MySQLのウィンドウ関數(shù)8個々の行のコンテキストを保持しながら、詳細なデータ分析を有効にします。彼らは、データを崩壊させることなく、合計、ランキング、および移動平均をサポートしています。キー関數(shù)には、rank（）、row_number（）、dense_rank（）、およびavg（）などの合計ウィンドウ関數(shù)が含まれます。フレーム條項は、先行する行と無制限の行などのオプションを使用してウィンドウサイズを制御します。パフォーマンスと正確性には、順序の適切な使用、パーティション、インデックスが不可欠です。
MySQL 8でデータを分析する必要がある場合、ウィンドウ関數(shù)は、個々の行のコンテキストを失うことなく、詳細な洞察を得るための最善の策です。通常の集計関數(shù)とは異なり、すべての元のデータをそのままに保ちながら、合計、ランキング、移動平均の実行などを計算できます。
ウィンドウ関數(shù)とは何ですか？
ウィンドウ関數(shù)は、現(xiàn)在の行に何らかの形で関連する一連のテーブル行で計算を?qū)g行します。それらは集合機能（合計やカウントなど）に似ていますが、1つの大きな違いがあります。1つの出力に折りたたみを崩壊させません。つまり、各販売記録を地域あたりの総売上高を示すなど、すべてが1つのクエリでできることを意味します。
一般的なユースケースには次のものが含まれます。
- 実行中の合計または累積合計の計算
- グループ內(nèi)のランキング行
- 現(xiàn)在の値を以前または次の値と比較します
- 移動平均を計算します
MySQLは、バージョン8.0のウィンドウ機能のサポートを?qū)毪筏郡郡?、データベースが最新であることを確認してください。
rank（）、row_number（）、およびdense_rank（）の使用方法
これらのランキング関數(shù)は、データのパーティション內(nèi)の行に數(shù)値位置を割り當てるのに役立ちます。トップパフォーマーをランク付けしたり、最新の注文を見つけたり、重複を特定したりする場合に特に便利です。
これらがどのように違いますか：
-
ROW_NUMBER()：ネクタイがあっても、常に一意の數(shù)字を與えます -
RANK()：縛られた行に同じランクを與え、次の數(shù)字をスキップします -
DENSE_RANK()：縛られた行に同じランクを與えますが、數(shù)字をスキップしません
セールステーブルがあり、地域內(nèi)の収入で営業(yè)擔當者をランク付けしたいとしましょう。
選択します
地域、
営業(yè)擔當者、
収益、
rank（）over（Region Order by Revenue DESCによるパーティション）sales_rank
sales_dataから;このクエリは、収益に基づいて各地域內(nèi)の各営業(yè)擔當者をランク付けします。 2人が2位になった場合、 RANK()次の數(shù)値をスキップします。そのため、ランクは1、2、2、4のようなものを見ることができます。順次維持したい場合は、 DENSE_RANK()に切り替えます。
合計を?qū)g行するために集計ウィンドウ関數(shù)を使用します
ウィンドウ関數(shù)の最も強力な用途の1つは、合計の実行または移動平均を計算することです。これは、時系列分析や財務報告に非常に便利です。
たとえば、毎日の販売の合計を?qū)g行するには：
選択します
sale_date、
額、
running_totalとしての合計（sale_dateの前の行と現(xiàn)在の行の間のsale_date行による注文）
daily_salesから;これにより、日付を移動するにつれて成長する累積額が得られます。またROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROWのような條項を使用してウィンドウを制限して、7日間の平均を計算することもできます。
留意すべきいくつかのこと：
- 句
ORDER BYが正しいことを確認してください - それはウィンドウに使用されるシーケンスを定義します ROWS條項は、ほとんどの場合、RANGEよりも正確な制御を提供します- パフォーマンスは非常に大きなデータセットでヒットする可能性があるため、使用される列を
ORDER BYPARTITION BYインデックス作成し、
フレーム節(jié)：ウィンドウサイズの制御
ROWS RANGEのようなフレーム條項は、現(xiàn)在の行に対する計算に含まれる行を正確に定義します。それらを理解することは、あなたが働いている窓の種類を微調(diào)整するのに役立ちます。
これが簡単な故障です：
-
UNBOUNDED PRECEDING：ウィンドウの開始からすべてを含む CURRENT ROW：現(xiàn)在の行のみが含まれますN PRECEDING / FOLLOWING：現(xiàn)在の行の前または後にn行を含める
たとえば、ウェブサイトの訪問の3日間の移動平均が必要な場合：
選択します
visit_date、
訪問、
AVG（訪問）オーバー（
visit_dateで注文します
2つの前の行と現(xiàn)在の行の間の行
）moving_avgとして
website_statsから;これは、現(xiàn)在の日とその2日前を見ています。初期の行に十分なデータがない場合があることに注意してください。たとえば、最初の日にはウィンドウにのみそれ自體があります。
これが、MySQL 8でウィンドウ関數(shù)を効果的に使用するコアです。彼らは、複雑な結(jié)合やサブクリーリーを必要とせずに、多くの分析的可能性を開きます。 OVER() 、 PARTITION BY 、およびフレーム條項のハングを取得したら、それらなしでデータをどのように分析したか疑問に思います。
以上がMySQL 8の分析クエリにウィンドウ関數(shù)を使用しますの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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