mysql sql 窗口函数生成自增id mysql5实现窗口函数

窗口函数避坑总结方法技巧

• 一 sql五字句顺序
• 二 sql 窗口字段顺序(坑)

• 1 不能使用窗口函数的情况

• ① 不能在where 字句中使用窗口函数 :窗口函数于where后执行
• ② 不能在having字句中使用窗口函数 : 窗口函数于having后执行
• ③ 不能在group by 中使用窗口函数 : 解决方法 使用子查询

• 2窗口函数与group by一起使用
• 3rank时使用聚合函数
• 4利用group by 计算环比
• 5对group by 分组后的数据使用 partition by
• 小结

• 三 排序函数
• 四 分析函数
• 五 order by/group by 多字段顺序
• 六 partition by / group by 的区别
• 七 window frames(窗口框架)
• 八 rows /range 的区别
• 九 CTE---WITH语句(巨重要top问题) CTE和parttion by order by 结合

一 sql五字句顺序

五字句  where< group by < having < order by <limit

二 sql 窗口字段顺序(坑)

FROM
WHERE
	GROUP BY
	聚合函数
HAVING 
    窗口函数
SELECT
DISTINCT
UNION
ORDER BY
OFFSET
LIMIT

1 不能使用窗口函数的情况

① 不能在where 字句中使用窗口函数 :窗口函数于where后执行

② 不能在having字句中使用窗口函数 : 窗口函数于having后执行

③ 不能在group by 中使用窗口函数 : 解决方法 使用子查询

栗子:
错误sql:
SELECT 
	id,
	NTILE(4) over(order by price)
from tableA
ORDER BY NTILE(4) over(order by price);

正确sql:
SELECT 
	id,
	NTILE(4) over(ORDER BY price)
FROM (
	SELECT
		id,
		NTILE(4) over(ORDER BY price) as qua
		FROM tableA)
ORDER BY qua;

2窗口函数与group by一起使用

注意: 这是聚合函数嵌套使用的唯一场景
问题原因 :窗口函数在group by 或者having后面进行聚合后执行,所以窗口函数后面处理的数据不是原始数据.

栗子 :
错误sql:
SELECT  
  id,
	max(price),
	avg(price) over() 
FROM  tableA
GROUP BY id;   # group by分组后结果只有一列id,此时执行窗口函数,数据不存在price 

正确sql:
SELECT
	id,
	max(price),
	avg(max(price) over())
FROM tableA
GROUP BY id;

3rank时使用聚合函数

我们可以在聚合函数的结果上使用rank函数,看下面的栗子.

SELECT
	name,
	count(id),
	RANK() over(ORDER BY count(id))
FROM table
GROUP BY country;

4利用group by 计算环比

SELECT
	ended,
	sum(id) as `sum`,
	LAG(sum(id)) over(ORDER BY ended),
	sum(id)-LAG(sum(id)) over(ORDER BY ended)
FROM auction 
GROUP BY ended
ORDER BY ended;

5对group by 分组后的数据使用 partition by

使用group by 之后使用窗口函数 只能处理分组之后的数据,而不是处理原始数据

小结

• 1窗口函数只能出现在select 和order by 字句中
• 2如果查询的其他部分( where,GROUP BY, having)需要窗口函数,请使用子查询,在子查询使用窗口函数
• 3 如果查询使用聚合或者group by 请记住窗口函数只能处理分组后的结果,而不是原始的表数据.

三 排序函数

• 最基本的排序函数: RANK() OVER(ORDER BY column1,
  column2…) .
• 通过排序获取序号的函数介绍了如下三个：
  1 RANK() – 返回排序后的序号 rank ，有并列的情况出现时序号不连
  续
  2 DENSE_RANK() – 返回 ‘连续’ 序号
  3 ROW_NUMBER() – 返回连续唯一的行号，与排序 ORDER BY 配合返
  回的是连续不重复的序号
• NTILE(x) – 将数据分组，并为每组添加一个相同的序号

四 分析函数

• LEAD(x) 和 LAG(x) 分别返回传入的列x对于当前行的下一行/前一行的值
• LEAD(x,y) 和 LAG(x,y) 分别返回传入的列x对于当前行的后y行/前y行的值
• FIRST_VALUE(x) 和 LAST_VALUE(x) 分别返回列x 的第一个值/最后一个值
• NTH_VALUE(x,n) 返回 x 列的 第n个值
• LAST_VALUE 和 NTH_VALUE 通常要求把window frame修改成 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING

五 order by/group by 多字段顺序

• order by 字段1 字段2 排序 : 先对第一个字段排序 ,再对第二个字段排序
• group by 字段 字段2 排序 :看做一个整体

六 partition by / group by 的区别

PARTITION BY 的作用与 GROUP BY类似：将数据按照传入的列进行分组，
和 GROUP BY 的区别是， PARTITION BY 不会改变结果的行数。

① group by是分组函数，partition by是分析函数

②在执行顺序上：from > where > group by > having > order by，
而partition by应用在以上关键字之后，可以简单理解为 就 是在执行完select之后，在所得结果集之上进行partition by分组

③ partition by相比较于group by，能够在保留全部数据的基础上，只对其中某些字段做分组排序（类似excel中的操作），而group by则只保留参与分组的字段和聚合函数的结果（类似excel中的pivot透视表）

七 window frames(窗口框架)

窗口框架（Window frames） 可以以当前行为基准，精确的自定义要选取的数据范围。

对上限无限制      	unbounded preceding
对下限无限制			unbounded following
仅当前行          	current row
当前行之前的第n行 	n preceding 
当前行之后的第n行 	n fowllowing

默认的 window frames 自定义窗口
① 如果有 over 中order by  则所有的行视为一个 windows frames  
② 如果over 中指定了 order by 字句,则会默认添加 'range unbounded preceding'(值 对上限不限制)

栗子:

-- 统计到当前行为止的累计下单金额(running_total)，以及前后3天下单金额总和(sum_3_before_after)。
SELECT
	sum(total_price) over(order by placed rows unbounded preceding)as `running_total`,
	sum(total_price) over(order by placed rows BETWEEN 3 preceding and 3 following)as	`sum_3_before_after`
from
single_order;
--  需求：按下单日期排序，统计订单日期，下单日期，到当前行为止的累计下单数量
SELECT
	id,
	placed,
	COUNT(id) over(ORDER BY placed asc rows BETWEEN unbounded preceding and current row) as `下单总量`
FROM
single_order;

--  仓库发货时需要手工拣货。 对于order_id = 5的订单，计算未分拣的商品数量总和。 对于该订单中的每种商品，按升序查询起出货明细中的ID，产品ID，产品数量和剩余未拣货商品的数量（包括当前行）

SELECT
	id,
	product_id,
	quantity,
	sum(quantity) over(ORDER BY id rows BETWEEN current row AND unbounded following)
from
order_position
where order_id = 5;
-- 10 统计每件商品的上架日期，以及截至值该日期，上架商品种类数量
SELECT 
  id,
	name,
	introduced,
	COUNT(id) over(ORDER BY introduced rows unbounded preceding) as `商品种类数量`
FROM
product;

--  针对每一笔订单，统计下单日期，订单总价，每5笔订单计算一次平均价格（当前行，前后各两行，按下单日期排序），并计算当前订单价格和每5笔订单平均价格的比率
-- 
SELECT 
	placed,
	total_price,
	avg(total_price) over(order by placed rows BETWEEN 2 preceding AND 2 following) as `平均价格`,
	total_price / avg(total_price) over(order by placed rows BETWEEN 2 preceding AND 2 following) * 100
FROM
single_order;

--  需求：统计product_id 为3的商品库存变化情况，按照进出库日期排序，并统计库存变化当日的累计库存
-- 结果包括字段：`id`, `changed` （库存变化日期）， `quantity`（总量），`sum` (累计库存)
SELECT 
	id,
	changed,
	quantity,
	SUM(quantity) over(ORDER BY changed rows unbounded preceding) as `库存`
from
stock_change
where product_id = 3;

--  需求：统计每个订单的下单日期，总价，每4个订单的平均价格（当前行以及前3行，按下单日期排序）
SELECT
	placed,
	total_price,
	avg(total_price) over(ORDER BY placed rows BETWEEN 3 preceding AND current row)
from
single_order;

八 rows /range 的区别

• rows :范围考虑的是行 (row_number 函数)
• range :范围考虑的是具体的值 (rank() 函数)

九 CTE—WITH语句(巨重要top问题) CTE和parttion by order by 结合

应用:
cte === WITH语句
求每个分组中成绩 最高 的成绩
面试: 学生表 成绩表 学科表
求每个学科成绩最好的学员信息 /最好的前三名学员信息

栗子:

我们可以在 CTE 中使用PARTITION BY ORDER BY  将数据进一步分组，对每组进一步排序。 
求价格前三名信息.

WITH ranking as
(
SELECT
	country,
	city,
	RANK() over(partition by country ORDER BY rating desc) `rank`
	FROM
	store
)

SELECT
	country,
	city
FROM
ranking
where `rank` <=3;