Mysql数据库基础系列
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mysql数据库基础第一章：（一）数据库基本概念
mysql数据库基础第一章：（二）mysql环境搭建
mysql数据库基础第二章：（一）基础查询
mysql数据库基础第二章：（二）条件查询
mysql数据库基础第二章：（三）排序查询
mysql数据库基础第二章：（四）常见函数
mysql数据库基础第二章：（五）分组查询
mysql数据库基础第二章：（六）连接查询
mysql数据库基础第二章：（七）子查询
mysql数据库基础第二章：（八）子查询经典案例
mysql数据库基础第二章：（九）分页查询
mysql数据库基础第二章：（十）连接查询
mysql数据库基础第三章：DML语言
mysql数据库基础第四章：DDL（数据定义语言）：库表的管理、数据类型与约束条件
mysql数据库基础第五章：（一）事务
mysql数据库基础第五章：（二）视图
mysql数据库基础第六章：变量、存储过程与函数
mysql数据库基础第七章：流程控制结构
mysql数据库基础第八章：窗口函数和公用表达式（CTE）
案例数据 提取码：2rd5
1.窗口函数
MySQL从8.0版本开始支持窗口函数。窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组，不同的是，分组操作会把分组的结果聚合成一条记录，而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。
首先从一个简单的案例来理解窗口函数。为了更好的理解窗口函数的变化，本章代码在命令行窗口执行。
首先创建一个数据表，代表某网购平台在每个城市每个地区的销售情况
mysql> CREATE TABLE sales(
-> id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
-> city VARCHAR(15),
-> county VARCHAR(15),
-> sales_value DECIMAL
-> );
INSERT INTO sales(city,county,sales_value)
VALUES
('北京','海淀',10.00),
('北京','朝阳',20.00),
('上海','黄埔',30.00),
('上海','长宁',10.00);
mysql> SELECT * FROM sales;
+----+------+--------+-------------+
| id | city | county | sales_value |
+----+------+--------+-------------+
| 1 | 北京 | 海淀 | 10 |
| 2 | 北京 | 朝阳 | 20 |
| 3 | 上海 | 黄埔 | 30 |
| 4 | 上海 | 长宁 | 10 |
+----+------+--------+-------------+
4 rows in set (0.01 sec)下面，我们要查询这个网站在每个城市的销售总额、在全国的销售总额、每个区的销售额占所在城市销售额中的比率，以及占总销售额中的比率。
先用之前的分组和聚合函数
第一步，计算总销售额
CREATE TEMPORARY TABLE a #创建临时表
SELECT SUM(sales_value) AS sales_value #计算总计金额
FROM sales;
mysql> SELECT * FROM a;
+-------------+
| sales_value |
+-------------+
| 70 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
第二步，计算每个城市的销售额
create temporary table b #创建临时表
select city, sum(sales_value) as sales_value #计算城市总销售额
from sales
group by city;
mysql> select * from b;
+------+-------------+
| city | sales_value |
+------+-------------+
| 北京 | 30 |
| 上海 | 40 |
+------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)第三步，计算比例
SELECT s.city AS 城市,s.county AS 区,s.sales_value AS 区销售额,
b.sales_value AS 市销售额,s.sales_value/b.sales_value AS 市比率,
a.sales_value AS 总销售额,s.sales_value/a.sales_value AS 总比率
FROM sales s
JOIN b ON (s.city=b.city) -- 连接市统计结果临时表
JOIN a -- 连接总计金额临时表
ORDER BY s.city,s.county;
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 城市 | 区 | 区销售额 | 市销售额 | 市比率 | 总销售额 | 总比率 |
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 上海 | 长宁 | 10 | 40 | 0.2500 | 70 | 0.1429 |
| 上海 | 黄埔 | 30 | 40 | 0.7500 | 70 | 0.4286 |
| 北京 | 朝阳 | 20 | 30 | 0.6667 | 70 | 0.2857 |
| 北京 | 海淀 | 10 | 30 | 0.3333 | 70 | 0.1429 |
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)上述是不使用窗口函数的情况下所需要的代码，下面使用窗口函数。
SELECT city AS 城市,county AS 区,sales_value AS 区销售额,
SUM(sales_value) OVER(PARTITION BY city) AS 市销售额, -- 计算市销售额
sales_value/SUM(sales_value) OVER(PARTITION BY city) AS 市比率,
SUM(sales_value) OVER() AS 总销售额, -- 计算总销售额
sales_value/SUM(sales_value) OVER() AS 总比率
FROM sales
ORDER BY city,county;使用窗口函数，只用了一步就完成了查询。而且，由于没有用到临时表，执行的效率也更高了。很显然，在这种需要用到分组统计的结果对每一条记录进行计算的场景下，使用窗口函数更好。
1.1窗口函数分类
窗口函数可以分为 静态窗口函数 和 动态窗口函数 。静态窗口函数的窗口大小是固定的，不会因为记录的不同而不同；动态窗口函数的窗口大小会随着记录的不同而变化。MySQL官方网站窗口函数的网址为https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html#function_row-number
具体分类如下：
1.2 窗口函数的语法结构
# 方式1
函数 over([parition by 字段 order by 字段 asc|desc])
# 方式2
函数 OVER 窗口名 … WINDOW 窗口名 AS （[PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC|DESC]）- OVER 关键字指定函数窗口的范围。
如果省略后面括号中的内容，则窗口会包含满足WHERE条件的所有记录，窗口函数会基于所有满足WHERE条件的记录进行计算。如果OVER关键字后面的括号不为空，则可以使用如下语法设置窗口。
- 窗口名：为窗口设置一个别名，用来标识窗口。
- PARTITION BY子句：指定窗口函数按照哪些字段进行分组。分组后，窗口函数可以在每个分组中分别执行。
- ORDER BY子句：指定窗口函数按照哪些字段进行排序。执行排序操作使窗口函数按照排序后的数据记录的顺序进行编号。
- FRAME子句：为分区中的某个子集定义规则，可以用来作为滑动窗口使用。
首先，创建新的数据集来进行讲解
CREATE TABLE goods(
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
category_id INT,
category VARCHAR(15),
NAME VARCHAR(30),
price DECIMAL(10,2),
stock INT,
upper_time DATETIME
);
INSERT INTO goods(category_id,category,NAME,price,stock,upper_time)
VALUES
(1, '女装/女士精品', 'T恤', 39.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '连衣裙', 79.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '卫衣', 89.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '牛仔裤', 89.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '百褶裙', 29.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '呢绒外套', 399.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '自行车', 399.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '山地自行车', 1399.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '登山杖', 59.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '骑行装备', 399.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '运动外套', 799.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '滑板', 499.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00');
select * from goods;
+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+---------------------+
| id | category_id | category | NAME | price | stock | upper_time |
+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+---------------------+
| 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | 2020-11-10 00:00:00 |
| 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | 2020-11-10 00:00:00 |
| 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | 2020-11-10 00:00:00 |
| 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | 2020-11-10 00:00:00 |
| 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | 2020-11-10 00:00:00 |
| 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | 2020-11-10 00:00:00 |
| 7 | 2 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 | 2020-11-10 00:00:00 |
| 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | 2020-11-10 00:00:00 |
| 9 | 2 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 | 2020-11-10 00:00:00 |
| 10 | 2 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | 2020-11-10 00:00:00 |
| 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 | 2020-11-10 00:00:00 |
| 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 | 2020-11-10 00:00:00 |
+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+---------------------+
12 rows in set (0.00 sec)1.3 序号函数
1.3.1 row_number()函数
ROW_NUMBER()函数能够对数据中的序号进行顺序显示。但是相同的数据的排序不一致
举例：查询 goods 数据表中每个商品分类下价格降序排列的各个商品信息。
SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods;
mysql> SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
-> row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 3 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 4 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
| 5 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 |
| 6 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 |
| 1 | 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 |
| 2 | 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 |
| 3 | 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 |
| 4 | 7 | 2 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 |
| 5 | 10 | 2 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 |
| 6 | 9 | 2 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)可以看出对每个类型安装价格进行了排序，但是存在相同的价格但是他们的排序不一样，下面通过rank()函数和dense_rank()函数来解决这个问题
1.3.2 rank()函数
使用RANK()函数能够对序号进行并列排序，并且会跳过重复的序号。例如我们常见的排名系统：1、1、3
举例：使用RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息。
mysql> SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 4 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
| 5 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 |
| 6 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 |
| 1 | 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 |
| 2 | 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 |
| 3 | 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 |
| 4 | 7 | 2 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 |
| 4 | 10 | 2 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 |
| 6 | 9 | 2 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)举例：使用RANK()函数获取 goods 数据表中类别为“女装/女士精品”的价格最高的4款商品信息。
还记得在使用聚合函数时，我们可以用having对聚合函数的结果进行条件筛选
在使用窗口函数时,having语法不适用，我们可以使用一个子查询来对窗口函数的结果进行筛选。
mysql> SELECT * FROM(
-> SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods) t
-> WHERE category_id = 1
-> AND row_num <= 4;
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 4 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)可以看到排序的结果为1、2、2、4，下面我们用dense_rank()函数来看一下有什么区别。
1.3.3 dense_rank()函数
DENSE_RANK()函数对序号进行并列排序，并且不会跳过重复的序号，比如序号为1、1、2。
同样我们查询 goods 数据表中类别为“女装/女士精品”的价格最高的4款商品信息。
mysql> SELECT * FROM(
-> SELECT dense_RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods) t
-> WHERE category_id = 1
-> AND row_num <= 3;
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 3 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)看到排序结果为1、2、2、3
1.4 分布函数
1.4.1.percent_rank()函数
等级制百分比函数：(rank-1)/(rows-1)
- rank是rank函数返回值，
- rows是当前窗口总记录数
案例：计算 goods 数据表中名称为“女装/女士精品”的类别下的商品的PERCENT_RANK值
mysql> SELECT rank() over(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) ar,
-> percent_rank() over (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) pr,
-> id, category_id, category, NAME,price,stock
-> FROM goods
-> WHERE category_id = 1;
+----+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| ar | pr | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+----+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| 1 | 0 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 0.2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 0.2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 4 | 0.6 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
| 5 | 0.8 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 |
| 6 | 1 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 |
+----+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)1.4.2.cume_dist()函数
CUME_DIST()函数主要用于查询小于或等于某个值的比例
mysql> SELECT CUME_DIST() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price ASC) AS cd,
-> id, category, NAME, price
-> FROM goods;
+---------------------+----+---------------+------------+---------+
| cd | id | category | NAME | price |
+---------------------+----+---------------+------------+---------+
| 0.16666666666666666 | 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 |
| 0.3333333333333333 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 |
| 0.5 | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 |
| 0.8333333333333334 | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 |
| 0.8333333333333334 | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 |
| 1 | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 |
| 0.16666666666666666 | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 |
| 0.5 | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 |
| 0.5 | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 |
| 0.6666666666666666 | 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 |
| 0.8333333333333334 | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 |
| 1 | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 |
+---------------------+----+---------------+------------+---------+
12 rows in set (0.00 sec)1.5前后函数
1.5.1 lag(expr,n)函数
LAG(expr,n)函数返回当前行的前n行的expr的值。
举例：查询goods数据表中前一个商品价格与当前商品价格的差值
mysql> SELECT id, category, NAME, price, pre_price, price - pre_price AS diff_price
-> FROM (
-> SELECT id, category, NAME, price,LAG(price,1) OVER w AS pre_price
-> FROM goods
-> WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;
+----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
| id | category | NAME | price | pre_price | diff_price |
+----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | NULL | NULL |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 29.90 | 10.00 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 39.90 | 40.00 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 79.90 | 10.00 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 89.90 | 0.00 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 89.90 | 310.00 |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | NULL | NULL |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 59.90 | 340.00 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 399.90 | 0.00 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 399.90 | 100.00 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 499.90 | 300.00 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 799.90 | 600.00 |
+----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)1.5.2．LEAD(expr,n)函数
LEAD(expr,n)函数返回当前行的后n行的expr的值。
举例：查询goods数据表中后一个商品价格与当前商品价格的差值
mysql> SELECT id, category, NAME, behind_price, price,behind_price - price AS diff_price
-> FROM(
-> SELECT id, category, NAME, price,LEAD(price, 1) OVER w AS behind_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;
+----+---------------+------------+--------------+---------+------------+
| id | category | NAME | behind_price | price | diff_price |
+----+---------------+------------+--------------+---------+------------+
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 39.90 | 29.90 | 10.00 |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 79.90 | 39.90 | 40.00 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 89.90 | 79.90 | 10.00 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 89.90 | 0.00 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 399.90 | 89.90 | 310.00 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | NULL | 399.90 | NULL |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 399.90 | 59.90 | 340.00 |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 399.90 | 0.00 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 499.90 | 399.90 | 100.00 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 799.90 | 499.90 | 300.00 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 1399.90 | 799.90 | 600.00 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | NULL | 1399.90 | NULL |
+----+---------------+------------+--------------+---------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)1.6 其他函数
1.6.1 FIRST_VALUE(expr)函数
FIRST_VALUE(expr)函数返回第一个expr的值。
举例：按照价格排序，查询第1个商品的价格信息。
mysql> SELECT id, category, NAME, price, stock,FIRST_VALUE(price) OVER w AS
-> first_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+---------------+------------+---------+-------+-------------+
| id | category | NAME | price | stock | first_price |
+----+---------------+------------+---------+-------+-------------+
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | 29.90 |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | 29.90 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | 29.90 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | 29.90 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | 29.90 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | 29.90 |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 | 59.90 |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 | 59.90 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | 59.90 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 | 59.90 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 | 59.90 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | 59.90 |
+----+---------------+------------+---------+-------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)1.6.2 LAST_VALUE(expr)函数
LAST_VALUE(expr)函数返回最后一个expr的值。
举例：按照价格排序，查询最后一个商品的价格信息
mysql> SELECT id, category, NAME, price, stock,LAST_VALUE(price) OVER w AS last_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price) ;
+----+---------------+------------+---------+-------+------------+
| id | category | NAME | price | stock | last_price |
+----+---------------+------------+---------+-------+------------+
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | 29.90 |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | 39.90 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | 79.90 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | 89.90 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | 89.90 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | 399.90 |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 | 59.90 |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 | 399.90 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | 399.90 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 | 499.90 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 | 799.90 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | 1399.90 |
+----+---------------+------------+---------+-------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)1.6.3 返回第n个值nth_value()
mysql> SELECT id, category, NAME, price,NTH_VALUE(price,2) OVER w AS second_price,
-> NTH_VALUE(price,3) OVER w AS third_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+
| id | category | NAME | price | second_price | third_price |
+----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | NULL | NULL |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 39.90 | NULL |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 39.90 | 79.90 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 39.90 | 79.90 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 39.90 | 79.90 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 39.90 | 79.90 |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | NULL | NULL |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 399.90 | 399.90 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 399.90 | 399.90 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 399.90 | 399.90 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 399.90 | 399.90 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 399.90 | 399.90 |
+----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)1.6.4 分桶函数
NTILE(n)函数将分区中的有序数据分为n个桶，记录桶编号。
举例：将goods表中的商品按照价格分为3组.
mysql> SELECT ntile(3) over w nt,id,category,NAME,price
-> FROM goods window w AS (PARTITION BY category ORDER BY price);
+----+----+---------------+------------+---------+
| nt | id | category | NAME | price |
+----+----+---------------+------------+---------+
| 1 | 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 |
| 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 |
| 2 | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 |
| 2 | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 |
| 3 | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 |
| 3 | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 |
| 1 | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 |
| 1 | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 |
| 2 | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 |
| 2 | 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 |
| 3 | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 |
| 3 | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 |
+----+----+---------------+------------+---------+
12 rows in set (0.00 sec)
1.7 总结
窗口函数的特点是可以分组，而且可以在分组内排序。另外，窗口函数不会因为分组而减少原表中的行数，这对我们在原表数据的基础上进行统计和排序非常有用。
与聚合函数的区别主要如下：
实现方式 返回结果不同 分组方式
聚合函数 通过分组查询进行 将多条记录聚合返回成一条或几条 group by
窗口函数 通过over子句定义的窗口进行 有多少条数据还是返回多少条数据 partition by2.公用表达式（with as）
公用表表达式（或通用表表达式）简称为CTE（Common Table Expressions）。CTE是一个命名的临时结果集，作用范围是当前语句。CTE可以理解成一个可以复用的子查询，当然跟子查询还是有点区别的，CTE可以引用其他CTE，但子查询不能引用其他子查询。所以，可以考虑代替子查询。依据语法结构和执行方式的不同，公用表表达式分为 普通公用表表达式 和 递归公用表表达式 2 种。
2.1 普通公用表表达式
基本语法结构：
with cte 名称
as (子查询)
select|delete|update语句;案例：查询员工所在的部门的详细信息。
使用子查询方式如下：
mysql> SELECT * FROM departments
-> WHERE department_id IN (
-> SELECT DISTINCT department_id FROM employees
-> );
+---------------+------------------+------------+-------------+
| department_id | department_name | manager_id | location_id |
+---------------+------------------+------------+-------------+
| 10 | Administration | 200 | 1700 |
| 20 | Marketing | 201 | 1800 |
| 30 | Purchasing | 114 | 1700 |
| 40 | Human Resources | 203 | 2400 |
| 50 | Shipping | 121 | 1500 |
| 60 | IT | 103 | 1400 |
| 70 | Public Relations | 204 | 2700 |
| 80 | Sales | 145 | 2500 |
| 90 | Executive | 100 | 1700 |
| 100 | Finance | 108 | 1700 |
| 110 | Accounting | 205 | 1700 |
+---------------+------------------+------------+-------------+
11 rows in set (0.02 sec)使用CTE如下：
mysql> WITH cte_emp
-> AS (SELECT DISTINCT department_id
-> FROM employees
-> )
-> SELECT * FROM departments
-> JOIN cte_emp
-> ON departments.`department_id` = cte_emp.department_id;
+---------------+------------------+------------+-------------+---------------+
| department_id | department_name | manager_id | location_id | department_id |
+---------------+------------------+------------+-------------+---------------+
| 10 | Administration | 200 | 1700 | 10 |
| 20 | Marketing | 201 | 1800 | 20 |
| 30 | Purchasing | 114 | 1700 | 30 |
| 40 | Human Resources | 203 | 2400 | 40 |
| 50 | Shipping | 121 | 1500 | 50 |
| 60 | IT | 103 | 1400 | 60 |
| 70 | Public Relations | 204 | 2700 | 70 |
| 80 | Sales | 145 | 2500 | 80 |
| 90 | Executive | 100 | 1700 | 90 |
| 100 | Finance | 108 | 1700 | 100 |
| 110 | Accounting | 205 | 1700 | 110 |
+---------------+------------------+------------+-------------+---------------+
11 rows in set (0.00 sec)可以看出cte相当于是生成了一个临时表。跟子查询相比，公用表表达式有一个优点，就是定义过公用表表达式之后的查询，可以像一个表一样多次引用公用表表达式，而子查询
则不能。
2.2 递归公用表表达式
递归公用表表达式也是一种公用表表达式，只不过，除了普通公用表表达式的特点以外，它还有自己的特点，就是可以调用自己。它的语法结构是
WITH RECURSIVE
CTE名称 AS （子查询）
SELECT|DELETE|UPDATE 语句;递归公用表表达式由 2 部分组成，分别是种子查询和递归查询，中间通过关键字 UNION [ALL]进行连接。这里的种子查询，意思就是获得递归的初始值。这个查询只会运行一次，以创建初始数据集，之后递归查询会一直执行，直到没有任何新的查询数据产生，递归返回。
针对于我们常用的employees表，包含employee_id,last_name和manager_id三个字段。如果a是b
的管理者，那么，我们可以把b叫做a的下属，如果同时b又是c的管理者，那么c就是b的下属，是a的下下属。我们要得到所有下下属的人员信息
- 用递归公用表表达式中的种子查询，找出初代管理者。字段 n 表示代次，初始值为 1，表示是第一代管理者。
- 用递归公用表表达式中的递归查询，查出以这个递归公用表表达式中的人为管理者的人，并且代次的值加 1。直到没有人以这个递归公用表表达式中的人为管理者了，递归返回。
- 在最后的查询中，选出所有代次大于等于 3 的人，他们肯定是第三代及以上代次的下属了，也就是下下属了。这样就得到了我们需要的结果集。
WITH RECURSIVE cte
AS
( SELECT employee_id,last_name,manager_id,1 AS n FROM employees WHERE employee_id = 100
#种子查询，找到第一代领导
UNION ALL
SELECT a.employee_id,a.last_name,a.manager_id,n+1 FROM employees AS a JOIN cte
ON (a.manager_id = cte.employee_id) #递归查询，找出以递归公用表表达式的人为领导的人
)
SELECT employee_id,last_name FROM cte WHERE n >= 3;
