MySQL8新特性窗口函数详解

wayn

发布于 2023-08-28 19:07:09

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发布于 2023-08-28 19:07:09

简介

MySQL8 窗口函数是一种特殊的函数，它可以在一组查询行上执行类似于聚合的操作，但是不会将查询行折叠为单个输出行，而是为每个查询行生成一个结果。窗口函数可以用来处理复杂的报表统计分析场景，例如计算移动平均值、累计和、排名等。其中博主认为它展现的主要威力在于「它能够让我们在不修改原有语句输出结果的基础上，直接添加新的聚合字段」。

一. 语法解析

窗口函数语法如下：

window_function_name ( [argument1, argument2, ...] ) 
OVER  (
  [ PARTITION BY col1, col2, ... ]
  [ORDER BY col3, col4, ...]
  [ ROWS | RANGE frame_start AND frame_end ]
)

window_function_name

window_function_name 函数可以是聚合函数或者非聚合函数。MySQL8 支持以下几类窗口函数，

序号函数：用于为窗口内的每一行生成一个序号，例如 ROW_NUMBER()，RANK()，DENSE_RANK() 等。
分布函数：用于计算窗口内的每一行在整个分区中的相对位置，例如 PERCENT_RANK()，CUME_DIST() 等。
前后函数：用于获取窗口内的当前行的前后某一行的值，例如 LAG()，LEAD() 等。
头尾函数：用于获取窗口内的第一行或最后一行的值，例如 FIRST_VALUE()，LAST_VALUE() 等。
聚合函数：用于计算窗口内的某个字段的聚合值，例如 SUM()，AVG()，MIN()，MAX() 等。

MySQL官网提供

OVER

OVER 关键字很重要，用来标识是否使用窗口函数，语法如下

over_clause:
    {OVER (window_spec) | OVER window_name}

两种形式都定义了窗口函数应该如何处理查询行。它们的区别在于窗口是直接在 OVER() 中定义，还是基于 window_name 在 OVER 字句可以重复使用。

OVER() 常规用法，窗口规范直接出现在 OVER 子句中的括号之间。
OVER window_name 基于 Named Windows，是由查询中其他地方的 WINDOW 子句定义的窗口规范的名称，可以重复使用。本文后续会进行讲解。

PARTITION BY

PARTITION BY子句用来将查询结果划分为不同的分区，窗口函数在每个分区上分别执行，语法如下

partition_clause:
    PARTITION BY expr [, expr] ..

ORDER BY

ORDER BY 子句用来对每个分区内的查询结果进行排序，窗口函数将按照排序后的顺序进行计算，语法如下

order_clause:
    ORDER BY expr [ASC|DESC] [, expr [ASC|DESC]] ...

frame_clause

frame_clause 是窗口函数的一个可选子句，用来指定每个分区内的数据范围，可以是静态的或动态的。语法如下

frame_clause:
    frame_units frame_extent

frame_units:
    {ROWS | RANGE}

其中，frame_units表示窗口范围的单位，可以是ROWS或RANGE。ROWS表示基于行数，RANGE表示基于值的大小。frame_extent表示窗口范围的起始位置和结束位置，可以是以下几种形式：

CURRENT ROW: 表示当前行。
UNBOUNDED PRECEDING: 表示分区中的第一行。
UNBOUNDED FOLLOWING: 表示分区中的最后一行。
expr PRECEDING: 表示当前行减去expr的值。
expr FOLLOWING: 表示当前行加上expr的值。

例如，如果指定了ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 1 FOLLOWING，则表示窗口范围包括当前行、前两行和后一行。如果指定了RANGE BETWEEN 10 PRECEDING AND CURRENT ROW，则表示窗口范围包括当前行和值在当前行减去10以内的所有行。如果没有指定frame_clause，则默认为RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW，即从分区开始到当前行。

引用自网上

二. Named Windows

MySQL8的 Named Windows 是指在 WINDOW 子句中定义并命名的窗口，可以在 OVER 子句中通过窗口名来引用。使用 Named Windows 的好处是可以避免在多个OVER子句中重复定义相同的窗口，而只需要在 WINDOW 子句中定义一次，然后在 OVER 子句中引用即可。例如，下面的查询使用了三个相同的窗口：

SELECT
  val,
  ROW_NUMBER () OVER (ORDER BY val) AS 'row_number',
  RANK () OVER (ORDER BY val) AS 'rank',
  DENSE_RANK () OVER (ORDER BY val) AS 'dense_rank'
FROM numbers;

可以使用Named Windows来简化为：

SELECT
  val,
  ROW_NUMBER () OVER w AS 'row_number',
  RANK () OVER w AS 'rank',
  DENSE_RANK () OVER w AS 'dense_rank'
FROM numbers WINDOW w AS (ORDER BY val);

这样就只需要在 WINDOW 子句中定义一个名为w的窗口，然后在三个OVER子句中引用它。

如果一个 OVER 子句使用了 OVER (window_name ...) 而不是 OVER window_name，则可以在引用的窗口名后面添加其他子句来修改窗口。例如，下面的查询定义了一个包含分区的窗口，并在两个 OVER 子句中使用不同的排序来修改窗口：

SELECT
  DISTINCT year, country,
  FIRST_VALUE (year) OVER (w ORDER BY year ASC) AS first,
  FIRST_VALUE (year) OVER (w ORDER BY year DESC) AS last
FROM sales WINDOW w AS (PARTITION BY country);

这样就可以根据不同的排序来获取每个国家的第一年和最后一年。

一个命名窗口的定义本身也可以以一个窗口名开头。这样可以实现窗口之间的引用，但不能形成循环。例如，下面的查询定义了三个命名窗口，其中第二个和第三个都引用了第一个：

SELECT
  val,
  SUM(val) OVER w1 AS sum_w1,
  SUM(val) OVER w2 AS sum_w2,
  SUM(val) OVER w3 AS sum_w3
FROM numbers
WINDOW
  w1 AS (ORDER BY val),
  w2 AS (w1 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW),
  w3 AS (w2 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW);

这样就可以根据不同的范围来计算每个值的累计和。

三. SQL 示例

下面以一个简单的示例表来说明 MySQL8 窗口函数的用法，提前准备 sql 脚本如下

CREATE TABLE `sales` (
  `id` int NOT NULL,
  `year` int DEFAULT NULL,
  `country` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `product` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `profit` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (1, 2000, 'Finland', 'Computer', 1500);
INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (2, 2000, 'Finland', 'Phone', 100);
INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (3, 2001, 'Finland', 'Phone', 10);
INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (4, 2001, 'India', 'Calculator', 75);
INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (5, 2000, 'India', 'Calculator', 75);
INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (6, 2000, 'India', 'Computer', 1200);
INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (7, 2000, 'USA', 'Calculator', 75);
INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (8, 2000, 'USA', 'Computer', 1500);
INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (9, 2001, 'USA', 'Calculator', 50);
INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (12, 2002, 'USA', 'Computer', 1200);
INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (13, 2001, 'USA', 'TV', 150);
INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (14, 2002, 'USA', 'TV', 100);
INSERT INTO `test_db`.`sales` (`id`, `year`, `country`, `product`, `profit`) VALUES (15, 2001, 'USA', 'Computer', 1500);

这是一个销售信息表，包含年份、国家、产品和利润四个字段。让我们基于窗口函数来进行一些统计分析，例如：

问题一

计算每个国家每年的总利润，并按照国家和年份排序

SELECT year, country, 
SUM(profit) OVER (PARTITION BY country, year) AS total_profit
FROM sales
ORDER BY country, year;

输出结果：

+------+---------+--------------+
| year | country | total_profit |
+------+---------+--------------+
| 2000 | Finland | 1600         |
| 2000 | Finland | 1600         |
| 2001 | Finland | 10           |
| 2000 | India   | 1275         |
| 2000 | India   | 1275         |
| 2001 | India   | 75           |
| 2000 | USA     | 1575         |
| 2000 | USA     | 1575         |
| 2001 | USA     | 1700         |
| 2001 | USA     | 1700         |
| 2001 | USA     | 1700         |
| 2002 | USA     | 1300         |
| 2002 | USA     | 1300         |
+------+---------+--------------+

可以看到，每个国家每年的总利润都被计算出来了，但是没有折叠为单个输出行，而是为每个查询行生成了一个结果。

❝在这里就体现出博主说的不修改原有结果的基础上，添加聚合字段的威力。 ❞

问题二

计算每个国家每种产品的销售排名，并按照国家和排名排序

SELECT country, product, profit, 
RANK() OVER (PARTITION BY country ORDER BY profit DESC) AS rank1
FROM sales
ORDER BY country, rank1;

输出结果：

+---------+------------+--------+-------+
| country | product    | profit | rank1 |
+---------+------------+--------+-------+
| Finland | Computer   |   1500 |     1 |
| Finland | Phone      |    100 |     2 |
| Finland | Phone      |     10 |     3 |
| India   | Computer   |   1200 |     1 |
| India   | Calculator |     75 |     2 |
| India   | Calculator |     75 |     2 |
| USA     | Computer   |   1500 |     1 |
| USA     | Computer   |   1500 |     1 |
| USA     | Computer   |   1200 |     3 |
| USA     | TV         |    150 |     4 |
| USA     | TV         |    100 |     5 |
| USA     | Calculator |     75 |     6 |
| USA     | Calculator |     50 |     7 |
+---------+------------+--------+-------+

可以看到，每个国家每种产品的销售排名都被计算出来了，使用了RANK()函数，它会给相同利润的产品分配相同的排名，并跳过之后的排名。细心的朋友可能会发现相同国家产品的销售排名重复之后，下一名会跳名次，如果不想这样可以使用 DENSE_RANK() 函数，

mysql> SELECT country, product, profit, 
DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY country ORDER BY profit DESC) AS rank1
FROM sales
ORDER BY country, rank1;
+---------+------------+--------+-------+
| country | product    | profit | rank1 |
+---------+------------+--------+-------+
| Finland | Computer   |   1500 |     1 |
| Finland | Phone      |    100 |     2 |
| Finland | Phone      |     10 |     3 |
| India   | Computer   |   1200 |     1 |
| India   | Calculator |     75 |     2 |
| India   | Calculator |     75 |     2 |
| USA     | Computer   |   1500 |     1 |
| USA     | Computer   |   1500 |     1 |
| USA     | Computer   |   1200 |     2 |
| USA     | TV         |    150 |     3 |
| USA     | TV         |    100 |     4 |
| USA     | Calculator |     75 |     5 |
| USA     | Calculator |     50 |     6 |
+---------+------------+--------+-------+

问题三

计算每个国家每种产品的累计利润，并按照国家和利润排序

SELECT country, product, profit, 
SUM(profit) OVER (PARTITION BY country ORDER BY profit 
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_profit
FROM sales
ORDER BY country, profit;

输出结果：

+---------+------------+--------+-------------------+
| country | product    | profit | cumulative_profit |
+---------+------------+--------+-------------------+
| Finland | Phone      |     10 | 10                |
| Finland | Phone      |    100 | 110               |
| Finland | Computer   |   1500 | 1610              |
| India   | Calculator |     75 | 75                |
| India   | Calculator |     75 | 150               |
| India   | Computer   |   1200 | 1350              |
| USA     | Calculator |     50 | 50                |
| USA     | Calculator |     75 | 125               |
| USA     | TV         |    100 | 225               |
| USA     | TV         |    150 | 375               |
| USA     | Computer   |   1200 | 1575              |
| USA     | Computer   |   1500 | 3075              |
| USA     | Computer   |   1500 | 4575              |
+---------+------------+--------+-------------------+

可以看到，每个国家每种产品的累计利润都被计算出来了，使用了SUM()函数，并指定了ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW作为窗口范围，表示从分区开始到当前行。

问题四

基于Named Window 重写问题三，sql 如下

SELECT country, product, profit, 
SUM(profit) OVER w1 AS cumulative_profit
FROM sales
WINDOW
  w1 as (PARTITION BY country ORDER BY profit 
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
ORDER BY country, profit
;

输出结果：

+---------+------------+--------+-------------------+
| country | product    | profit | cumulative_profit |
+---------+------------+--------+-------------------+
| Finland | Phone      |     10 | 10                |
| Finland | Phone      |    100 | 110               |
| Finland | Computer   |   1500 | 1610              |
| India   | Calculator |     75 | 75                |
| India   | Calculator |     75 | 150               |
| India   | Computer   |   1200 | 1350              |
| USA     | Calculator |     50 | 50                |
| USA     | Calculator |     75 | 125               |
| USA     | TV         |    100 | 225               |
| USA     | TV         |    150 | 375               |
| USA     | Computer   |   1200 | 1575              |
| USA     | Computer   |   1500 | 3075              |
| USA     | Computer   |   1500 | 4575              |
+---------+------------+--------+-------------------+