MySQL【窗口函数】【共用表表达式】
目录
一、窗口函数
语法结构
1．序号函数
1.ROW_NUMBER()
2.RANK()
3.DENSE_RANK()
2. 分布函数
1.PERCENT_RANK()
2.CUME_DIST()函数
3.前后函数
1.LAG(expr,n)函数
2.LEAD(expr,n)函数
4. 首尾函数
1.FIRST_VALUE(expr)函数
2.LAST_VALUE(expr)函数
5.其它函数
1.NTH_VALUE(expr,n)函数
2.NTILE(n)函数
二、共用表表达式
普通公用表表达式
递归公用表表达式
一、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
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');
select * from goods;
语法结构
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。
1．序号函数
1.ROW_NUMBER()
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。
#按照category的ID进行分区并且按照价格进行降序排列，
#并且给序号row_number()并且起了一个别名row_num
SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num,
id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods; 
举例：查询 goods 数据表中每个商品分类下价格最高的3种商品信息。
SELECT *
FROM (
SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num,
id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods) t
WHERE row_num <= 3; 
2.RANK()
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。
#这里我们依旧是按照category_id进行分组，然后按照价格进行降序排序
#在使用rank（）函数对价格进行排名
SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods;从下面的测试结果中我们可以看出我们的row_num中的第二行和第三行的排名是一样的，因为他们的价格是一样的，所以它们的排名都是2，而再下面一行的排名就变成了4
举例：使用RANK()函数获取 goods 数据表中类别为“女装/女士精品”的价格最高的4款商品信息。
SELECT *
FROM(
SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods) t
WHERE category_id = 1 AND row_num <= 4;
3.DENSE_RANK()
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。
SELECT DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num,
id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods;这里我们注意到与RANK（）函数最大的区别就是，在我们下面的测试代码中第二行和第三行的价格是一样的，所以排名都是3，然后第四行的排名并不是从4开始，而是3。
2. 分布函数
1.PERCENT_RANK()
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)
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：
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);就是相当于是在我们的概率统计中的累计函数的作用，
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。
SELECT CUME_DIST() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price ASC) AS cd,
id, category, NAME, price
FROM goods;就相当于是在我们的概率统计中P(X<=x）的概率函数
3.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。
SELECT id, category, NAME, price, pre_price, price - pre_price AS diff_price
FROM (
#LAG(price,1)就是取每一行所对应的前一行的数据，然后是从我们的窗口w中取得的
#再将由我们这个函数生成的数据作为pre_price列。
SELECT id, category, NAME, price,LAG(price,1) OVER w AS pre_price
FROM goods
#按照category_id进行分组，然后按照价格进行排序
#这里的t是我们的派生表的别名，如果没有会报错。
WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;我们看到我们的pre_price字段中的数据是price字段中的对应的上一条数据。
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。
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;这个函数和上面那个函数正好相反，每一行取的是下一行所对应的数据（由于我们上面传入的数据是1，所以取的是下面一行对应的数据）
4. 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。
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);这里我们是按照category_id进行的分组，然后按照价格进行升序排序，然后first_price中取的是我们这一个分组中的第一个数据。
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。
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);从下面的测试结果中可以看出其last_price中返回的是我们的每一组的尾部的数据。
5.其它函数
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
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);我们从下面的测试结果中可以看到它每次返回的都是这一个组中第二个和第三个的信息
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。
SELECT NTILE(3) OVER w AS nt,id, category, NAME, price
FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
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。
二、共用表表达式
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。
普通公用表表达式
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。
这是我们普通的子查询
SELECT * FROM departments
WHERE department_id IN (
SELECT DISTINCT department_id
FROM employees
);
使用普通共用表表达式的写法
#生成一个临时的结果集
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;
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。而且，最后还要进行第六步：把第三步和第四步的结果集合并，这样才能最终获得我们需要的结果集。如果用递归公用表表达式，就非常简单了。我介绍下具体的思路。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。
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;