この記事では、SQL に関する関連知識を提供します。主にウィンドウ関数に関連する問題を整理しています。SQL ウィンドウ関数は、オンライン分析処理 (OLAP) およびビジネス インテリジェンス (BI) のために提供されています。複雑な分析を備えています。商品の累計売上統計やカテゴリー別ランキング、前年比・前月比分析などのレポート統計機能をご一緒に見ていきましょう。
推奨学習: 「SQL チュートリアル 」
ウィンドウ関数とは
SQL ウィンドウ関数の用途オンライン分析処理(OLAP)とビジネスインテリジェンス(BI)により、製品の累積売上統計、カテゴリーランキング、前年比・前月比分析などの複雑な分析・レポート統計機能を提供します。これらの機能は、多くの場合、集約関数やグループ化操作を使用して実装するのが困難です。
ウィンドウ関数 (ウィンドウ関数) は、集合関数のように一連のデータを分析して結果を返すことができます。この 2 つの違いは、ウィンドウ関数は一連のデータを 1 つの結果に要約するのではなく、代わりにデータの各行は結果を返します。集計関数とウィンドウ関数の違いを次の図に示します。
SUM 関数を例として、2 つの関数の違いを説明します。次のステートメントの SUM() は集計関数です:
SELECT SUM(salary) AS "所有员工月薪总和" FROM employee
上記の SUM 関数は、すべての従業員データを 1 つの結果に集計するための集計関数として使用できます。したがって、クエリは全従業員の月給合計を返します。次のステートメントの
SUM() はウィンドウ関数です。
SELECT emp_name AS "员工姓名", SUM(salary) OVER () AS "所有员工月薪总和" FROM employee;
その中で、キーワード OVER SUM() がウィンドウ関数であることを示します。空の括弧は、すべてのデータが 1 つのグループとして要約されることを示します。このクエリによって返される結果は次のとおりです。
上記のクエリ結果はすべての従業員名を返し、集計関数 SUM( )。
上記の例からわかるように、ウィンドウ関数の構文は、OVER 句が含まれているという点で集計関数の構文とは異なります。 OVER 句は、データ分析のウィンドウを指定するために使用されます。完全なウィンドウ関数は次のように定義されます:
ここで、window_function はウィンドウ関数の名前、expression はウィンドウ関数の名前です。オプションの分析オブジェクト (フィールド名または式) の場合、OVER 句には、パーティション (PARTITION BY)、並べ替え (ORDER BY)、およびウィンドウ サイズ (frame_clause) の 3 つのオプションが含まれます。
ヒント: 集計関数は同じグループ内の複数行のデータを 1 つの結果に要約しますが、ウィンドウ関数は元のデータをすべて保持します。一部のデータベースでは、ウィンドウ関数はオンライン分析処理 (OLAP) 関数または分析関数とも呼ばれます。
ウィンドウ関数のコンポーネント
1. データ パーティションの作成
ウィンドウ関数の OVER 句の PARTITION BY オプションはパーティションの定義に使用され、その役割は似ています。クエリ ステートメントの GROUP BY 句のそれに。パーティション オプションを指定すると、ウィンドウ関数は各パーティションを個別に分析します。
たとえば、次のステートメントは、さまざまな部門に応じて従業員の月給の合計をカウントします。
SELECT emp_name AS "员工姓名", salary "月薪", dept_id AS "部门编号", SUM(salary) OVER ( PARTITION BY dept_id ) AS "部门合计" FROM employee;
その中で、PARTITION BY オプションは部門ごとのパーティション化を示します。クエリによって返される結果は次のとおりです。
クエリ結果のデータの最初の 3 行は同じ部門に属しているため、対応する部門合計フィールドは次と等しくなります。 80000 (30000 26000 24000)。他の部門の従業員も同様にカウントされます。
ヒント: ウィンドウ関数の OVER 句で PARTITION BY オプションを指定すると、GROUP BY 句を使用せずにグループの統計結果を取得できます。
PARTITION BY オプションが指定されていない場合は、すべてのデータが全体として分析されることを意味します。
2. パーティション内の並べ替え
ウィンドウ関数の OVER 句の ORDER BY オプションは、パーティション内のデータの並べ替え方法を指定するために使用され、その機能は次のようになります。クエリ ステートメント内の ORDER BY 句。
並べ替えオプションは通常、データのカテゴリ別のランク付けに使用されます。たとえば、次のステートメントは、部門内の従業員の月給ランキングを分析するために使用されます。
SELECT emp_name AS "员工姓名", salary "月薪", dept_id AS "部门编号", RANK() OVER ( PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC ) AS "部门内排名" FROM employee;
このうち、RANK 関数はデータのランキングを計算するために使用され、PARTITION BY オプションは分割を示します。 ORDER BY オプションは、その部門内で月給が高い順に並べ替えられることを示します。クエリによって返される結果は次のとおりです:
查询结果中的前3行数据属于同一个部门:“刘备”的月薪最高,在部门内排名第1;“关羽”排名第2;“张飞”排名第3。其他部门的员工采用同样的方式进行排名。
提示:窗口函数OVER子句中的ORDER BY选项和查询语句中的ORDER BY子句的使用方法相同。因此,也可以使用NULLS FIRST或者NULLS LAST选项指定空值的排序位置。
3.指定窗口大小
窗口函数OVER子句中的frame_clause选项用于指定一个移动的分析窗口,窗口总是位于分区的范围之内,是分区的一个子集。在指定了分析窗口之后,窗口函数不再基于分区进行分析,而是基于窗口内的数据进行分析。
窗口选项可以用于实现各种复杂的分析功能,例如计算累计到当前日期为止的销售额总和,每个月及其前后各N个月的平均销售额等。
指定窗口大小的具体选项如下:
其中,ROWS表示以数据行为单位计算窗口的偏移量,RANGE表示以数值(例如10天、5km等)为单位计算窗口的偏移量。
frame_start选项用于定义窗口的起始位置,可以指定以下内容之一:
●UNBOUNDED PRECEDING——表示窗口从分区的第一行开始。
●N PRECEDING——表示窗口从当前行之前的第N行开始。
●CURRENT ROW——表示窗口从当前行开始。
frame_end选项用于定义窗口的结束位置,可以指定以下内容之一:
●CURRENT ROW——表示窗口到当前行结束。
●M FOLLOWING——表示窗口到当前行之后的第M行结束。
●UNBOUNDED FOLLOWING——表示窗口到分区的最后一行结束。
下图说明了这些窗口大小选项的含义
下面语句表示分析窗口从当前分区的第一行开始,直到当前行结束,即对应到图中前面5行记录。
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
窗口函数分类
1.聚合窗口函数
许多常见的聚合函数也可以作为窗口函数使用,包括AVG()、SUM()、COUNT()、MAX()以及MIN()等函数。
SQL窗口函数-聚合窗口函数
2.排名窗口函数
排名窗口函数用于对数据进行分组排名,包括ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、PERCENT_RANK()、CUME_DIST()以及NTILE()等函数。
SQL窗口函数-排名窗口函数
3.取值窗口函数
取值窗口函数用于返回指定位置上的数据行,包括FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()、LAG()、LEAD()、NTH_VALUE()等函数。
SQL窗口函数-取值窗口函数
示例表和脚本
--员工信息表 CREATE TABLE employee ( emp_id NUMBER , emp_name VARCHAR2(50) NOT NULL , sex VARCHAR2(10) NOT NULL , dept_id INTEGER NOT NULL , manager INTEGER , hire_date DATE NOT NULL , job_id INTEGER NOT NULL , salary NUMERIC(8,2) NOT NULL , bonus NUMERIC(8,2) , email VARCHAR2(100) NOT NULL , comments VARCHAR2(500) , create_by VARCHAR2(50) NOT NULL , create_ts TIMESTAMP NOT NULL , update_by VARCHAR2(50) , update_ts TIMESTAMP ) ; COMMENT ON TABLE employee IS '员工信息表'; COMMENT ON COLUMN employee.emp_id IS '员工编号,自增主键'; COMMENT ON COLUMN employee.emp_name IS '员工姓名'; COMMENT ON COLUMN employee.sex IS '性别'; COMMENT ON COLUMN employee.dept_id IS '部门编号'; COMMENT ON COLUMN employee.manager IS '上级经理'; COMMENT ON COLUMN employee.hire_date IS '入职日期'; COMMENT ON COLUMN employee.job_id IS '职位编号'; COMMENT ON COLUMN employee.salary IS '月薪'; COMMENT ON COLUMN employee.bonus IS '年终奖金'; COMMENT ON COLUMN employee.email IS '电子邮箱'; COMMENT ON COLUMN employee.comments IS '备注信息'; COMMENT ON COLUMN employee.create_by IS '创建者'; COMMENT ON COLUMN employee.create_ts IS '创建时间'; COMMENT ON COLUMN employee.update_by IS '修改者'; COMMENT ON COLUMN employee.update_ts IS '修改时间'; INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (1,'刘备', '男', 1, NULL, DATE '2000-01-01', 1, 30000, 10000, 'liubei@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2000-01-01 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (2,'关羽', '男', 1, 1, DATE '2000-01-01', 2, 26000, 10000, 'guanyu@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2000-01-01 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (3,'张飞', '男', 1, 1, DATE '2000-01-01', 2, 24000, 10000, 'zhangfei@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2000-01-01 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (4,'诸葛亮', '男', 2, 1, DATE '2006-03-15', 3, 24000, 8000, 'zhugeliang@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2006-03-15 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (5,'黄忠', '男', 2, 4, DATE '2008-10-25', 4, 8000, NULL, 'huangzhong@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2008-10-25 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (6,'魏延', '男', 2, 4, DATE '2007-04-01', 4, 7500, NULL, 'weiyan@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2007-04-01 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (7,'孙尚香', '女', 3, 1, DATE '2002-08-08', 5, 12000, 5000, 'sunshangxiang@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2002-08-08 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (8,'孙丫鬟', '女', 3, 7, DATE '2002-08-08', 6, 6000, NULL, 'sunyahuan@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2002-08-08 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (9,'赵云', '男', 4, 1, DATE '2005-12-19', 7, 15000, 6000, 'zhaoyun@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2005-12-19 10:00:00', 'Admin', TIMESTAMP '2006-12-31 10:00:00'); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (10,'廖化', '男', 4, 9, DATE '2009-02-17', 8, 6500, NULL, 'liaohua@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2009-02-17 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (11,'关平', '男', 4, 9, DATE '2011-07-24', 8, 6800, NULL, 'guanping@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2011-07-24 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (12,'赵氏', '女', 4, 9, DATE '2011-11-10', 8, 6600, NULL, 'zhaoshi@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2011-11-10 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (13,'关兴', '男', 4, 9, DATE '2011-07-30', 8, 7000, NULL, 'guanxing@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2011-07-30 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (14,'张苞', '男', 4, 9, DATE '2012-05-31', 8, 6500, NULL, 'zhangbao@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2012-05-31 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (15,'赵统', '男', 4, 9, DATE '2012-05-03', 8, 6000, NULL, 'zhaotong@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2012-05-03 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (16,'周仓', '男', 4, 9, DATE '2010-02-20', 8, 8000, NULL, 'zhoucang@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2010-02-20 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (17,'马岱', '男', 4, 9, DATE '2014-09-16', 8, 5800, NULL, 'madai@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2014-09-16 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (18,'法正', '男', 5, 2, DATE '2017-04-09', 9, 10000, 5000, 'fazheng@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2017-04-09 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (19,'庞统', '男', 5, 18, DATE '2017-06-06', 10, 4100, 2000, 'pangtong@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2017-06-06 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (20,'蒋琬', '男', 5, 18, DATE '2018-01-28', 10, 4000, 1500, 'jiangwan@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-01-28 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (21,'黄权', '男', 5, 18, DATE '2018-03-14', 10, 4200, NULL, 'huangquan@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-03-14 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (22,'糜竺', '男', 5, 18, DATE '2018-03-27', 10, 4300, NULL, 'mizhu@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-03-27 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (23,'邓芝', '男', 5, 18, DATE '2018-11-11', 10, 4000, NULL, 'dengzhi@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-11-11 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (24,'简雍', '男', 5, 18, DATE '2019-05-11', 10, 4800, NULL, 'jianyong@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2019-05-11 10:00:00', NULL, NULL); INSERT INTO employee(EMP_ID,emp_name, sex, dept_id, manager, hire_date, job_id, salary, bonus, email, comments, create_by, create_ts, update_by, update_ts) VALUES (25,'孙乾', '男', 5, 18, DATE '2018-10-09', 10, 4700, NULL, 'sunqian@shuguo.com', NULL, 'Admin', TIMESTAMP '2018-10-09 10:00:00', NULL, NULL);
推荐学习:《SQL教程》
以上がSQL ウィンドウ関数を 1 つの記事で詳しく説明の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

SQLの専門家になるには、次の戦略を習得する必要があります。1。テーブル、行、列、インデックスなどのデータベースの基本概念を理解する必要があります。 2。解析、最適化、実行プロセスなど、SQLのコア概念と作業原則を学びます。 3。CRUD、複雑なクエリ、ウィンドウ関数など、基本的および高度なSQL操作に習熟しています。 4.マスターデバッグスキルと説明コマンドを使用して、クエリパフォーマンスを最適化します。 5.実践を通じて学習の課題を克服し、学習リソースを利用し、パフォーマンスの最適化を重視し、好奇心を維持します。

SQLとデータベースの関係は密接に統合されており、SQLはデータベースを管理および操作するためのツールです。 1.SQLは、データ定義、操作、クエリ、および制御に使用される宣言言語です。 2。データベースエンジンはSQLステートメントを解析し、クエリプランを実行します。 3.基本的な使用には、テーブルの作成、データの挿入、クエリが含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとサブ征服が含まれます。 5.一般的なエラーには、構文、ロジック、パフォーマンスの問題が含まれます。これは、構文チェックおよび説明コマンドを介してデバッグできます。 6.最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、クエリの最適化が含まれます。

SQLはリレーショナルデータベースを管理するための標準言語であり、MySQLはSQLを使用するデータベース管理システムです。 SQLは、CRUD操作を含むデータベースと対話する方法を定義しますが、MySQLはSQL標準を実装し、ストアドプロシージャやトリガーなどの追加機能を提供します。

データ管理におけるSQLの役割は、クエリ、挿入、更新、削除を介してデータを効率的に処理および分析することです。 1.SQLは、ユーザーが構造化された方法でデータベースと通信できるようにする宣言言語です。 2。使用例には、基本的な選択クエリと高度な参加操作が含まれます。 3.句の忘却や誤用の結合などの一般的なエラーは、説明コマンドを介してデバッグできます。 4。パフォーマンスの最適化には、インデックスの使用と、コードの読みやすさや保守性などのベストプラクティスに従うことが含まれます。

SQLは、リレーショナルデータベースを管理および操作するために使用される言語です。 1.テーブルの作成:CreateTableUsersなどのCreateTableステートメントを使用します(IdintPrimaryKey、NameVarchar(100)、EmailVarchar(100)); 2。データを挿入、更新、削除:InsertInto、更新、incertintintousers(id、name、email)values(1、 'johndoe'、 'john@example.com')などのステートメントを削除します。 3。クエリデータ:Selecなどの選択ステートメントを使用します

SQLとMySQLの関係は次のとおりです。SQLはデータベースの管理と操作に使用される言語であり、MySQLはSQLをサポートするデータベース管理システムです。 1.SQLは、CRUD操作とデータの高度なクエリを許可します。 2.MYSQLは、パフォーマンスとセキュリティを改善するためのインデックス、トランザクション、ロックメカニズムを提供します。 3. MySQLのパフォーマンスを最適化するには、クエリの最適化、データベースの設計、監視とメンテナンスに注意が必要です。

SQLはデータベース管理とデータ操作に使用され、そのコア機能にはCRUD操作、複雑なクエリ、最適化戦略が含まれます。 1)CRUD操作:INSERTINTOを使用してデータを作成し、データの読み取りを選択し、データの更新を更新し、削除データを削除します。 2)複雑なクエリ:Groupbyを介して複雑なデータを処理し、条項を備えています。 3)最適化戦略:インデックスを使用し、完全なテーブルスキャンを避け、参加操作とページングのクエリを最適化してパフォーマンスを向上させます。

SQLは、構文が単純で、機能が強力であり、データベースシステムで広く使用されているため、初心者に適しています。 1.SQLは、リレーショナルデータベースを管理し、テーブルを介してデータを整理するために使用されます。 2。基本操作には、データの作成、挿入、クエリ、更新、削除が含まれます。 3.結合、サブクエリ、ウィンドウ関数などの高度な使用法により、データ分析機能が強化されます。 4.一般的なエラーには、検査と最適化を通じて解決できる構文、ロジック、パフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、Select*の回避、説明の使用を使用してクエリの分析、データベースの正規化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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