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MySQL 8.0中的窗口功能是什麼?它們?nèi)绾斡渺秷?zhí)行複雜的計算?
MySQL 8.0中有哪些特定的窗口功能?
窗口函數(shù)如何改善MySQL 8.0中的查詢性能?
您可以提供MySQL 8.0中使用窗口函數(shù)進行數(shù)據(jù)分析的示例嗎?
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MySQL 8.0中的窗口功能是什麼?它們?nèi)绾斡渺秷?zhí)行複雜的計算?

Mar 31, 2025 am 10:52 AM

MySQL 8.0中的窗口功能是什麼?它們?nèi)绾斡渺秷?zhí)行複雜的計算?

MySQL 8.0中的窗口函數(shù)是一種函數(shù),可以在與當前行相關(guān)的一組表行上執(zhí)行計算。與常規(guī)的聚合函數(shù)(將多行分解為單個輸出行)不同,窗口函數(shù)不會將行分組為單個輸出行。取而代之的是,他們基於符合窗框中定義的特定條件的一組行,返回基礎(chǔ)查詢中每一行的值。

窗口功能可用於以幾種方式執(zhí)行複雜的計算:

  1. 排名:諸如RANK() , DENSE_RANK()ROW_NUMBER()之類的函數(shù)可用於在結(jié)果集的分區(qū)中為每一行分配等級。這對於識別排序集中的一行位置很有用。
  2. 聚合:諸如SUM() , AVG() , MIN()MAX()之類的函數(shù)可以用作窗口函數(shù),以計算運行總計,移動平均值或其他匯總值在行窗口上。這允許計算取決於結(jié)果集中的其他行,而不會折疊結(jié)果集。
  3. 分析函數(shù):諸如LAG() , LEAD()FIRST_VALUE()LAST_VALUE()之類的函數(shù)允許您在同一結(jié)果集中訪問以前或後續(xù)行的數(shù)據(jù)。這對於時間序列分析或比較行跨行特別有用。
  4. 分佈函數(shù):諸如NTILE() , PERCENT_RANK()CUME_DIST()之類的函數(shù)有助於將結(jié)果設(shè)置為指定數(shù)量的組或計算窗口中值的相對地位。

要使用窗口函數(shù)進行複雜的計算,請在SELECT子句”中指定函數(shù),並使用OVER子句定義窗口。 OVER子句”可以包括PARTITION BY將結(jié)果設(shè)置為分區(qū)和ORDER BY以指定每個分區(qū)內(nèi)的行順序。

MySQL 8.0中有哪些特定的窗口功能?

MySQL 8.0支持各種窗口功能,可以歸類如下:

  • 排名函數(shù)

    • ROW_NUMBER() :在結(jié)果集的分區(qū)內(nèi)為行分配一個唯一的順序整數(shù)。
    • RANK() :在結(jié)果集的分區(qū)內(nèi)為每一行分配等級,在排名中存在差距。
    • DENSE_RANK() :類似於RANK() ,但排名沒有差距。
  • 聚合功能

    • SUM() :計算一組值的總和。
    • AVG() :計算一組值的平均值。
    • MIN() :返回一組值中的最小值。
    • MAX() :返回一組值中的最大值。
    • COUNT() :計數(shù)集合中的行數(shù)。
  • 分析功能

    • LAG() :在相同結(jié)果集中從上一行訪問數(shù)據(jù)。
    • LEAD() :在相同結(jié)果集中從後續(xù)行訪問數(shù)據(jù)。
    • FIRST_VALUE() :在有序的一組值集中返回第一個值。
    • LAST_VALUE() :在有序的一組值集中返回最後一個值。
  • 分配功能

    • NTILE() :將有序的數(shù)據(jù)集分為指定數(shù)量的組。
    • PERCENT_RANK() :計算結(jié)果集中一行的相對等級。
    • CUME_DIST() :計算窗口中值的累積分佈。

窗口函數(shù)如何改善MySQL 8.0中的查詢性能?

窗口功能可以通過多種方式顯著提高MySQL 8.0的查詢性能:

  1. 降低的複雜性:通過允許在單個查詢中執(zhí)行複雜的計算,窗口功能可以減少對多個子征服或自加入的需求,這可能是性能密集的。
  2. 有效的數(shù)據(jù)處理:窗口函數(shù)被優(yōu)化以更有效的方式處理數(shù)據(jù)。他們可以利用數(shù)據(jù)庫引擎的內(nèi)部排序和分區(qū)機制,與使用傳統(tǒng)SQL構(gòu)造相比,這可以導(dǎo)致更快的執(zhí)行時間。
  3. 最小化數(shù)據(jù)移動:由於窗口功能在窗框定義的一組行上運行,因此它們可以最大程度地減少在查詢不同部分之間移動大量數(shù)據(jù)的需求,這可以改善性能,尤其是對於大型數(shù)據(jù)集。
  4. 並行處理:執(zhí)行窗口功能時,MySQL 8.0可以利用並行處理功能,從而更好地利用多核處理器,並可能減少查詢的整體執(zhí)行時間。
  5. 優(yōu)化的內(nèi)存用法:窗口函數(shù)可以比替代方法更具內(nèi)存效率,因為它們可以以流方式處理數(shù)據(jù),從而減少了將中間結(jié)果存儲在內(nèi)存中的需求。

您可以提供MySQL 8.0中使用窗口函數(shù)進行數(shù)據(jù)分析的示例嗎?

這是在MySQL 8.0中使用窗口函數(shù)進行數(shù)據(jù)分析的示例。假設(shè)我們有一個名為sales的表,其中包含隨著時間的推移的不同產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù),我們希望在過去12個月中分析每種產(chǎn)品的銷售性能。

 <code class="sql">CREATE TABLE sales ( sale_date DATE, product_id INT, sales_amount DECIMAL(10, 2) ); -- Sample data INSERT INTO sales VALUES ('2023-01-01', 1, 100.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-02-01', 1, 120.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-03-01', 1, 110.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-01-01', 2, 150.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-02-01', 2, 160.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-03-01', 2, 170.00); -- Query using window functions SELECT sale_date, product_id, sales_amount, -- Calculate the running total of sales for each product SUM(sales_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS running_total, -- Calculate the average sales over the last 3 months for each product AVG(sales_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS avg_last_3_months, -- Calculate the rank of the current month's sales within the product's sales history RANK() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sales_amount DESC) AS sales_rank FROM sales ORDER BY product_id, sale_date;</code>

在此示例中,我們使用窗口函數(shù)來:

  • 使用SUM()PARTITION BY product_idORDER BY sale_date計算每種產(chǎn)品的運行總量。
  • 使用AVG()計算每種產(chǎn)品的平均銷售量,其窗框ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW之間定義。
  • 使用RANK()PARTITION BY product_id以及ORDER BY sales_amount DESC在產(chǎn)品的銷售歷史記錄中排名本月的銷售。

該查詢提供了對銷售業(yè)績的全面分析,使我們可以在一個查詢中看到每種產(chǎn)品的趨勢和排名。

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