Quelles sont les fonctions de fenêtre dans MySQL 8.0? Comment peuvent-ils être utilisés pour effectuer des calculs complexes?

Quelles sont les fonctions de fenêtre dans MySQL 8.0? Comment peuvent-ils être utilisés pour effectuer des calculs complexes?

Les fonctions de fenêtre dans MySQL 8.0 sont un type de fonction qui effectue des calculs à travers un ensemble de lignes de table qui sont en quelque sorte liées à la ligne actuelle. Contrairement aux fonctions agrégées régulières, qui effondrent plusieurs lignes en une seule ligne de sortie, les fonctions de fenêtre ne regroupent pas les lignes en une seule ligne de sortie; Au lieu de cela, ils renvoient une valeur pour chaque ligne dans la requête sous-jacente, sur la base d'un ensemble de lignes qui répondent aux critères spécifiques définis dans le cadre de la fenêtre.

Les fonctions de fenêtre peuvent être utilisées pour effectuer des calculs complexes de plusieurs manières:

1. Classement : des fonctions comme RANK() , DENSE_RANK() et ROW_NUMBER() peuvent être utilisées pour attribuer un rang à chaque ligne dans une partition d'un ensemble de résultats. Ceci est utile pour identifier la position d'une ligne dans un ensemble trié.
2. Aggrégations : des fonctions telles que SUM() , AVG() , MIN() et MAX() peuvent être utilisées comme fonctions de fenêtre pour calculer les totaux de fonctionnement, les moyennes mobiles ou d'autres valeurs d'agrégats sur une fenêtre de lignes. Cela permet des calculs qui dépendent d'autres lignes dans l'ensemble de résultats sans effondrer l'ensemble de résultats.
3. Fonctions analytiques : des fonctions comme LAG() , LEAD() , FIRST_VALUE() et LAST_VALUE() vous permettent d'accéder aux données à partir d'une ligne précédente ou suivante dans le même ensemble de résultats. Ceci est particulièrement utile pour l'analyse des séries chronologiques ou la comparaison des valeurs entre les lignes.
4. Fonctions de distribution : des fonctions telles que NTILE() , PERCENT_RANK() et CUME_DIST() aident à diviser les résultats définis en un nombre spécifié de groupes ou à calculer la position relative d'une valeur dans une fenêtre.

Pour utiliser les fonctions de fenêtre pour des calculs complexes, vous spécifiez la fonction dans la clause SELECT et définissez la fenêtre à l'aide de la clause OVER . La clause OVER peut inclure PARTITION BY pour diviser les résultats définis en partitions et ORDER BY pour spécifier l'ordre des lignes dans chaque partition.

Quelles fonctions de fenêtre spécifiques sont disponibles dans MySQL 8.0?

MySQL 8.0 prend en charge une variété de fonctions de fenêtre, qui peuvent être classées comme suit:

• Fonctions de classement :

  • ROW_NUMBER() : attribue un entier séquentiel unique aux lignes dans une partition d'un ensemble de résultats.
  • RANK() : attribue un rang à chaque ligne dans une partition d'un ensemble de résultats, avec des lacunes dans le classement où il y a des liens.
  • DENSE_RANK() : similaire à RANK() , mais sans lacunes dans le classement.

• Fonctions agrégées :

  • SUM() : calcule la somme d'un ensemble de valeurs.
  • AVG() : calcule la moyenne d'un ensemble de valeurs.
  • MIN() : renvoie la valeur minimale dans un ensemble de valeurs.
  • MAX() : renvoie la valeur maximale dans un ensemble de valeurs.
  • COUNT() : compte le nombre de lignes dans un ensemble.

• Fonctions analytiques :

  • LAG() : accède aux données à partir d'une ligne précédente dans le même ensemble de résultats.
  • LEAD() : accède aux données à partir d'une ligne suivante dans le même ensemble de résultats.
  • FIRST_VALUE() : renvoie la première valeur dans un ensemble de valeurs ordonné.
  • LAST_VALUE() : renvoie la dernière valeur dans un ensemble de valeurs ordonné.

• Fonctions de distribution :

  • NTILE() : divise un ensemble de données ordonné en un nombre spécifié de groupes.
  • PERCENT_RANK() : calcule le rang relatif d'une ligne dans un ensemble de résultats.
  • CUME_DIST() : calcule la distribution cumulative d'une valeur dans une fenêtre.

Comment les fonctions de fenêtre améliorent-elles les performances de la requête dans MySQL 8.0?

Les fonctions de fenêtre peuvent améliorer considérablement les performances de la requête dans MySQL 8.0 de plusieurs manières:

1. Complexité réduite : en permettant à des calculs complexes d'être effectués dans une seule requête, les fonctions de fenêtre peuvent réduire le besoin de plusieurs sous-requêtes ou auto-joins, ce qui peut être à forte intensité de performance.
2. Traitement efficace des données : les fonctions de fenêtre sont optimisées pour traiter les données de manière plus efficace. Ils peuvent profiter des mécanismes de tri et de partitionnement internes du moteur de la base de données, ce qui peut conduire à des temps d'exécution plus rapides par rapport aux opérations équivalentes à l'aide de constructions SQL traditionnelles.
3. Mouvement de données minimisé : Étant donné que les fonctions de fenêtre fonctionnent sur un ensemble de lignes définies par le cadre de la fenêtre, ils peuvent minimiser la nécessité de déplacer de grandes quantités de données entre les différentes parties de la requête, ce qui peut améliorer les performances, en particulier pour les grands ensembles de données.
4. Traitement parallèle : MySQL 8.0 peut tirer parti des capacités de traitement parallèles lors de l'exécution des fonctions de fenêtre, permettant une meilleure utilisation des processeurs multi-cœurs et potentiellement réduire le temps d'exécution global de la requête.
5. Utilisation de la mémoire optimisée : les fonctions de fenêtre peuvent être plus économes en mémoire que les méthodes alternatives, car elles peuvent traiter les données de façon en streaming, ce qui réduit la nécessité de stocker des résultats intermédiaires dans la mémoire.

Pouvez-vous fournir un exemple d'utilisation des fonctions de fenêtre pour l'analyse des données dans MySQL 8.0?

Voici un exemple d'utilisation des fonctions de fenêtre pour l'analyse des données dans MySQL 8.0. Supposons que nous ayons un tableau appelé sales qui contient des données de vente pour différents produits au fil du temps, et nous voulons analyser les performances des ventes de chaque produit au cours des 12 derniers mois.

 <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>

Dans cet exemple, nous utilisons les fonctions de fenêtre pour:

• Calculez le total exécutif des ventes pour chaque produit en utilisant SUM() avec PARTITION BY product_id et ORDER BY sale_date .
• Calculez les ventes moyennes au cours des 3 derniers mois pour chaque produit à l'aide AVG() avec un cadre de fenêtre défini par ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW .
• Classez les ventes du mois en cours dans l'historique des ventes du produit à l'aide RANK() avec PARTITION BY product_id et ORDER BY sales_amount DESC .

Cette requête fournit une analyse complète des performances des ventes, nous permettant de voir les tendances et les classements au fil du temps pour chaque produit, le tout dans une seule requête.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!