文章目录
- 概念:
- 语法:
- 常用的窗口函数及示例:
-
- [求平均值:AVG() :](#求平均值:AVG() :)
- 求和:SUM():
- 求排名:
- 移动平均
- 计数COUNT():
- 求最大MXA()/小MIN()值
- 求分区内的最大/最小值
- 求当前行的前/后一个值
概念:
开窗函数是对于每条记录 都要在此窗口内执行函数,它对数据的每一行 ,都使用与该行相关的行进行计算并返回计算结果。开窗函数的本质还是聚合运算,只不过它更具灵活性。
开窗函数和普通聚合函数的区别:
- 聚合函数是将多条记录聚合为一条;而开窗函数是每条记录都会执行,有几条记录执行完还是几条。
- 聚合函数也可以用于开窗函数中。
应用:
窗口函数提供了在查询结果中进行排序、排名、聚合和分析的灵活性。窗口函数在数据分析和报表生成中非常有用,可以实现更复杂的计算和分析需求。
语法:
window_function() OVER (
[PARTITION BY partition_expression]
[ORDER BY order_list]
[frame_clause] )
开窗函数的一个概念是当前行,当前行属于某个窗口,窗口由over关键字用来指定函数执行的窗口范围,如果后面括号中什么都不写,则意味着窗口包含满足where条件的所行,开窗函数基于所有行进行计算;如果不为空,则有三个参数来设置窗口:
- window_function(): 要使用的窗口函数,如:ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), LEAD(), LAG(), SUM(), AVG() 等。
- PARTITION BY: 可选项,用于将结果集划分为分区,以便窗口函数在每个分区内计算。
- ORDER BY: 可选项,用于指定结果集的排序顺序,窗口函数将根据指定的排序顺序进行计算。
- frame_clause: 可选项,用于指定窗口中要考虑的行的范围。常见的 frame 类型包括 ROWS, RANGE 等,通常用来作为滑动窗口使用。
对于滑动窗口的范围指定,通常使用 between frame_start and frame_end 语法来表示行范围,frame_start和frame_end可以支持如下关键字,来确定不同的动态行记录:
current row 边界是当前行,一般和其他范围关键字一起使用
unbounded preceding 边界是分区中的第一行
unbounded following 边界是分区中的最后一行
expr preceding 边界是当前行减去expr的值
expr following 边界是当前行加上expr的值
示例:
rows between 1 preceding and 1 following 窗口范围是当前行、前一行、后一行一共三行记录。
rows unbounded preceding 窗口范围是当前行到分区中的最后一行。
rows between unbounded preceding and unbounded following 窗口范围是当前分区中所有行,等同于不写。
常用的窗口函数及示例:
以下是一些MySQL中常用的窗口函数:
示例数据: 销售表包含以下列:销售部门、销售产品、销售日期、销售员、销售数量、产品单价;(销售额=销售数量*产品单价)
sql
CREATE TABLE sales (
department VARCHAR(50),
product VARCHAR(50),
sale_date DATE,
salesperson VARCHAR(50),
quantity INT,
unit_price DECIMAL(10,2)
);
INSERT INTO sales (department, product, sale_date, salesperson, quantity, unit_price)
VALUES
('销售1部','1001','2024/5/3','王明','15','200'),
('销售2部','1002','2024/5/10','徐小小','20','500'),
('销售3部','1002','2024/5/18','纪风','10','500'),
('销售1部','1001','2024/5/5','王明','30','200'),
('销售2部','1002','2024/5/12','徐小小','25','500'),
('销售3部','1001','2024/5/20','纪风','18','200'),
('销售1部','1001','2024/5/8','王明','12','200'),
('销售2部','1002','2024/5/25','徐小小','22','500'),
('销售2部','1003','2024/5/15','徐小小','8','1000'),
('销售1部','1001','2024/5/30','王明','16','200'),
('销售2部','1002','2024/5/1','徐小小','14','500'),
('销售3部','1003','2024/5/22','纪风','19','1000'),
('销售2部','1001','2024/5/7','徐小小','21','200'),
('销售2部','1002','2024/5/28','刘阳','11','500'),
('销售3部','1003','2024/5/17','纪风','24','1000'),
('销售1部','1001','2024/5/4','王明','17','200'),
('销售2部','1002','2024/5/13','刘阳','9','500'),
('销售3部','1003','2024/5/21','纪风','23','1000'),
('销售1部','1001','2024/5/29','张一','7','200'),
('销售2部','1002','2024/5/6','刘阳','13','500'),
('销售3部','1003','2024/5/23','付华','18','1000'),
('销售1部','1001','2024/5/2','张一','20','200'),
('销售2部','1002','2024/5/9','刘阳','10','500'),
('销售3部','1003','2024/5/26','付华','30','1000'),
('销售1部','1001','2024/5/14','张一','25','200'),
('销售2部','1002','2024/5/31','刘阳','18','500'),
('销售3部','1003','2024/5/24','付华','12','1000'),
('销售1部','1001','2024/5/11','张一','22','200'),
('销售2部','1002','2024/5/19','刘阳','8','500'),
('销售3部','1003','2024/5/27','付华','16','1000'),
('销售1部','1001','2024/5/16','张一','14','200'),
('销售2部','1002','2024/5/3','刘阳','19','500'),
('销售3部','1003','2024/5/20','付华','21','1000'),
('销售1部','1001','2024/5/7','张一','11','200'),
('销售2部','1002','2024/5/24','刘阳','24','500'),
('销售3部','1003','2024/5/12','付华','17','1000'),
('销售1部','1001','2024/5/29','张一','9','200'),
('销售1部','1002','2024/5/5','张一','23','500'),
('销售2部','1003','2024/5/22','刘阳','7','1000'),
('销售3部','1001','2024/5/9','付华','13','200'),
('销售1部','1002','2024/5/16','张一','18','500'),
('销售2部','1003','2024/5/23','刘阳','20','1000'),
('销售3部','1001','2024/5/1','付华','10','200'),
('销售1部','1002','2024/5/18','张一','30','500'),
('销售2部','1003','2024/5/25','刘阳','25','1000'),
('销售3部','1001','2024/5/2','付华','18','200'),
('销售1部','1002','2024/5/11','张一','10','500'),
('销售2部','1003','2024/5/9','刘阳','50','1000'),
('销售3部','1001','2024/5/10','付华','5','200');
求平均值:AVG() :
查询各部门的平均销售额(需保留全部行信息)
sql
SELECT *,quantity*unit_price as sale,avg(quantity*unit_price) over(partition by department ) avg_sale from sales;
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+-------
-----------+
| department | product | sale_date | salesperson | quantity | unit_price | sale | avg_sale |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/3 | 王明 | 15 | 200 | 3000 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/7 | 张一 | 11 | 200 | 2200 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/29 | 张一 | 9 | 200 | 1800 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/5 | 王明 | 30 | 200 | 6000 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/29 | 张一 | 7 | 200 | 1400 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1002 | 2024/5/5 | 张一 | 23 | 500 | 11500 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/8 | 王明 | 12 | 200 | 2400 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1002 | 2024/5/16 | 张一 | 18 | 500 | 9000 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/2 | 张一 | 20 | 200 | 4000 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/30 | 王明 | 16 | 200 | 3200 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1002 | 2024/5/18 | 张一 | 30 | 500 | 15000 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1002 | 2024/5/11 | 张一 | 10 | 500 | 5000 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/14 | 张一 | 25 | 200 | 5000 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/11 | 张一 | 22 | 200 | 4400 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/16 | 张一 | 14 | 200 | 2800 | 5006.25 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/4 | 王明 | 17 | 200 | 3400 | 5006.25 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/10 | 徐小小 | 20 | 500 | 10000 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/6 | 刘阳 | 13 | 500 | 6500 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/12 | 徐小小 | 25 | 500 | 12500 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/13 | 刘阳 | 9 | 500 | 4500 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/25 | 徐小小 | 22 | 500 | 11000 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1003 | 2024/5/15 | 徐小小 | 8 | 1000 | 8000 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/1 | 徐小小 | 14 | 500 | 7000 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/9 | 刘阳 | 10 | 500 | 5000 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1001 | 2024/5/7 | 徐小小 | 21 | 200 | 4200 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/28 | 刘阳 | 11 | 500 | 5500 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/31 | 刘阳 | 18 | 500 | 9000 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/24 | 刘阳 | 24 | 500 | 12000 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/19 | 刘阳 | 8 | 500 | 4000 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1003 | 2024/5/22 | 刘阳 | 7 | 1000 | 7000 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1003 | 2024/5/23 | 刘阳 | 20 | 1000 | 20000 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/3 | 刘阳 | 19 | 500 | 9500 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1003 | 2024/5/25 | 刘阳 | 25 | 1000 | 25000 | 11705.55556 |
| 销售2部 | 1003 | 2024/5/9 | 刘阳 | 50 | 1000 | 50000 | 11705.55556 |
| 销售3部 | 1001 | 2024/5/20 | 纪风 | 18 | 200 | 3600 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/12 | 付华 | 17 | 1000 | 17000 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/22 | 纪风 | 19 | 1000 | 19000 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/27 | 付华 | 16 | 1000 | 16000 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/17 | 纪风 | 24 | 1000 | 24000 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1001 | 2024/5/9 | 付华 | 13 | 200 | 2600 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/24 | 付华 | 12 | 1000 | 12000 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/21 | 纪风 | 23 | 1000 | 23000 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1001 | 2024/5/1 | 付华 | 10 | 200 | 2000 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/23 | 付华 | 18 | 1000 | 18000 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/26 | 付华 | 30 | 1000 | 30000 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1001 | 2024/5/2 | 付华 | 18 | 200 | 3600 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/20 | 付华 | 21 | 1000 | 21000 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1002 | 2024/5/18 | 纪风 | 10 | 500 | 5000 | 13186.66667 |
| 销售3部 | 1001 | 2024/5/10 | 付华 | 5 | 200 | 1000 | 13186.66667 |
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+
求和:SUM():
查询每个产品的销售总额:
sql
SELECT product, SUM(quantity*unit_price) AS sale FROM sales GROUP BY product;
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+
| product | sale |
| 1001 | 56600 |
| 1002 | 142000 |
| 1003 | 290000 |
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+
求排名:
- row_number(): 显示分区中不重复不间断的序号
- dense_rank(): 显示分区中重复不间断的序号
- rank() 显示分区中重复间断的序号
计算每个产品在每个日期的销售量排名:
sql
SELECT product,quantity,unit_price,sale_date,RANK() OVER (PARTITION BY sale_date, product ORDER BY quantity DESC) AS sale_rank FROM sales ORDER BY sale_date, product, quantity DESC;
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+-------
-----------+
| product | quantity | unit_price | sale_date | sales_rank |
| 1001 | 10 | 200 | 2024/5/1 | 1 |
| 1002 | 14 | 500 | 2024/5/1 | 1 |
| 1001 | 20 | 200 | 2024/5/2 | 1 |
| 1001 | 18 | 200 | 2024/5/2 | 2 |
| 1001 | 15 | 200 | 2024/5/3 | 1 |
| 1002 | 19 | 500 | 2024/5/3 | 1 |
| 1001 | 17 | 200 | 2024/5/4 | 1 |
| 1001 | 30 | 200 | 2024/5/5 | 1 |
| 1002 | 23 | 500 | 2024/5/5 | 1 |
| 1002 | 13 | 500 | 2024/5/6 | 1 |
| 1001 | 21 | 200 | 2024/5/7 | 1 |
| 1001 | 11 | 200 | 2024/5/7 | 2 |
| 1001 | 12 | 200 | 2024/5/8 | 1 |
| 1001 | 13 | 200 | 2024/5/9 | 1 |
| 1002 | 10 | 500 | 2024/5/9 | 1 |
| 1003 | 50 | 1000 | 2024/5/9 | 1 |
| 1001 | 5 | 200 | 2024/5/10 | 1 |
| 1002 | 20 | 500 | 2024/5/10 | 1 |
| 1001 | 22 | 200 | 2024/5/11 | 1 |
| 1002 | 10 | 500 | 2024/5/11 | 1 |
| 1002 | 25 | 500 | 2024/5/12 | 1 |
| 1003 | 17 | 1000 | 2024/5/12 | 1 |
| 1002 | 9 | 500 | 2024/5/13 | 1 |
| 1001 | 25 | 200 | 2024/5/14 | 1 |
| 1003 | 8 | 1000 | 2024/5/15 | 1 |
| 1001 | 14 | 200 | 2024/5/16 | 1 |
| 1002 | 18 | 500 | 2024/5/16 | 1 |
| 1003 | 24 | 1000 | 2024/5/17 | 1 |
| 1002 | 30 | 500 | 2024/5/18 | 1 |
| 1002 | 10 | 500 | 2024/5/18 | 2 |
| 1002 | 8 | 500 | 2024/5/19 | 1 |
| 1001 | 18 | 200 | 2024/5/20 | 1 |
| 1003 | 21 | 1000 | 2024/5/20 | 1 |
| 1003 | 23 | 1000 | 2024/5/21 | 1 |
| 1003 | 19 | 1000 | 2024/5/22 | 1 |
| 1003 | 7 | 1000 | 2024/5/22 | 2 |
| 1003 | 20 | 1000 | 2024/5/23 | 1 |
| 1003 | 18 | 1000 | 2024/5/23 | 2 |
| 1002 | 24 | 500 | 2024/5/24 | 1 |
| 1003 | 12 | 1000 | 2024/5/24 | 1 |
| 1002 | 22 | 500 | 2024/5/25 | 1 |
| 1003 | 25 | 1000 | 2024/5/25 | 1 |
| 1003 | 30 | 1000 | 2024/5/26 | 1 |
| 1003 | 16 | 1000 | 2024/5/27 | 1 |
| 1002 | 11 | 500 | 2024/5/28 | 1 |
| 1001 | 9 | 200 | 2024/5/29 | 1 |
| 1001 | 7 | 200 | 2024/5/29 | 2 |
| 1001 | 16 | 200 | 2024/5/30 | 1 |
| 1002 | 18 | 500 | 2024/5/31 | 1 |
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+-------
-----------+
移动平均
计算每个产品的移动平均销售额(最近3个订单):
sql
SELECT
product,
quantity*unit_price sale,
sale_date,
AVG(quantity*unit_price) OVER (PARTITION BY product ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avg_sale
FROM sales
ORDER BY product, sale_date;
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+-------
-----------+
| product | sale | sale_date | moving_avg_sale |
| 1001 | 2000 | 2024/5/1 | 2000 |
| 1001 | 3600 | 2024/5/2 | 2800 |
| 1001 | 4000 | 2024/5/2 | 3200 |
| 1001 | 3000 | 2024/5/3 | 3533.333333 |
| 1001 | 3400 | 2024/5/4 | 3466.666667 |
| 1001 | 6000 | 2024/5/5 | 4133.333333 |
| 1001 | 2200 | 2024/5/7 | 3866.666667 |
| 1001 | 4200 | 2024/5/7 | 4133.333333 |
| 1001 | 2400 | 2024/5/8 | 2933.333333 |
| 1001 | 2600 | 2024/5/9 | 3066.666667 |
| 1001 | 1000 | 2024/5/10 | 2000 |
| 1001 | 4400 | 2024/5/11 | 2666.666667 |
| 1001 | 5000 | 2024/5/14 | 3466.666667 |
| 1001 | 2800 | 2024/5/16 | 4066.666667 |
| 1001 | 3600 | 2024/5/20 | 3800 |
| 1001 | 1400 | 2024/5/29 | 2600 |
| 1001 | 1800 | 2024/5/29 | 2266.666667 |
| 1001 | 3200 | 2024/5/30 | 2133.333333 |
| 1002 | 7000 | 2024/5/1 | 7000 |
| 1002 | 9500 | 2024/5/3 | 8250 |
| 1002 | 11500 | 2024/5/5 | 9333.333333 |
| 1002 | 6500 | 2024/5/6 | 9166.666667 |
| 1002 | 5000 | 2024/5/9 | 7666.666667 |
| 1002 | 10000 | 2024/5/10 | 7166.666667 |
| 1002 | 5000 | 2024/5/11 | 6666.666667 |
| 1002 | 12500 | 2024/5/12 | 9166.666667 |
| 1002 | 4500 | 2024/5/13 | 7333.333333 |
| 1002 | 9000 | 2024/5/16 | 8666.666667 |
| 1002 | 5000 | 2024/5/18 | 6166.666667 |
| 1002 | 15000 | 2024/5/18 | 9666.666667 |
| 1002 | 4000 | 2024/5/19 | 8000 |
| 1002 | 12000 | 2024/5/24 | 10333.33333 |
| 1002 | 11000 | 2024/5/25 | 9000 |
| 1002 | 5500 | 2024/5/28 | 9500 |
| 1002 | 9000 | 2024/5/31 | 8500 |
| 1003 | 50000 | 2024/5/9 | 50000 |
| 1003 | 17000 | 2024/5/12 | 33500 |
| 1003 | 8000 | 2024/5/15 | 25000 |
| 1003 | 24000 | 2024/5/17 | 16333.33333 |
| 1003 | 21000 | 2024/5/20 | 17666.66667 |
| 1003 | 23000 | 2024/5/21 | 22666.66667 |
| 1003 | 19000 | 2024/5/22 | 21000 |
| 1003 | 7000 | 2024/5/22 | 16333.33333 |
| 1003 | 18000 | 2024/5/23 | 14666.66667 |
| 1003 | 20000 | 2024/5/23 | 15000 |
| 1003 | 12000 | 2024/5/24 | 16666.66667 |
| 1003 | 25000 | 2024/5/25 | 19000 |
| 1003 | 30000 | 2024/5/26 | 22333.33333 |
| 1003 | 16000 | 2024/5/27 | 23666.66667 |
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+-------
-----------+
计数COUNT():
示例: 计算每个部门的销售记录总和:
sql
SELECT
department,
COUNT(1) OVER (PARTITION BY department) AS total_sales_count
FROM sales;
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+-------
-----------+
| department | total_sales_count |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售1部 | 16 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售2部 | 18 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
| 销售3部 | 15 |
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+-------
-----------+
求最大MXA()/小MIN()值
示例: 查找每个部门在销售日期的最大销售数量:
sql
SELECT
department,
sale_date,
quantity,
MAX(quantity) OVER (PARTITION BY department, sale_date) AS max_quantity_on_date
FROM sales;
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+-------
-----------+
| department | sale_date | quantity | max_quantity_on_date |
| 销售1部 | 2024/5/2 | 20 | 20 |
| 销售1部 | 2024/5/3 | 15 | 15 |
| 销售1部 | 2024/5/4 | 17 | 17 |
| 销售1部 | 2024/5/5 | 30 | 30 |
| 销售1部 | 2024/5/5 | 23 | 30 |
| 销售1部 | 2024/5/7 | 11 | 11 |
| 销售1部 | 2024/5/8 | 12 | 12 |
| 销售1部 | 2024/5/11 | 22 | 22 |
| 销售1部 | 2024/5/11 | 10 | 22 |
| 销售1部 | 2024/5/14 | 25 | 25 |
| 销售1部 | 2024/5/16 | 14 | 18 |
| 销售1部 | 2024/5/16 | 18 | 18 |
| 销售1部 | 2024/5/18 | 30 | 30 |
| 销售1部 | 2024/5/29 | 7 | 9 |
| 销售1部 | 2024/5/29 | 9 | 9 |
| 销售1部 | 2024/5/30 | 16 | 16 |
| 销售2部 | 2024/5/1 | 14 | 14 |
| 销售2部 | 2024/5/3 | 19 | 19 |
| 销售2部 | 2024/5/6 | 13 | 13 |
| 销售2部 | 2024/5/7 | 21 | 21 |
| 销售2部 | 2024/5/9 | 10 | 50 |
| 销售2部 | 2024/5/9 | 50 | 50 |
| 销售2部 | 2024/5/10 | 20 | 20 |
| 销售2部 | 2024/5/12 | 25 | 25 |
| 销售2部 | 2024/5/13 | 9 | 9 |
| 销售2部 | 2024/5/15 | 8 | 8 |
| 销售2部 | 2024/5/19 | 8 | 8 |
| 销售2部 | 2024/5/22 | 7 | 7 |
| 销售2部 | 2024/5/23 | 20 | 20 |
| 销售2部 | 2024/5/24 | 24 | 24 |
| 销售2部 | 2024/5/25 | 22 | 25 |
| 销售2部 | 2024/5/25 | 25 | 25 |
| 销售2部 | 2024/5/28 | 11 | 11 |
| 销售2部 | 2024/5/31 | 18 | 18 |
| 销售3部 | 2024/5/1 | 10 | 10 |
| 销售3部 | 2024/5/2 | 18 | 18 |
| 销售3部 | 2024/5/9 | 13 | 13 |
| 销售3部 | 2024/5/10 | 5 | 5 |
| 销售3部 | 2024/5/12 | 17 | 17 |
| 销售3部 | 2024/5/17 | 24 | 24 |
| 销售3部 | 2024/5/18 | 10 | 10 |
| 销售3部 | 2024/5/20 | 18 | 21 |
| 销售3部 | 2024/5/20 | 21 | 21 |
| 销售3部 | 2024/5/21 | 23 | 23 |
| 销售3部 | 2024/5/22 | 19 | 19 |
| 销售3部 | 2024/5/23 | 18 | 18 |
| 销售3部 | 2024/5/24 | 12 | 12 |
| 销售3部 | 2024/5/26 | 30 | 30 |
| 销售3部 | 2024/5/27 | 16 | 16 |
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+-------
-----------+
示例: 查找每个部门在销售日期的最小销售数量:
sql
SELECT
department,
sale_date,
quantity,
MAX(quantity) OVER (PARTITION BY department, sale_date) AS max_quantity_on_date
FROM sales;
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+-------
-----------+
| department | sale_date | quantity | min_quantity_on_date |
| 销售1部 | 2024/5/2 | 20 | 20 |
| 销售1部 | 2024/5/3 | 15 | 15 |
| 销售1部 | 2024/5/4 | 17 | 17 |
| 销售1部 | 2024/5/5 | 30 | 23 |
| 销售1部 | 2024/5/5 | 23 | 23 |
| 销售1部 | 2024/5/7 | 11 | 11 |
| 销售1部 | 2024/5/8 | 12 | 12 |
| 销售1部 | 2024/5/11 | 22 | 10 |
| 销售1部 | 2024/5/11 | 10 | 10 |
| 销售1部 | 2024/5/14 | 25 | 25 |
| 销售1部 | 2024/5/16 | 14 | 14 |
| 销售1部 | 2024/5/16 | 18 | 14 |
| 销售1部 | 2024/5/18 | 30 | 30 |
| 销售1部 | 2024/5/29 | 7 | 7 |
| 销售1部 | 2024/5/29 | 9 | 7 |
| 销售1部 | 2024/5/30 | 16 | 16 |
| 销售2部 | 2024/5/1 | 14 | 14 |
| 销售2部 | 2024/5/3 | 19 | 19 |
| 销售2部 | 2024/5/6 | 13 | 13 |
| 销售2部 | 2024/5/7 | 21 | 21 |
| 销售2部 | 2024/5/9 | 10 | 10 |
| 销售2部 | 2024/5/9 | 50 | 10 |
| 销售2部 | 2024/5/10 | 20 | 20 |
| 销售2部 | 2024/5/12 | 25 | 25 |
| 销售2部 | 2024/5/13 | 9 | 9 |
| 销售2部 | 2024/5/15 | 8 | 8 |
| 销售2部 | 2024/5/19 | 8 | 8 |
| 销售2部 | 2024/5/22 | 7 | 7 |
| 销售2部 | 2024/5/23 | 20 | 20 |
| 销售2部 | 2024/5/24 | 24 | 24 |
| 销售2部 | 2024/5/25 | 22 | 22 |
| 销售2部 | 2024/5/25 | 25 | 22 |
| 销售2部 | 2024/5/28 | 11 | 11 |
| 销售2部 | 2024/5/31 | 18 | 18 |
| 销售3部 | 2024/5/1 | 10 | 10 |
| 销售3部 | 2024/5/2 | 18 | 18 |
| 销售3部 | 2024/5/9 | 13 | 13 |
| 销售3部 | 2024/5/10 | 5 | 5 |
| 销售3部 | 2024/5/12 | 17 | 17 |
| 销售3部 | 2024/5/17 | 24 | 24 |
| 销售3部 | 2024/5/18 | 10 | 10 |
| 销售3部 | 2024/5/20 | 18 | 18 |
| 销售3部 | 2024/5/20 | 21 | 18 |
| 销售3部 | 2024/5/21 | 23 | 23 |
| 销售3部 | 2024/5/22 | 19 | 19 |
| 销售3部 | 2024/5/23 | 18 | 18 |
| 销售3部 | 2024/5/24 | 12 | 12 |
| 销售3部 | 2024/5/26 | 30 | 30 |
| 销售3部 | 2024/5/27 | 16 | 16 |
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+-------
-----------+
求分区内的最大/最小值
- FIRST_VALUE() OVER(PARTITION BY ... ORDER BY ...):
作用: 返回在指定分区内按指定排序顺序的第一个值。
应用: 常用于找出每个分组内的第一个值。
示例: 找出每个部门的最早销售日期:
sql
SELECT
department,
sale_date,
FIRST_VALUE(sale_date) OVER (PARTITION BY department ORDER BY sale_date) AS first_sale_date
FROM sales;
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+
| department | sale_date | first_sale_date |
| 销售1部 | 2024/5/2 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/3 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/4 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/5 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/5 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/7 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/8 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/11 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/11 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/14 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/16 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/16 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/18 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/29 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/29 | 2024/5/2 |
| 销售1部 | 2024/5/30 | 2024/5/2 |
| 销售2部 | 2024/5/1 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/3 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/6 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/7 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/9 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/9 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/10 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/12 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/13 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/15 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/19 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/22 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/23 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/24 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/25 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/25 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/28 | 2024/5/1 |
| 销售2部 | 2024/5/31 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/1 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/2 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/9 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/10 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/12 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/17 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/18 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/20 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/20 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/21 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/22 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/23 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/24 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/26 | 2024/5/1 |
| 销售3部 | 2024/5/27 | 2024/5/1 |
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+
- LAST_VALUE() OVER(PARTITION BY ... ORDER BY ...):
作用: 返回在指定分区内按指定排序顺序的最后一个值。
应用: 由于 MySQL 中并没有内置的 LAST_VALUE 函数,可以通过 ROW_NUMBER 窗口函数先给每行分配一个序号,然后利用 MAX() 函数结合 CASE 表达式来实现类似功能。
示例: 找出每个部门的最晚销售日期:
sql
SELECT
department,
sale_date,
LAST_VALUE(sale_date) OVER (PARTITION BY department ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS last_sale_date
FROM sales;
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+
| department | sale_date | last_sale_date |
| 销售1部 | 2024/5/2 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/3 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/4 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/5 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/5 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/7 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/8 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/11 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/11 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/14 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/16 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/16 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/18 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/29 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/29 | 2024/5/30 |
| 销售1部 | 2024/5/30 | 2024/5/30 |
| 销售2部 | 2024/5/1 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/3 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/6 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/7 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/9 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/9 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/10 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/12 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/13 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/15 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/19 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/22 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/23 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/24 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/25 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/25 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/28 | 2024/5/31 |
| 销售2部 | 2024/5/31 | 2024/5/31 |
| 销售3部 | 2024/5/1 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/2 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/9 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/10 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/12 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/17 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/18 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/20 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/20 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/21 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/22 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/23 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/24 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/26 | 2024/5/27 |
| 销售3部 | 2024/5/27 | 2024/5/27 |
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+
求当前行的前/后一个值
- LAG() OVER(PARTITION BY ... ORDER BY ...):
作用: 用于获取指定列在指定排序顺序下的前一个值。
应用: 常用于比较相邻行的值。
示例: 找出销售量比上一次销售量增加的产品:
sql
select * from (
select
department,
product,
sale_date,
quantity,
LAG(quantity) OVER (PARTITION BY department, product ORDER BY sale_date) AS previous_quantity
FROM sales ) t1
where quantity > previous_quantity;
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+
| department | product | sale_date | quantity | previous_quantity |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/4 | 17 | 15 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/5 | 30 | 17 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/8 | 12 | 11 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/11 | 22 | 12 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/14 | 25 | 22 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/30 | 16 | 7 |
| 销售1部 | 1002 | 2024/5/16 | 18 | 10 |
| 销售1部 | 1002 | 2024/5/18 | 30 | 18 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/3 | 19 | 14 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/10 | 20 | 10 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/12 | 25 | 20 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/24 | 24 | 8 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/31 | 18 | 11 |
| 销售2部 | 1003 | 2024/5/23 | 20 | 7 |
| 销售2部 | 1003 | 2024/5/25 | 25 | 20 |
| 销售3部 | 1001 | 2024/5/2 | 18 | 10 |
| 销售3部 | 1001 | 2024/5/20 | 18 | 5 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/17 | 24 | 17 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/21 | 23 | 21 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/26 | 30 | 12 |
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+
- LEAD() OVER(PARTITION BY ... ORDER BY ...):
作用: 用于获取指定列在指定排序顺序下的后一个值。
应用: 常用于比较相邻行的值。
示例: 找出下一次销售量较本次销量减少的产品:
sql
select * from (
select
department,
product,
sale_date,
quantity,
LEAD(quantity) OVER (PARTITION BY department, product ORDER BY sale_date) AS next_quantity
FROM sales
) t1
where quantity > next_quantity;
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+
| department | product | sale_date | quantity | next_quantity |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/2 | 20 | 15 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/5 | 30 | 11 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/14 | 25 | 14 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/16 | 14 | 9 |
| 销售1部 | 1001 | 2024/5/29 | 9 | 7 |
| 销售1部 | 1002 | 2024/5/5 | 23 | 10 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/3 | 19 | 13 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/6 | 13 | 10 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/12 | 25 | 9 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/13 | 9 | 8 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/24 | 24 | 22 |
| 销售2部 | 1002 | 2024/5/25 | 22 | 11 |
| 销售2部 | 1003 | 2024/5/9 | 50 | 8 |
| 销售2部 | 1003 | 2024/5/15 | 8 | 7 |
| 销售3部 | 1001 | 2024/5/2 | 18 | 13 |
| 销售3部 | 1001 | 2024/5/9 | 13 | 5 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/17 | 24 | 21 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/21 | 23 | 19 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/22 | 19 | 18 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/23 | 18 | 12 |
| 销售3部 | 1003 | 2024/5/26 | 30 | 16 |
+-------+--------+-----------+------+------------+------+------+--------+