# MySQL窗口函数与GROUP BY的结合使用
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白理解MySQL中的窗口函数和GROUP BY的结合使用。在这篇文章中，我将通过一个简单的流程，逐步介绍如何使用这两种功能。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 理解窗口函数和GROUP BY的概念
原创
2024-07-20 03:54:37
63阅读
1.什么是窗口函数 MySQL从8.0开始支持窗口函数，通过窗口函数我们可以处理相对复杂的报表统计需求。窗口类似窗户，我们透过窗户在总体数据中能指定的部分数据集，再在这部分指定的数据集上进行函数计算，这便是我们说的窗口函数。根据窗口特点，可分为以下两类：静态窗口：窗口的大小是固定的，多个不同记录对应同一个窗口，即对应相同数据集动态窗口：窗口是可滑动的，所有也叫滑动窗口，即不同的记录对应不同的窗口，
转载
2023-07-04 16:37:36
66阅读
开发环境连接的mysql5.6，而测试环境是mysql5.7。开发中有小伙伴写了有关group by的sql语句。在开发环境中运行是正常的，而到了测试环境中就发现了异常。原因分析：MySQL5.7版本默认设置了 mysql sql_mode = only_full_group_by 属性，导致报错。其中ONLY_FULL_GROUP_BY就是造成这个错误的罪魁祸首了，在这种严格模式下，对于grou
转载
2023-07-06 13:49:56
56阅读
分析窗口函数应用场景：（1）用于分区排序（2）动态Group By（3）Top N（4）累计计算（5）层次查询 Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAXHive中提供了越来越多的分析函数，用于完成负责的统计分析。抽时间将所有的分析窗口函数理一遍，将陆续发布。今天先看几个基础的，SUM、AVG、MIN、MAX。用于实现分组内所有和连续累积的统计。数据准备： CREATE EXTER
转载
2024-07-29 13:41:57
0阅读
文章目录一、窗口函数概念二、语法及常用函数2.1语法2.2窗口函数的特征2.3窗口函数的分类2.3.1排序2.3.2聚合2.3.3分析2.3.4窗口定义 一、窗口函数概念窗口函数是一组特殊函数，通过扫描多个输入行来计算每个输出值，为每行数据生成一行结果，可以通过窗口函数来实现复杂的计算和聚合。窗口函数也称为OLAP（Online Analytical Processing）函数，是对一组值进行操
转载
2023-09-28 20:52:37
108阅读
Flink窗口机制Window（窗口）Tumbling Window（翻滚窗口）Sliding Window（滑动窗口）Sliding Window（滑动窗口）设置Watermark时间 Window（窗口）Window是Flink处理无限流的核心，Windows将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以在其上应用计算。Flink认为Batch是Streaming的一个特例，所以Flink底层引擎是一
转载
2023-11-25 12:36:14
74阅读
窗口函数也称为OLAP函数，对数据库数据进行分析处，窗口函数就是为了实现OLAP分析而添加的标准SQL功能。不同数据库支持情况不同，mysql只有高版本才可以支持，数据分析功能本身在传统关系数据库支持较弱，在使用时确认下是否支持。与对一组输入行返回单个聚合值的聚合函数不同，分析函数对一组输入行计算函数，并为每一行返回一个值。分析函数是一种强大的机制，可简洁地表示复杂的分析操作.窗口函数同时具有分
转载
2023-08-21 11:27:26
169阅读
Spark Streaming编程指南概览 Spark Streaming是对核心Spark API的一个扩展，它能够实现对实时数据流的流式处理，并具有很好的可扩展性、高吞吐量和容错性。Spark Streaming支持从多种数据源提取数据，如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis以及TCP套接字，并且可以提供一些高级API来表达复杂的处理算法，如：map
一.SQL中的进阶函数1.窗口函数窗口函数和普通聚合函数的区别：①聚合函数是将多条记录聚合为一条；窗口函数是每条记录都会执行，有几条记录执行完还是几条。②聚合函数也可以用于窗口函数。原因就在于窗口函数的执行顺序（逻辑上的）是在FROM，JOIN，WHERE，GROUP BY，HAVING之后，在ORDER BY，LIMIT，SELECT DISTINCT之前。它执行时GROUP BY的聚合过程已经
转载
2023-09-23 15:13:07
481阅读
作用：开窗函数类似于聚合函数(group by)，主要实现数据的分组统计，在PostgreSQL中被称为窗口函数、在Oracle中被称为分析函数、在DB2中被称为OLAP函数。over在某些情况下可以完全替代group by，但大多情况下，over比group by更灵活、更强大。优点：1）同时具有分组和排序的功能2）不减少原表的行数，经常用来在每组内排名3）分组排序灵活对比group by：1）
转载
2023-07-30 12:46:57
817阅读
什么是窗口函数？简单来说就是 将 一个查询SQL 的结果集按指定的规则进行分区，每个分区可以看作是一个窗口，分区内的每一行，根据其所属分区内的行数据进行函数计算，获取计算结果，作为该行的窗口函数结果值窗口函数和Group by的区别-group by使用聚合函数，普通场景下的聚合函数是将多条记录聚合为一条（多到一）-窗口函数是每条记录都会执行，有几条记录执行完还是几条（多到多）语法： 函数名(字段
转载
2023-08-11 00:01:32
287阅读
JavaWeb学习阶段一MySQL数据库(SQL通用语法、DDL数据库操作、DML操作表、DQL查询表、聚合函数)数据库的概念数据库：储存数据的仓库，数据库是有组织的进行储存英文：DataBase简称：DB数据库管理系统管理数据库的大型软件SQL：结构化查询语句操作关系型数据库的编程语言定义操作所有关系型数据库的统一标准常见的关系型数据库管理系统Oracle：收费的大型数据库，Oracle公司的产
转载
2024-10-07 13:11:09
19阅读
窗口函数OVER提供了一种更灵活的方式来处理复杂的数据分析任务，特别适用于需要在结果集中保留详细信息的情况。而GROUP BY则更适合于简单
关系运算## > < =##注意： String 的比较要注意(常用的时间比较可以先 to_date 之后再比较)select long_time>short_time, long_time<short_time,long_time=short_time, to_date(long_time)=to_date(short_time)from ( select '2017-01-11
原创
2021-07-06 14:23:41
792阅读
关系运算## > < =##注意： String 的比较要注意(常用的时间比较可以先 to_date
原创
2022-01-26 09:36:32
137阅读
一.窗口函数应用场景：在日常工作中，经常遇到需要分部门排序的问题。比如：排名问题：每部门按照业绩排名；topN问题：找出每部门排名前N的员工。当我们不了解“窗口函数”神奇的存在时，我们使用“晦涩难懂”的自连接SQL解决该问题。而窗口函数的存在为我们解决问题提供了方便。二.窗口函数简介：MySQL从8.0开始支持窗口函数（OLAP函数），该功能在多数商业数据库和部分开源数据库中早已支持，用于快速解决
SQL图解面试题：如何分组比较？（窗口函数、group by）
原创
精选
2022-08-07 00:08:55
283阅读
1、窗口函数基本语法窗口函数是对表中一组数据进行计算的函数，一组数据跟当前行相关基本语法：<window_function> OVER (PARTITION BY column1, column2 ... column_n)1.1 <window_function> 聚合函数，（`COUNT()`, `SUM()`, `AVG()` 等）rank等排序函数，分析函
转载
2023-10-23 11:55:24
287阅读
mysql 8.0 新增了窗口函数，与Oracle一样的MySQL从8.0开始支持窗口函数，这个功能在大多商业数据库和部分开源数据库中早已支持，有的也叫分析函数。什么叫窗口?窗口的概念非常重要，它可以理解为记录集合，窗口函数也就是在满足某种条件的记录集合上执行的特殊函数。对于每条记录都要在此窗口内执行函数，有的函数随着记录不同，窗口大小都是固定的，这种属于静态窗口；有的函数则相反，不同的记录对应着
转载
2023-08-22 21:12:33
199阅读
GROUP BY 是分组查询, 一般 GROUP BY 是和 聚合函数配合使用,你可以想想你用了GROUP BY 按 ITEM.ITEMNUM 这个字段分组,那其他字段内容不同,变成一对多又改如何显示呢,比如下面所示A B1 abc1 bcd1 asdfgselect A,B from table group by A你说这样查出来是什么结果,A Babc 1 bcdasdfg右边3条如何变成一条,所以需要用到聚合函数,比如select A,count(B) 数量 from table group by A这样的结果就是A 数量1 3group by 有一个原则,就是 se...
转载
2013-03-19 18:50:00
186阅读
2评论
