MySQL窗口函数（MySQLWindowFunctions）

1、窗口函数基本概念

官网地址：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-functions.html

窗口可以理解为 记录集合，窗口函数就是在满足某种条件的记录集合上执行的特殊函数。 即：每条记录都要在此窗口内执行函数。

静态窗口：每条记录都要在此窗口内执行函数，窗口大小都是固定的。

动态窗口：不同的记录对应着不同的窗口，这种动态变化的窗口叫滑动窗口。

窗口函数也称为 OLAP（Online Anallytical Processing）函数，意思是对数据库数据进行实时分析处理。窗口函数就是为了实现 OLAP 而添加的标准 SQL 功能。

窗口函数对一组查询行执行类似聚合的操作。然而，聚合操作将查询行分组为单个结果行，而窗口函数为每个查询行生成一个结果：

发生函数计算的行称为当前行。

与对其进行函数计算的当前行相关的查询行构成当前行的窗口。

类似于这样下面这种

2、语法格式 函数名(字段名) over(子句);

over 括号内若不写，则意味着窗口函数基于满足 where 条件的所有行进行计算；

若括号内不为空，则支持以下语法来设置窗口：

函数名(字段名) over(partition by <要分列的组> order by <要排序的列> rows或者range between <数据范围>) partition by子句：按照指定字段进行分区，两个分区由边界分隔，窗口函数在不同的分区内分别执行，在跨越分区边界时重新初始化。order by子句：按照指定字段进行排序，窗口函数将按照排序后的记录顺序进行编号。可以和partition by子句配合使用，也可以单独使用。frame子句：当前分区的一个子集，用来定义子集的规则，通常用来作为滑动窗口使用。 数据范围：

数据范围由units（单位）和 extent（范围） 两部分组成

单位可以有2种选择：

rows：通过起始行和结束行来划定范围，边界是明确的一行。range：通过具有相同值的行来划定范围，边界是一个范围，具有相同值的行作为一个整体看待。

范围也要两种定义方式：

只定义起始点（start），终止点（end）默认就是当前行。通过between start and end 子句，同时定义起始点（start）和终止点 （end）。

合法的start和end可以有如下5种选择：

current row：当单位是rows时，即当前行。当单位是range时，包含当前行和当前行相同的行（一个范围）。unbound preceding：窗口内第1行。unbound following：窗口内最后1行。expr preceding：当单位是rows时， 边界时当前行的前expr行。当单位是range时，边界是值和"当前行的值-expr"相等的行，如果当前行的值是null，那边界就是和当前行相等的行。expr following：当单位是rows时， 边界时当前行的后expr行。当单位是range时，边界时和"当前行的值+expr"相等的行，如果当前行的值是null，那边界就是和当前行相等的行。

举例：

# 取本行和前面两行 rows between 2 preceding and current row # 取本行和之前所有的行 rows between unbounded preceding and current row # 取本行和之后所有的行 rows between current row and unbounded following # 从前面三行和下面一行，总共五行 rows between 3 preceding and 1 following # 当 order by 后面没有 rows between 时，窗口规范默认是取本行和之前所有的行 # 当 order by 和 rows between 都没有时，窗口规范默认是分组下所有行 (rows between unbounded preceding and unbounded following) # 当前行和当前行值减1范围 等价于 range between 1 preceding and current row。代表值的范围落在区间 [当前行值-1，当前行值] 内所有行。 # 这里的1 preceding不再是前1行的意思，而是"当前行的值-1"。 range 1 preceding 单位rows和range的区别

建表语句

create table wf_example( id smallint unsigned not null auto_increment primary key, wind varchar(32), val smallint); insert into wf_example values (null,'Window_A',1), (null,'Window_A',2), (null,'Window_A',2), (null,'Window_A',3), (null,'Window_A',3), (null,'Window_A',3), (null,'Window_B',100), (null,'Window_B',200), (null,'Window_B',300), (null,'Window_B',400), (null,'Window_B',500);

示例为滚动求和，计算当前行和前一行的和：

select wind,val, sum(val) over (partition by wind order by val rows 1 preceding) 当前行和前1行的和, sum(val) over (partition by wind order by val rows between 1 preceding and current row) 第二种定义方式 from wf_example;

上面示例中：

第一个定义是rows 1 preceding，单位是rows（行），第一个范围是1 preceding（当单位为rows时，1 preceding 代表当前行的前1行）.第一个采用了仅定义起始点的方式，终止点默认就是当前行。第二个采用了between 1 preceding and current row的方式，显式指定了起始和结束范围，效果是相同的。

我们将一个滚动求和SQL中的单位定义由rows改为range，再看一下效果：

select wind,val, sum(val) over (partition by wind order by val range 1 preceding) range单位下当前行和当前行值减1范围的和 from wf_example;

面示例中，当单位变为range时：

定义为 range 1 preceding，等价于 range between 1 preceding and current row。当单位为range时，这里的1 preceding不再是前1行的意思，而是"当前行的值-1"。而range between 1 preceding and current row 代表值的范围落在区间 [当前行值-1，当前行值] 内所有行。在Window_A中，第二行val值为2，因此包含值在 [2-1, 2] 范围内的所有行，即1，2，3行，sum求和结果为5，第三行同理。在Window_A中，第四行val值为3，因此包含值在 [3-1, 3] 范围内的所有行，即2，3，4，5，6行，sum求和结果为13，第五、六行同理。在Window_B中，第2行val值为200，因此包含值在[200-1, 200]范围内的所有所有行，只有第二行，sum求和结果就是自己，后面的行同理。

上面的SQL通过加入first_value和last_value函数我们可以更直观的看出边界（first_value返回内第1个值，last_value返回内最后一个值）：

select wind,val, sum(val) over (partition by wind order by val range 1 preceding) range单位下当前行和当前行值减1范围的和, first_value(val) over (partition by wind order by val range 1 preceding) first_val, last_value(val) over (partition by wind order by val range 1 preceding) last_val from wf_example;

在Window_A中，val的值差距为1，因此 range 1 preceding可以触及前面的行。在Window_B中，val的值差距为100，因此range 1 preceding无法触及前面的行（first_value和last_value都是自己），每一行的都只包含当前行自己。

但如果我们把range 1 preceding改成 range 100 preceding，则Window_B中可以触及前面的行：

select wind,val, sum(val) over (partition by wind order by val range 100 preceding) range单位下当前行和当前行值减1范围的和, first_value(val) over (partition by wind order by val range 100 preceding) first_val, last_value(val) over (partition by wind order by val range 100 preceding) last_val from wf_example;

可以看到Window_B中求和列变成了当前行和前1行的val的和，同时first_val变成了前1行的值（代表当前行的包含前1行）。

单位rows和range的区别总结就是： rows是通过行来划分边界，边界是明确的某一行。 range是通过值来划定边界，边界是具有某个值的所有行。

缺少order by子句

根据窗口定义是否有order by子句：

有 order by 子句时，默认的定义是：range between unbound preceding and current row没有 order by 子句时，默认的定义是：range between unbound preceding and unbound following

即：当有order by 子句时，是从组内第一行到当前行（注意单位是range，也包含当前行相同值的行）。当没有order by 子句时，就是从组内第1行到最后一行（组内所有行），所有的行都是相等的。

我们通过最初的sum函数来观察这种的区别：

select wind,val, sum(val) over (partition by wind order by val) 带orderby子句, sum(val) over (partition by wind) 不带orderby子句 from wf_example

上面示例中：

带order by子句时，sum函数求和范围是第1行到当前行（包含和当前行相等的行）的和，sum的结果是递增的。不带order by 子句时，每一行sum，求出来都是组内全部行的和，没有order by子句，众生平等。 3、窗口函数和普通聚合函数的区别

①聚合函数是将多条记录聚合为一条； 窗口函数是每条记录都会执行，有几条记录执行完还是几条。

②聚合函数也可以用于窗口函数。

4、命名窗口

当一个窗口被多次引用的时候，在每个over后面都写一遍定义就显得有些繁琐了，此场景可以通过命名窗口优化：一次定义，多次引用。

命名窗口的定义是通过 window wind_name as () 来进行定义的，括号内的部分就是原over子句后的窗口定义，在用over关键字调用窗口时，直接引用窗口名wind_name即可：

select wind, sum(val) over w group_sum -- 通过名称 w 引用窗口 from wf_example window w as (partition by wind); -- 命名窗口定义

通常情况下使用时只需要直接引用窗口名称即可，有时需要对窗口进一步加工，例如排序等，可以用括号将窗口名扩起来，后面跟上order by 子句：

select wind, first_value(val) over (w order by val desc) first_val_desc, -- 通过窗口名引用，并降序排列 first_value(val) over (w order by val asc) first_val_asc -- 通过窗口名引用，并升序排列 from wf_example window w as (partition by wind); -- 命名窗口定义