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MySQL必会四大函数-窗口函数

news 2025/7/5 23:39:32

在了解窗口函数之前，我们必须了解聚合函数。常见的聚合函数，包括 AVG、COUNT、MAX、MIN、SUM 以及 GROUP_CONCAT，常和GROUP BY 函数一起使用。聚合函数的作用就是对一组数据行进行汇总计算，并且返回单个分析结果。

窗口函数和聚合函数类似之处在于它也是对一组数据进行分析；但是，窗口函数不是将一组数据汇总为单个结果；而是针对查询中的每一行数据，基于和它相关的一组数据计算出一个结果。下图演示了聚合函数和窗口函数的区别：

window function

我们可以看到聚合函数都会减少查询返回的行数。

与带有GROUP BY子句的聚合函数一样，窗口函数也对行的子集进行操作，但它们不会减少查询返回的行数。

接下来以实际的例子来直观感受下窗口函数

表account1: acct 字段为帐号，cus_no 字段为客户号，open_org字段为开户行，status字段为状态，bal为客户在该行的存款余额。

select open_org, sum(bal)
from acount1
group by open_org

select cust_no,open_org,bal, sum(bal) over(partition by open_org)
from acount1

窗口函数的定义

window_function ( expr ) OVER (PARTITION BY ...ORDER BY ...frame_clause
)

其中，window_function 是窗口函数的名称；expr 是参数，有些函数不需要参数；OVER子句包含三个选项：分区（PARTITION BY）、排序（ORDER BY）以及窗口大小（frame_clause）。

分区（`PARTITION BY`）

PARTITION BY选项用于将数据行拆分成多个分区（组），窗口函数基于每一行数据所在的组进行计算并返回结果，它的作用类似于GROUP BY分组。

select cust_no as '客户号',open_org as '支行名称',
bal as '帐号余额', sum(bal) over(partition by open_org) as '支行总金额'
from acount1

支行A拥有存款 100+200+100+200 = 600，支行B拥有存款300+400+500+600+700 = 2500。

SQL 标准要求 PARTITION BY 之后只能使用字段名，不过 MySQL 允许指定表达式。另外，我们也可以在 PARTITION BY 之后指定多个分组字段，例如同时按照部门和性别进行分组分析。

排序（`ORDER BY`）

OVER 子句中的ORDER BY选项用于指定分区内的排序方式，与 ORDER BY 子句的作用类似，通常用于数据的排名分析。以下示例用于计算每个客户帐号在支行内的余额排名

select cust_no as '客户号',open_org as '支行名称',bal as '帐号余额',rank() over(partition by open_org order by bal desc) as '帐号余额支行内排名'
from acount1

帐号1、客户c01在A支行内存款200 排名1；帐号2、客户c02在A支行内存款200 排名1...

帐号5、客户c04在B支行内存款700 排名1；帐号9、客户c01在B支行内存款100 排名5...

其中，PARTITION BY 选项表示按照部门进行分区；ORDER BY 选项指定在分区内按照月薪从高到低进行排序；RANK 函数用于计算名次，该函数将会在下文中进行介绍。

窗口大小（`frame_clause`）

frame_clause选项用于在当前分区内指定一个计算窗口，也就是一个与当前行相关的数据子集。指定了窗口之后，分析函数不再基于分区进行计算，而是基于窗口内的数据进行计算。窗口会随着当前处理的数据行而移动，例如：

定义一个从分区开始到当前数据行结束的窗口，可以计算截止到每一行的累计总值。
定义一个从当前行之前 N 行数据到当前行之后 N 行数据的窗口，可以计算移动平均值。

窗口函数常用参数

{ ROWS | RANGE } frame_start
{ ROWS | RANGE } BETWEEN frame_start AND frame_end

其中，ROWS表示以行为单位指定窗口的偏移量，RANGE表示以数值为单位指定窗口的偏移量。frame_start 和 frame_end 分别表示窗口的开始行和结束行，它们的可能取值如下：

CURRENT ROW --对于 ROWS 方式，代表了当前行；对于 RANGE，代表了当前行的所有对等行。
UNBOUNDED PRECEDING --代表了分区中的第一行。
UNBOUNDED FOLLOWING --代表了分区中的最后一行。
expr PRECEDING --对于 ROWS 方式，代表了当前行之前的第 expr 行；对于 RANGE，代表了等于当前行的值减去 expr 的所有行；如果当前行的值为 NULL，代表了当前行的所有对等行。
expr FOLLOWING --对于 ROWS 方式，代表了当前行之后的第 expr 行；对于 RANGE，代表了等于当前行的值加上 expr 的所有行；如果当前行的值为 NULL，代表了当前行的所有对等行。

如果只有 frame_start，默认以当前行作为窗口的结束。如果同时指定了两者，frame_start 不能晚于 frame_end，例如 BETWEEN 1 FOLLOWING AND 1 PRECEDING 就是一个无效的窗口。下图可以方便我们理解这些选项的含义

frame

以下示例按照支行统计客户的累计存款值

select cust_no as '客户号',open_org as '支行名称',bal as '帐号余额',sum(bal) over(partition by open_org order by bal desc rows unbounded preceding) as '支行积累存款'
from acount1

常见的窗口函数

聚合窗口函数

常用的聚合函数，例如 AVG、SUM、COUNT 等，也可以作为窗口函数使用。

这里不多举例，可以看上面的例子

排名窗口函数

排名窗口函数用于对数据进行分组排名。常见的排名窗口函数包括：

ROW_NUMBER，为分区中的每行数据分配一个序列号，序列号从 1 开始分配。
RANK，计算每行数据在其分区中的名次；如果存在名次相同的数据，后续的排名将会产生跳跃。
DENSE_RANK，计算每行数据在其分区中的名次；即使存在名次相同的数据，后续的排名也是连续的值。
PERCENT_RANK，以百分比的形式显示每行数据在其分区中的名次；如果存在名次相同的数据，后续的排名将会产生跳跃。
CUME_DIST，计算每行数据在其分区内的累积分布，也就是该行数据及其之前的数据的比率；取值范围大于 0 并且小于等于 1。
NTILE，将分区内的数据分为 N 等份，为每行数据计算其所在的位置。

select cust_no as '客户号',open_org as '支行名称',bal as '帐号余额',ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY open_org ORDER BY bal DESC) AS "row_number",RANK() OVER (PARTITION BY open_org ORDER BY bal DESC) AS "rank",DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY open_org ORDER BY bal DESC) AS "dense_rank",PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY open_org ORDER BY bal DESC) AS "percent_rank"
from acount1;

取值窗口函数

取值窗口函数用于返回指定位置上的数据。常见的取值窗口函数包括：

FIRST_VALUE，返回窗口内第一行的数据。
LAST_VALUE，返回窗口内最后一行的数据。
NTH_VALUE，返回窗口内第 N 行的数据。
LAG，返回分区中当前行之前的第 N 行的数据。
LEAD，返回分区中当前行之后第 N 行的数据

select cust_no as '客户号',open_org as '支行名称',bal as '帐号余额',first_value(bal) OVER(partition by open_org) "支行最低存款",last_value(bal) OVER(partition by open_org) "支行最高存款",nth_value(bal, 2) OVER(partition by open_org) "支行第二低存款"
from acount1;