     |  89.90  |  3500  |    89.90   |
        |  6 | 女装/女士精品  | 呢绒外套   |  399.90 |  1200  |   399.90   |
        |  9 | 户外运动      | 登山杖     |  59.90  |  1500   |    59.90  |
        |  7 | 户外运动      | 自行车     |  399.90 |  1000   |   399.90  |
        | 10 | 户外运动      | 骑行装备   |  399.90 |  3500   |   399.90  |
        | 12 | 户外运动      | 滑板       |  499.90 |  1200   |   499.90  |
        | 11 | 户外运动      | 运动外套   |  799.90 |  500    |   799.90  |
        |  8 | 户外运动      | 山地自行车 | 1399.90 |  2500   |   1399.90 |
        +----+---------------+------------+---------+-------+------------+
        
    • 其他函数

      1. NTH_VALUE(expr,n)函数:NTH_VALUE(expr,n)函数返回第nexpr的值。

        # 查询goods数据表中排名第2和第3的价格信息
        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。

        # 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 |
        |  1 |  7 | 户外运动     | 自行车       |  399.90 |
        |  2 | 10 | 户外运动     | 骑行装备     |  399.90 |
        |  2 | 12 | 户外运动     | 滑板         |  499.90 |
        |  3 | 11 | 户外运动     | 运动外套     |  799.90 |
        |  3 |  8 | 户外运动     | 山地自行车   | 1399.90 |
        +----+----+---------------+------------+---------+
        

18.3:公用表表达式

​ 公用表表达式(或通用表表达式)简称为CTECommon 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 普通公用表表达式递归公用表表达式 2 种。

  1. 普通公用表达式

    • 语法

      WITH CTE名称
      AS (子查询)
      SELECT|DELETE|UPDATE 语句;
      
    • 举例

      # 查询员工所在的部门的详细信息
      #方式一:不用公用表表达式
      SELECT * FROM departments
      WHERE department_id IN (
      	SELECT DISTINCT department_id
      	FROM employees
      );
      
      #方式二:用公用表表达式
      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;
      
  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

    • 语法

      WITH RECURSIVE
      CTE名称 AS (子查询)
      SELECT|DELETE|UPDATE 语句;
      
    • 举例

      # 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。
      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;
      

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