Mysql窗口函数

什么是窗口函数

窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。

窗口函数的基本语法如下：

<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名> order by <用于排序的列名>)
复制代码

1）PARTITION BY：你只需将它看成GROUP BY子句，但是在窗口函数中，你要写PARTITION BY。group by分组汇总后改变了表的行数，一行只有一个类别。而partiition by和rank函数不会减少原表中的行数，如图：

2）ORDER BY：ORDER BY和普通查询语句中的ORDER BY没什么不同。

窗口函数有哪些

1） 专用窗口函数，包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。

2） 聚合函数，如sum. avg, count, max, min等

窗口函数功能

1）同时具有分组（partition by）和排序（order by）的功能

2）不减少原表的行数，所以经常用来在每组内排名

注意事项

窗口函数原则上只能写在select子句中

窗口函数使用场景

业务需求“在每组内排名”，比如：

排名问题：每个部门按业绩来排名
topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励

实例

编写一个 SQL 查询来实现分数排名。

如果两个分数相同，则两个分数排名（Rank）相同。请注意，平分后的下一个名次应该是下一个连续的整数值。换句话说，名次之间不应该有“间隔”。

+—-+——-+
| Id | Score |
+—-+——-+
| 1 | 3.50 |
| 2 | 3.65 |
| 3 | 4.00 |
| 4 | 3.85 |
| 5 | 4.00 |
| 6 | 3.65 |
+—-+——-+
例如，根据上述给定的 Scores 表，你的查询应该返回（按分数从高到低排列）：

+——-+——+
| Score | Rank |
+——-+——+
| 4.00 | 1 |
| 4.00 | 1 |
| 3.85 | 2 |
| 3.65 | 3 |
| 3.65 | 3 |
| 3.50 | 4 |
+——-+——+

来源：力扣（LeetCode）
链接：leetcode-cn.com/problems/ra…
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以上题为例:

不使用窗口函数可能需要这样写：

SELECT Score, (SELECT count(DISTINCT score) FROM Scores WHERE score >= s.score) AS ‘Rank’ FROM Scores s ORDER BY Score DESC ;

使用窗口函数：

select Score, dense_rank() over (order by Score desc) as Rank from Scores order by Score desc;

窗口函数的优点

简单

窗口函数更易于使用。在上面的示例中，与使用聚合函数然后合并结果相比，使用窗口函数仅需要多一行就可以获得所需要的结果。

快速

这一点与上一点相关，使用窗口函数比使用替代方法要快得多。当你处理成百上千个千兆字节的数据时，这非常有用。

多功能性

最重要的是，窗口函数具有多种功能，本文并没有提及这个功能，比如，包括添加移动平均线，添加行号和滞后数据，等等。