mysql 窗口函数 拆分简介：

MySQL窗口函数：高效拆分与深入分析的利器 在数据分析和处理的广阔领域中，MySQL作为一种强大的关系型数据库管理系统，始终占据着举足轻重的地位

    随着MySQL 8.0及以上版本的发布，窗口函数（Window Functions）的引入更是为数据查询和分析提供了前所未有的灵活性和效率

    窗口函数允许用户在不减少查询结果行数的情况下，对一组相关的行（称为“窗口”）执行计算，这一特性使得它在数据拆分和深入分析方面展现出极大的优势

    本文将深入探讨MySQL窗口函数的基本原理、组成部分、应用场景以及实际操作，旨在帮助读者掌握这一强大工具，以应对复杂的数据分析挑战

     一、窗口函数的基本原理与组成部分 窗口函数，顾名思义，是在数据窗口上进行的计算

    与普通函数不同，窗口函数能够访问当前行以及其前面或后面的行数据，从而进行一系列的计算，如排名、累计、平均等

    窗口函数的基本语法结构为： <窗口函数>(<参数>)OVER ( 【PARTITION BY <分区表达式>】 【ORDER BY <排序表达式>【ASC | DESC】】 【ROWS/RANGE <窗口范围】 ) - 窗口函数（Window Function）：指定要使用的窗口函数及其参数，可以是聚合函数（如SUM、AVG等），也可以是专门为窗口函数设计的函数（如ROW_NUMBER、RANK等）

     - OVER子句：定义窗口的框架，所有窗口函数都需要使用OVER子句来指定窗口的范围和行为

     - PARTITION BY子句（可选）：将结果集分成多个分区，窗口函数会在每个分区内独立执行

    分区表达式可以是一个或多个列名，用于确定如何将结果集分成不同的分区

     - ORDER BY子句（可选）：指定窗口内行的排序顺序，影响序号分配和滑动窗口计算

     - ROWS/RANGE子句（可选）：定义窗口的行范围，可以是固定的行数（如ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW），也可以是相对于当前行的动态范围（如ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW，表示从窗口开始到当前行的所有行）

     二、窗口函数的强大功能与应用场景 窗口函数之所以强大，在于它能够精确控制“窗口”范围，实现数据的灵活拆分和深入分析

    以下是窗口函数的主要应用场景： 1.计算同比/环比增长率：通过访问前后行的数据，窗口函数可以轻松计算增长率，为时间序列分析提供有力支持

     2.识别数据趋势：通过窗口函数，可以对数据进行排名、累计等操作，从而识别数据的变化趋势和模式

     3.处理复杂的排名和分组分析：窗口函数提供了丰富的排名函数（如ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK等），以及分组分析功能（通过PARTITION BY子句实现），能够满足复杂的分析需求

     4.计算各种滑动窗口指标：如移动平均、累计求和等，这些指标对于时间序列分析和数据监控至关重要

     三、窗口函数的实际操作与案例分析 为了更好地理解窗口函数的应用，以下将通过具体案例进行说明： 案例一：计算3天移动平均（ROWS） 假设我们有一个销售表，包含销售日期和收入数据

    我们希望计算每个销售日期的3天移动平均收入

    可以使用以下SQL语句： SELECT sale_date, revenue, AVG(revenue) OVER( ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS moving_avg_3day FROM sales; 在这个例子中，`AVG(revenue)OVER (...)`是一个窗口函数，用于计算移动平均值

    `ORDER BY sale_date`指定了窗口内的排序顺序，`ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENTROW`定义了窗口的范围，即当前行及其前两行

     案例二：计算累计到当前行的总和（RANGE） 同样以销售表为例，我们希望计算从最早日期到当前日期的累计收入总和

    可以使用以下SQL语句： SELECT sale_date, revenue, SUM(revenue) OVER( ORDER BY sale_date RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS running_total FROM sales; 在这个例子中，`SUM(revenue)OVER (...)`是一个窗口函数，用于计算累计总和

    `ORDER BY sale_date`指定了窗口内的排序顺序，`RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW`定义了窗口的范围，即从最早日期到当前行

     需要注意的是，RANGE和ROWS在定义窗口范围时有所不同

    ROWS是基于行的物理位置来确定窗口范围的，而RANGE则是基于ORDER BY子句中指定的列值来确定窗口范围的

    因此，在处理数值数据时，RANGE可能会包含与当前行值相近的其他行，即使它们的物理位置不相邻

     案例三：根据部门分区计算员工月薪排名 假设我们有一个员工表，包含员工姓名、月薪和部门编号

    我们希望根据部门对员工进行分区，并在每个部门内根据月薪进行排名

    可以使用以下SQL语句： SELECT emp_name AS 姓名, salary AS 月薪, dept_id AS 部门编号, RANK() OVER( PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC ) AS 部门排名 FROM employee; 在这个例子中，`RANK()OVER (...)`是一个窗口函数，用于计算排名

    `PARTITION BY dept_id`指定了分区的依据，即部门编号

    `ORDER BY salaryDESC`指定了分区内的排序顺序，即月薪从高到低

     四、窗口函数与聚合函数的区别与联系 窗口函数和聚合函数在MySQL中都是用于数据分析和报告的强大工具，但它们之间存在明显的区别

    聚合函数作用于一组行，并返回单个值，如SUM()、AVG()、MIN()、MAX()和COUNT()等

    而窗口函数则是在查询结果的特定“窗口”（一组相关行）上执行计算的函数，它保留所有原始行，并为每一行返回一个基于其所在窗口的计算结果

     尽管窗口函数和聚合函数在功能上有所不同，但它们在某些情况下可以相互转换

    例如，当窗口函数中的窗口范围覆盖整个结果集时，其效果与聚合函数类似

    然而，窗口函数提供了更灵活的数据拆分和深入分析能力，是聚合函数无法替代的

     五、结语 综上所述，MySQL窗口函数是一种强大而灵活的数据分析工具，它允许用户在不减少查询结果行数的情况下对一组相关的行执行计算

    通过精确控制窗口范围、灵活应用分区和排序功能以及丰富的函数