mysql8新特性

  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。
    1.1 MySQL8.0 新增特性
  2. 更简便的NoSQL支持 NoSQL泛指非关系型数据库和数据存储。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)。
  3. 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 和 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。
    3.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() 和 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。
    4.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。
    5.InnoDB的变化 InnoDB是MySQL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。
    6.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
  4. 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 TABLE、CREATE TABLE、ALTER TABLE、 RENAME TABLE、TRUNCATE TABLE、CREATE TABLESPACE、DROP 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 EXISTS 或 IF NOT EXISTS 语句来避免发生错误。
    8.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。例如,如果安装了线程池插件,或者使用的是macOS系统,资源管理将处于不可用状态。在FreeBSD和Solaris系统中,资源线程优先级将失效。在Linux系统中,只有配置了CAP_SYS_NICE属性,资源管理优先级才能发挥作用。
    9.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。
    10.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。
    11.公用表表达式 公用表表达式(Common Table Expressions)简称为CTE,MySQL现在支持递归和非递归两种形式的CTE。CTE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。基础语法如下:Subquery代表子查询,子查询前使用WITH语句将结果集命名为cte_name,在后续的查询中即可使用cte_name进行查询。
    12.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。


    image.png

    13.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()和 REGEXP_SUBSTR()等函数来提升性能。另外,regexp_stack_limit和 regexp_time_limit 系统变量能够通过匹配引擎来控制资源消耗。
    14.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VARCHAR和VARBINARY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,TempTable和MEMORY,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。
    15.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。
    17.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。
    1.2 MySQL8.0移除的旧特性
    在MySQL 5.7版本上开发的应用程序如果使用了MySQL8.0 移除的特性,语句可能会失败,或者产生不同
    的执行结果。为了避免这些问题,对于使用了移除特性的应用,应当尽力修正避免使用这些特性,并尽
    可能使用替代方法。

  5. 查询缓存 查询缓存已被移除 ,删除的项有:
    (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。
    2.加密相关 删除的加密相关的内容有: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。
    3.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_和MBR函数。
    4.\N和NULL 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。
  6. 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。
    6.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InnoDB和NDB,而在MySQL 8中只支持InnoDB。
    7.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_VARIABLES、SESSION_VARIABLES、GLOBAL_STATUS、SESSION_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_period、Slave_last_heartbeat,Slave_received_heartbeatsSlave_retried_transactions、Slave_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。
    8.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或- -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。
  7. 新特性1: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,如下表:


    image.png

    2.3 语法结构
    窗口函数的语法结构是:
    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()函数
    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。
    mysql> 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 |
    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,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
    mysql> 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 |
    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,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。
    mysql> 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 |
  2. 分布函数
    1.PERCENT_RANK()函数
    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)
    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。
    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: mysql> 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 |
6 rows in set (0.00 sec)
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。
mysql> 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 |
| 0.5 | 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 |

  1. 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。
    mysql> 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 |
    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。
    mysql> 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;
    | id | category | NAME | behind_price | price | diff_price |
    | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 79.90 | 39.90 | 40.00 |
    | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 89.90 | 79.90 | 10.00 |
    | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 89.90 | 0.00 |
    | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 399.90 | 89.90 | 310.00 |
    | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | NULL | 399.90 | NULL |
    | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 399.90 | 59.90 | 340.00 |
    | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 399.90 | 0.00 |
    | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 499.90 | 399.90 | 100.00 |
    | 12 | 户外运动 | 滑板 | 799.90 | 499.90 | 300.00 |
    | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 1399.90 | 799.90 | 600.00 |
    | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | NULL | 1399.90 | NULL |
  2. 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。
    mysql> 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。
    举例:按照价格排序,查询最后一个商品的价格信息。
    mysql> 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. 其他函数
    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。
    mysql> 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。
    举例: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 |
    2.5 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。
  4. 新特性2:公用表表达式
    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。
    3.1 普通公用表表达式
    普通公用表表达式的语法结构是:
    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。
    mysql> SELECT * FROM departments
    -> WHERE department_id IN (
    -> SELECT DISTINCT department_id
    -> FROM employees
    -> );
    | department_id | department_name | manager_id | location_id |
    | 10 | Administration | 200 | 1700 |
    | 20 | Marketing | 201 | 1800 |
    | 30 | Purchasing | 114 | 1700 |
    | 40 | Human Resources | 203 | 2400 |
    | 50 | Shipping | 121 | 1500 |
    | 60 | IT | 103 | 1400 |
    | 70 | Public Relations | 204 | 2700 |
    | 80 | Sales | 145 | 2500 |
    | 90 | Executive | 100 | 1700 |
    | 100 | Finance | 108 | 1700 | | 110 | Accounting | 205 | 1700 |
    11 rows in set (0.00 sec)
    mysql> 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;
    | department_id | department_name | manager_id | location_id | department_id |
    | 90 | Executive | 100 | 1700 | 90 | | 60 | IT | 103 | 1400 | 60 |
    | 100 | Finance | 108 | 1700 | 100 | | 30 | Purchasing | 114 | 1700 | 30 |
    | 50 | Shipping | 121 | 1500 | 50 | | 80 | Sales | 145 | 2500 | 80 |
    | 10 | Administration | 200 | 1700 | 10 | | 20 | Marketing | 201 | 1800 | 20 |
    | 40 | Human Resources | 203 | 2400 | 40 |
    | 70 | Public Relations | 204 | 2700 | 70 |
    | 110 | Accounting | 205 | 1700 | 110 |
    例子说明,公用表表达式可以起到子查询的作用。以后如果遇到需要使用子查询的场景,你可以在查询之前,先定义公用表表达式,然后在查询中用它来代替子查询。而且,跟子查询相比,公用表表达式有一个优点,就是定义过公用表表达式之后的查询,可以像一个表一样多次引用公用表表达式,而子查询则不能。
    3.2 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。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。
    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。
    代码实现:
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;

总之,递归公用表表达式对于查询一个有共同的根节点的树形结构数据,非常有用。它可以不受层级的
限制,轻松查出所有节点的数据。如果用其他的查询方式,就比较复杂了。
3.3 小 结
公用表表达式的作用是可以替代子查询,而且可以被多次引用。递归公用表表达式对查询有一个共同根
节点的树形结构数据非常高效,可以轻松搞定其他查询方式难以处理的查询。

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