MYSQL窗口函数用法及区别

本博客转自：https://blog.csdn.net/weixin_34384915/article/details/87551597

窗口函数(OLAP 实时分析处理函数) ，可以一般聚合函数无法实现的高级操作。诸如排序、生成序列号等功能。目前 DBMS 逐步都完成了对窗口函数的支持，唯独 MySql 不支持（但是 Mysql 8 开始支持了）。

1. 窗口函数语法:

<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列清单>]
ORDER BY <排序用列清单>)

语法解释:

• 窗口函数分两类 (1.能够作为窗口函数的聚合函数 2.RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER 等专用窗口函数)

• PARTITION BY : 设定排序的对象范围

• ORDER BY : 指定按照哪一列、何种顺序进行排序

2. 专有开窗之一 （RANK函数）、快速了解开窗函数使用

RANK函数 ： 用于计算记录排序的函数

例子表

需求: 根据不同的商品种类(product_type)，按照销售单价(sale_price) 从低到高的顺序排序 ？

答案解析

总结 ：PARTITION BY 横向对表进行分组、ORDER BY 决定纵向排序的规则。通过 PARTITION BY 分组后的集合称为窗口。

2.1 不使用 PARTITION BY 情况下:

例子

换一个排序的开窗函数也是排序的试试:DENSE_RANK 函数

例子

再换一个排序的开窗函数也是排序的试试:ROW_NUMBER 函数

例子

总结 ： DENSE_RANK 、RANK、ROW_NUMBER 都是排序的。DENSE_RANK 在处理并列值的时候，并列值不占位。ROW_NUMBER 是排序是连续的，不管值是否相同

3. 聚合函数作为窗口函数使用

聚合函数作为窗口函数应用的场景一般为累计统计的时候
注意 在 sqlserver 2012以前不支持聚合函数开窗求和
看例子:

  
  
    
    
    
    

     
     
     
     

    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

    
    
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

      
      SELECT
     
     
       
       
       
       
    
    
      
      
      
      
     
     
     
     

    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

    
    
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

        
        
        
        
      
          product_id,
     
     
       
       
       
       
    
    
      
      
      
      
     
     
     
     

    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

    
    
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

        
        
        
        
      
          product_name,
     
     
       
       
       
       
    
    
      
      
      
      
     
     
     
     

    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

    
    
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

        
        
        
        
      
          sale_price,
     
     
       
       
       
       
    
    
      
      
      
      
     
     
     
     

    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

    
    
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       
    
      
      avg ( sale_price ) 
      
      OVER ( 
      
      ORDER 
      
      BY product_id ) 
      
      AS current_sum
     
     
       
       
       
       
    
    
      
      
      
      
     
     
     
     

    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

    
    
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

      
      FROM
     
     
       
       
       
       
    
    
      
      
      
      
     
     
     
     

    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

    
    
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      

     
     
       
       
       
       

        
        
        
        
      
          Product;