MySQL 8.0中的窗口功能是什麼？它們如何用於執行複雜的計算？

MySQL 8.0中的窗口功能是什麼？它們如何用於執行複雜的計算？

MySQL 8.0中的窗口函數是一種函數，可以在與當前行相關的一組表行上執行計算。與常規的聚合函數（將多行分解為單個輸出行）不同，窗口函數不會將行分組為單個輸出行。取而代之的是，他們基於符合窗框中定義的特定條件的一組行，返回基礎查詢中每一行的值。

窗口功能可用於以幾種方式執行複雜的計算：

1. 排名：諸如RANK() ， DENSE_RANK()和ROW_NUMBER()之類的函數可用於在結果集的分區中為每一行分配等級。這對於識別排序集中的一行位置很有用。
2. 聚合：諸如SUM() ， AVG() ， MIN()和MAX()之類的函數可以用作窗口函數，以計算運行總計，移動平均值或其他匯總值在行窗口上。這允許計算取決於結果集中的其他行，而不會折疊結果集。
3. 分析函數：諸如LAG() ， LEAD() ， FIRST_VALUE()和LAST_VALUE()之類的函數允許您在同一結果集中訪問以前或後續行的數據。這對於時間序列分析或比較行跨行特別有用。
4. 分佈函數：諸如NTILE() ， PERCENT_RANK()和CUME_DIST()之類的函數有助於將結果設置為指定數量的組或計算窗口中值的相對地位。

要使用窗口函數進行複雜的計算，請在SELECT子句”中指定函數，並使用OVER子句定義窗口。 OVER子句”可以包括PARTITION BY將結果設置為分區和ORDER BY以指定每個分區內的行順序。

MySQL 8.0中有哪些特定的窗口功能？

MySQL 8.0支持各種窗口功能，可以歸類如下：

• 排名函數：

  • ROW_NUMBER() ：在結果集的分區內為行分配一個唯一的順序整數。
  • RANK() ：在結果集的分區內為每一行分配等級，在排名中存在差距。
  • DENSE_RANK() ：類似於RANK() ，但排名沒有差距。

• 聚合功能：

  • SUM() ：計算一組值的總和。
  • AVG() ：計算一組值的平均值。
  • MIN() ：返回一組值中的最小值。
  • MAX() ：返回一組值中的最大值。
  • COUNT() ：計數集合中的行數。

• 分析功能：

  • LAG() ：在相同結果集中從上一行訪問數據。
  • LEAD() ：在相同結果集中從後續行訪問數據。
  • FIRST_VALUE() ：在有序的一組值集中返回第一個值。
  • LAST_VALUE() ：在有序的一組值集中返回最後一個值。

• 分配功能：

  • NTILE() ：將有序的數據集分為指定數量的組。
  • PERCENT_RANK() ：計算結果集中一行的相對等級。
  • CUME_DIST() ：計算窗口中值的累積分佈。

窗口函數如何改善MySQL 8.0中的查詢性能？

窗口功能可以通過多種方式顯著提高MySQL 8.0的查詢性能：

1. 降低的複雜性：通過允許在單個查詢中執行複雜的計算，窗口功能可以減少對多個子征服或自加入的需求，這可能是性能密集的。
2. 有效的數據處理：窗口函數被優化以更有效的方式處理數據。他們可以利用數據庫引擎的內部排序和分區機制，與使用傳統SQL構造相比，這可以導致更快的執行時間。
3. 最小化數據移動：由於窗口功能在窗框定義的一組行上運行，因此它們可以最大程度地減少在查詢不同部分之間移動大量數據的需求，這可以改善性能，尤其是對於大型數據集。
4. 並行處理：執行窗口功能時，MySQL 8.0可以利用並行處理功能，從而更好地利用多核處理器，並可能減少查詢的整體執行時間。
5. 優化的內存用法：窗口函數可以比替代方法更具內存效率，因為它們可以以流方式處理數據，從而減少了將中間結果存儲在內存中的需求。

您可以提供MySQL 8.0中使用窗口函數進行數據分析的示例嗎？

這是在MySQL 8.0中使用窗口函數進行數據分析的示例。假設我們有一個名為sales的表，其中包含隨著時間的推移的不同產品的銷售數據，我們希望在過去12個月中分析每種產品的銷售性能。

 <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>

在此示例中，我們使用窗口函數來：

• 使用SUM()和PARTITION BY product_id和ORDER BY sale_date計算每種產品的運行總量。
• 使用AVG()計算每種產品的平均銷售量，其窗框ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW之間定義。
• 使用RANK()和PARTITION BY product_id以及ORDER BY sales_amount DESC在產品的銷售歷史記錄中排名本月的銷售。

該查詢提供了對銷售業績的全面分析，使我們可以在一個查詢中看到每種產品的趨勢和排名。

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