Java和大数据系列

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今天和大家分享一下MySQL的函数-窗口函数
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文章目录

Java和大数据系列
前言
一、创建一个案例表
二、序号函数- ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK
三、开窗聚合函数- SUM,AVG,MIN,MAX
四、分布函数- CUME_DIST
五、前后函数-LAG和LEAD
六、头尾函数-FIRST_VALUE和LAST_VALUE
七、其他函数-NTH_VALUE(expr, n)、NTILE(n)
总结

前言

MySQL 8.0 新增窗口函数,窗口函数又被称为开窗函数，与Oracle 窗口函数类似，属于MySQL的一大特点.
非聚合窗口函数是相对于聚函数来说的。聚合函数是对一组数据计算后返回单个值（即分组），非聚合函数一次只会处理一行数据。窗口聚合函数在行记录上计算某个字段的结果时，可将窗口范围内的数据输入到聚合函数中，并不改变行数。

一、创建一个案例表

# 创建表格
create table employee(dname varchar(20), -- 部门名eid varchar(20),ename varchar(20),hiredate date, -- 入职日期salary double -- 薪资
);
# 插入数据
insert into employee values('研发部','1001','刘备','2021-11-01',3000);
insert into employee values('研发部','1002','关羽','2021-11-02',5000);
insert into employee values('研发部','1003','张飞','2021-11-03',7000);
insert into employee values('研发部','1004','赵云','2021-11-04',7000);
insert into employee values('研发部','1005','马超','2021-11-05',4000);
insert into employee values('研发部','1006','黄忠','2021-11-06',4000);
insert into employee values('销售部','1007','曹操','2021-11-01',2000);
insert into employee values('销售部','1008','许褚','2021-11-02',3000);
insert into employee values('销售部','1009','典韦','2021-11-03',5000);
insert into employee values('销售部','1010','张辽','2021-11-04',6000);
insert into employee values('销售部','1011','徐晃','2021-11-05',9000);
insert into employee values('销售部','1012','曹洪','2021-11-06',6000);

二、序号函数- ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK

需求：对每个部门的员工按照薪资排序，并给出排名

代码如下（示例）：

select dname,ename,salary,row_number() over (partition by dname order by salary desc ) as rk
from employee;select dname,ename,salary,rank() over (partition by dname order by salary desc ) as rk
from employee;select dname,ename,salary,dense_rank() over (partition by dname order by salary desc ) as rk
from employee;

可以看到row_number()输出的结果，rank()和dense_rank()差不太多。大家可以实际试一下看看区别。

三、开窗聚合函数- SUM,AVG,MIN,MAX

在窗口中每条记录动态地应用聚合函数（SUM()、AVG()、MAX()、MIN()、COUNT()），可以动态计算在指定的窗口内的各种聚合函数值。
需求：对每个部门的员工按照薪资排序，并加上前面一位薪资，得到新的一列c1
代码如下（示例）：

selectdname,ename,salary,sum(salary) over(partition by dname order by salary   rows between 2 preceding and current row) as c1
from employee;

四、分布函数- CUME_DIST

分组内小于、等于当前rank值的行数 / 分组内总行数
需求：查询小于等于当前薪资（salary）的比例
代码如下（示例）：

selectdname,ename,salary,rank() over(partition by dname order by salary desc ) as rn,CUME_DIST() over(partition by dname order by salary desc ) as rn2
from employee;

五、前后函数-LAG和LEAD

返回位于当前行的前n行（LAG(expr,n)）或后n行（LEAD(expr,n)）的expr的值
需求：查询前1名同学的成绩和当前同学成绩的差值
代码如下（示例）：

select dname,ename,hiredate,salary,lag(hiredate,1,'2000-01-01') over(partition by dname order by hiredate) as last_1_time,lag(hiredate,2) over(partition by dname order by hiredate) as last_2_time
from employee;

六、头尾函数-FIRST_VALUE和LAST_VALUE

返回第一个（FIRST_VALUE(expr)）或最后一个（LAST_VALUE(expr)）expr的值
需求：截止到当前，按照日期排序查询第1个入职和最后1个入职员工的薪资
代码如下（示例）：

selectdname,ename,hiredate,salary,first_value(salary) over(partition by dname order by hiredate) as first
from  employee;

七、其他函数-NTH_VALUE(expr, n)、NTILE(n)

将分区中的有序数据分为n个等级，记录等级数
需求：将每个部门员工按照入职日期分成3组
代码如下（示例）：

select dname,ename,hiredate,salary,
ntile(3) over(partition by dname order by  hiredate  ) as rn
from employee;

返回窗口中第n个expr的值。expr可以是表达式，也可以是列名
需求：截止到当前薪资，显示每个员工的薪资中排名第2或者第3的薪资

select dname,ename,hiredate,salary,nth_value(salary,2) over(partition by dname order by hiredate) as second_score,nth_value(salary,3) over(partition by dname order by hiredate) as third_score
from employee

总结

今天和大家分享了一下sql中的6种常用的窗口函数的用法，分别是：
1.序号函数- ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK
2.开窗聚合函数- SUM,AVG,MIN,MAX
3.分布函数- CUME_DIST
4.前后函数-LAG和LEAD
5.头尾函数-FIRST_VALUE和LAST_VALUE
6.其他函数-NTH_VALUE(expr, n)、NTILE(n)
有时间大家可以多练习一下。大数据框架也常用sql语法。窗口函数非常高效。

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