Was sind Fensterfunktionen in MySQL 8.0? Wie können sie verwendet werden, um komplexe Berechnungen durchzuführen?

Was sind Fensterfunktionen in MySQL 8.0? Wie können sie verwendet werden, um komplexe Berechnungen durchzuführen?

Die Fensterfunktionen in MySQL 8.0 sind eine Art von Funktion, die Berechnungen über eine Reihe von Tabellenzeilen ausführt, die sich irgendwie mit der aktuellen Zeile beziehen. Im Gegensatz zu regulären Aggregatfunktionen, die mehrere Zeilen in eine einzelne Ausgabesteile zusammenfassen, gruppieren die Fensterfunktionen keine Zeilen in eine einzelne Ausgabesteile. Stattdessen geben sie einen Wert für jede Zeile in der zugrunde liegenden Abfrage zurück, basierend auf einer Reihe von Zeilen, die bestimmte Kriterien erfüllen, die im Fensterrahmen definiert sind.

Fensterfunktionen können verwendet werden, um komplexe Berechnungen auf verschiedene Weise durchzuführen:

1. Ranking : Funktionen wie RANK() , DENSE_RANK() und ROW_NUMBER() können verwendet werden, um jeder Zeile innerhalb einer Partition eines Ergebnissatzes einen Rang zuzuweisen. Dies ist nützlich, um die Position einer Reihe innerhalb eines sortierten Satzes zu identifizieren.
2. Aggregationen : Funktionen wie SUM() , AVG() , MIN() und MAX() können als Fensterfunktionen verwendet werden, um die Laufzeiten, bewegliche Durchschnittswerte oder andere Aggregatwerte über einem Zeilenfenster zu berechnen. Dies ermöglicht Berechnungen, die von anderen Zeilen im Ergebnissatz abhängen, ohne das Ergebnissatz zu kollabieren.
3. Analytische Funktionen : Funktionen wie LAG() , LEAD() , FIRST_VALUE() und LAST_VALUE() ermöglichen es Ihnen, auf Daten aus einer vorherigen oder nachfolgenden Zeile innerhalb desselben Ergebnissatzes zugreifen zu können. Dies ist besonders nützlich für die Zeitreihenanalyse oder das Vergleich von Werten über Zeilen hinweg.
4. Verteilungsfunktionen : Funktionen wie NTILE() , PERCENT_RANK() und CUME_DIST() helfen bei der Aufteilung des Ergebnisses in eine bestimmte Anzahl von Gruppen oder Berechnung des relativen Ansehens eines Werts innerhalb eines Fensters.

Um Fensterfunktionen für komplexe Berechnungen zu verwenden, geben Sie die Funktion in der SELECT an und definieren das Fenster mit der OVER . Die OVER -Klausel kann PARTITION BY beinhalten, um das Ergebnis in Partitionen und ORDER BY zu unterteilen, um die Reihenfolge der Zeilen innerhalb jeder Partition anzugeben.

Welche spezifischen Fensterfunktionen sind in MySQL 8.0 verfügbar?

MySQL 8.0 unterstützt eine Vielzahl von Fensterfunktionen, die wie folgt kategorisiert werden können:

• Ranking -Funktionen :

  • ROW_NUMBER() : weist Zeilen in einer Partition eines Ergebnissatzes eine eindeutige sequentielle Ganzzahl zu.
  • RANK() : weist jeder Zeile innerhalb einer Partition eines Ergebnissatzes einen Rang zu, wobei Lücken in der Rangliste, in denen sich die Krawatten befinden,.
  • DENSE_RANK() : ähnlich wie RANK() , aber ohne Lücken im Ranking.

• Aggregatfunktionen :

  • SUM() : berechnet die Summe eines Wertesatzes.
  • AVG() : Berechnet den Durchschnitt einer Reihe von Werten.
  • MIN() : Gibt den Mindestwert in einer Reihe von Werten zurück.
  • MAX() : Gibt den Maximalwert in einer Reihe von Werten zurück.
  • COUNT() : zählt die Anzahl der Zeilen in einem Satz.

• Analysefunktionen :

  • LAG() : Zugriff auf Daten aus einer vorherigen Zeile im selben Ergebnissatz.
  • LEAD() : Zugriff auf Daten aus einer nachfolgenden Zeile im selben Ergebnissatz.
  • FIRST_VALUE() : Gibt den ersten Wert in einem geordneten Wertesatz zurück.
  • LAST_VALUE() : Gibt den letzten Wert in einem geordneten Wertesatz zurück.

• Verteilungsfunktionen :

  • NTILE() : Unterteilt einen geordneten Datensatz in eine bestimmte Anzahl von Gruppen.
  • PERCENT_RANK() : Berechnet den relativen Rang einer Zeile innerhalb eines Ergebnisssatzes.
  • CUME_DIST() : Berechnet die kumulative Verteilung eines Wertes innerhalb eines Fensters.

Wie verbessern die Fensterfunktionen die Abfrageleistung in MySQL 8.0?

Fensterfunktionen können die Abfrageleistung in MySQL 8.0 auf verschiedene Weise erheblich verbessern:

1. Reduzierte Komplexität : Durch die Durchführung komplexer Berechnungen innerhalb einer einzelnen Abfrage können Fensterfunktionen die Notwendigkeit mehrerer Unterabfragen oder Selbstjoins verringern, die leistungsintensiv sein können.
2. Effiziente Datenverarbeitung : Die Fensterfunktionen sind optimiert, um Daten effizienter zu verarbeiten. Sie können die internen Sortier- und Partitionierungsmechanismen der Datenbank -Engine nutzen, was zu schnelleren Ausführungszeiten im Vergleich zu äquivalenten Vorgängen mit herkömmlichen SQL -Konstrukten führen kann.
3. Minimierte Datenbewegung : Da die Fensterfunktionen auf einer Reihe von Zeilen arbeiten, die vom Fensterrahmen definiert werden, können sie die Notwendigkeit minimieren, große Datenmengen zwischen verschiedenen Teilen der Abfrage zu bewegen, was die Leistung verbessern kann, insbesondere für große Datensätze.
4. Parallele Verarbeitung : MySQL 8.0 kann bei der Ausführung von Fensterfunktionen parallele Verarbeitungsfunktionen nutzen, sodass Multi-Core-Prozessoren eine bessere Verwendung von Multi-Core-Prozessoren ermöglichen und möglicherweise die Gesamtausführungszeit der Abfrage verkürzen können.
5. Optimierte Speicherverwendung : Fensterfunktionen können speichereffizienter sein als alternative Methoden, da sie Daten in Streaming-Weise verarbeiten können, wodurch die Notwendigkeit der Speicherung von Zwischenergebnissen im Speicher verringert werden kann.

Können Sie ein Beispiel für die Verwendung von Fensterfunktionen für die Datenanalyse in MySQL 8.0 angeben?

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von Fensterfunktionen für die Datenanalyse in MySQL 8.0. Angenommen, wir haben eine Tabelle namens sales , die Verkaufsdaten für verschiedene Produkte im Laufe der Zeit enthält, und wir möchten die Verkaufsleistung jedes Produkts in den letzten 12 Monaten analysieren.

 <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>

In diesem Beispiel verwenden wir Fensterfunktionen, um:

• Berechnen Sie die laufende Gesamtverkäufe für jedes Produkt mit SUM() mit PARTITION BY product_id und ORDER BY sale_date .
• Berechnen Sie den durchschnittlichen Umsatz in den letzten 3 Monaten für jedes Produkt mit AVG() mit einem Fensterrahmen, das durch ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW definiert ist.
• Rang Die Verkäufe des aktuellen Monats innerhalb der Verkaufsgeschichte des Produkts unter Verwendung von RANK() mit PARTITION BY product_id und ORDER BY sales_amount DESC .

Diese Abfrage bietet eine umfassende Analyse der Verkaufsleistung, mit der wir für jedes Produkt im Laufe der Zeit Trends und Ranglisten in einer einzigen Abfrage sehen können.

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