mysql8开窗函数简介：

探索MySQL8中的强大工具：开窗函数 在数据分析和处理的广阔领域中，SQL（结构化查询语言）扮演着至关重要的角色

    而在MySQL8版本中，一个尤为引人注目的功能便是开窗函数（Window Functions）

    这一特性极大地丰富了SQL的功能集，使得数据分析和处理变得更加直观和高效

    本文将深入探讨MySQL8中的开窗函数，揭示其工作原理、分类、语法结构以及实际应用案例，旨在帮助读者更好地掌握这一强大的工具

     一、开窗函数概述 开窗函数，又称为分析函数或窗口聚合函数，是SQL中的一种特殊函数

    与传统的聚合函数（如SUM、AVG、MAX、MIN、COUNT等）不同，开窗函数不会将多行数据聚合成一行，而是保留每一行数据，并对其进行分组和排序

    开窗函数通过对结果集中的数据进行分组和排序，为每个行定义一个“窗口”，并在该窗口内执行计算，从而生成新的列

    这使得用户能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列，极大地增强了数据分析和处理的灵活性

     MySQL官方文档明确指出，开窗函数功能是在MySQL8.0版本之后引入的

    因此，对于使用MySQL8或更高版本的数据库管理员和数据分析师来说，掌握开窗函数是提升工作效率和数据分析能力的关键

     二、开窗函数的分类 MySQL8中的开窗函数种类繁多，功能各异

    根据功能和用途的不同，可以将开窗函数大致分为以下几类： 1.序号函数：包括ROW_NUMBER()、RANK()和DENSE_RANK()

    这些函数用于为结果集中的每一行生成一个唯一的序号或排名

    ROW_NUMBER()函数根据指定的排序列生成连续的行号；RANK()函数和DENSE_RANK()函数则用于生成排名，但它们在处理并列排名时有所不同

    RANK()函数在并列排名时会跳过位次，而DENSE_RANK()函数则不会

     2.分布函数：包括PERCENT_RANK()和CUME_DIST()

    这些函数用于计算数据集中每个值的百分比排名和累积密度排名，有助于了解数据的分布情况

     3.前后函数：包括LAG()和LEAD()

    这些函数用于在结果集中的每一行之前和之后提取数据，从而可以查看当前行之前或之后的数据

    这对于分析时间序列数据或计算相邻行之间的差异非常有用

     4.头尾函数：包括FIRST_VALUE()和LAST_VALUE()

    这些函数返回结果集的有序分区中的第一个值或最后一个值

    它们常用于提取分组内的最大值或最小值

     5.其他函数：包括NTH_VALUE()和NTILE()

    NTH_VALUE()函数返回结果集的有序分区中第n行的值；而NTILE()函数则用于将结果集划分为n个桶，以便更好地分析和分组数据

     三、开窗函数的语法结构 开窗函数的语法结构相对复杂，但理解其组成部分对于正确使用这些函数至关重要

    开窗函数的基本语法结构如下： sql <窗口函数> OVER(【PARTITION BY <分组列】【ORDER BY <排序列>{ASC|DESC}】【<行窗口>|<范围窗口】【<开始位置>|<结束位置>|<长度>】) -`<窗口函数`：表示要执行的聚合函数或排序函数，如SUM、AVG、MAX、MIN、COUNT、RANK、ROW_NUMBER等

     -`PARTITION BY <分组列`：用于指定分组列，将结果集划分为多个分区

    在每个分区内独立执行开窗函数

     -`ORDER BY <排序列>{ASC|DESC}`：用于指定排序列和排序方式

    开窗函数将按照排序后的记录顺序进行计算

     -`<行窗口>|<范围窗口`：用于定义窗口的范围

    行窗口是指一组连续的行，而范围窗口则基于行之间的相对位置或值范围

     -`<开始位置>|<结束位置>|<长度`：用于进一步细化窗口的范围

    这些参数可以指定窗口的起始位置、结束位置和长度

     在MySQL8中，行窗口和范围窗口的具体用法包括ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW（从结果集的第一个行到当前行）、ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING（从当前行到结果集的最后一个行）等

     四、开窗函数的应用案例 为了更好地理解开窗函数的工作原理和实际应用，以下将通过几个具体的案例进行说明

     案例一：员工薪资排名 假设有一个员工表（employee），包含部门名（dname）、员工ID（eid）、员工姓名（ename）、入职日期（hiredate）和薪资（salary）等字段

    现在需要对每个部门的员工按照薪资进行排序，并给出排名

     可以使用ROW_NUMBER()、RANK()和DENSE_RANK()函数来实现这一需求： sql SELECT dname, ename, salary, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY dname ORDER BY salary DESC) AS rk_row_number, RANK() OVER(PARTITION BY dname ORDER BY salary DESC) AS rk_rank, DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY dname ORDER BY salary DESC) AS rk_dense_rank FROM employee; 这将为每个部门的员工生成一个唯一的序号（rk_row_number）、排名（rk_rank）和密集排名（rk_dense_rank）

    通过比较这三个排名的结果，可以清晰地看到它们在处理并列排名时的差异

     案例二：计算累积和与平均值 假设有一个订单表（order_for_goods），包含订单ID（order_id）、用户ID（user_id）、订单金额（money）等字段

    现在需要计算每个用户的订单金额累积和以及平均值

     可以使用SUM()和AVG()函数作为开窗函数来实现这一需求： sql SELECT, SUM(money) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY order_id) AS cumulative_sum, AVG(money) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY order_id) AS average_money FROM order_for_goods; 这将为每个用户的订单生成一个累积和（cumulative_sum）和平均值（average_money）

    通过这两个新生成的列，可以直观地了解每个用户的订单金额变化趋势和平均水平

     案例三：计算相邻行之间的差异 假设有一个学生成绩表（score），包含学生ID（student_id）、课程ID（course_id）和成绩（num）等字段

    现在需要计算每个学生相邻两次成绩之间的差异

     可以使用LAG()函数来实现这