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MySQL?開(kāi)窗函數(shù)

 更新時(shí)間:2022年02月15日 09:02:53   投稿:zx  
這篇文章主要介紹了MySQL?開(kāi)窗函數(shù)

結(jié)合order by關(guān)鍵詞和limit關(guān)鍵詞是可以解決很多的topN問(wèn)題,比如從二手房數(shù)據(jù)集中查詢出某個(gè)地區(qū)的最貴的10套房,從電商交易數(shù)據(jù)集中查詢出實(shí)付金額最高的5筆交易,從學(xué)員信息表中查詢出年齡最小的3個(gè)學(xué)員等。但是,如果需求變成從二手房數(shù)據(jù)集中查詢出各個(gè)地區(qū)最貴的10套房,從電商數(shù)據(jù)集中查詢出每月實(shí)付金額最高的5筆交易,從學(xué)員信息表中查詢出各個(gè)科系下年齡最小的3個(gè)學(xué)員,該如何解決呢?

其實(shí)這類問(wèn)題的核心就是,篩選出組內(nèi)的topN,而不是從全部數(shù)據(jù)集中挑選出topN。遇到這種既需要分組也需要排序的問(wèn)題,直接上開(kāi)窗函數(shù)就能解決了。

(1)開(kāi)窗函數(shù)的定義

開(kāi)窗函數(shù)也叫OLAP函數(shù)(Online Analytical Processing,聯(lián)機(jī)分析處理),主要用來(lái)實(shí)時(shí)分析處理數(shù)據(jù)。MySQL之前的版本是不支持開(kāi)窗函數(shù)的,從8.0版本之后開(kāi)始支持開(kāi)窗函數(shù)。

# 開(kāi)窗函數(shù)語(yǔ)法 
func_name(<parameter>) 
OVER([PARTITION BY <part_by_condition>] 
[ORDER BY <order_by_list> ASC|DESC])

開(kāi)窗函數(shù)語(yǔ)句解析:
函數(shù)分為兩部分,一部分是函數(shù)名稱,開(kāi)窗函數(shù)的數(shù)量比較少,總共才11個(gè)開(kāi)窗函數(shù)+聚合函數(shù)(所有的聚合函數(shù)都可以用作開(kāi)窗函數(shù))。根據(jù)函數(shù)的性質(zhì),有的需要寫(xiě)參數(shù),有的不需要寫(xiě)參數(shù)。

另一部分為over語(yǔ)句,over()是必須要寫(xiě)的,里面的參數(shù)都是非必須參數(shù),可以根據(jù)需求有選擇地使用:

  • 第一個(gè)參數(shù)是partition by + 字段,含義是根據(jù)此字段將數(shù)據(jù)集分為多份
  • 第二個(gè)參數(shù)是order by + 字段,每個(gè)窗口的數(shù)據(jù)依據(jù)此字段進(jìn)行升序或降序排列

在這里插入圖片描述

開(kāi)窗函數(shù)與分組聚合函數(shù)比較相似,都是通過(guò)指定字段將數(shù)據(jù)分成多份,區(qū)別在于:

  • SQL 標(biāo)準(zhǔn)允許將所有聚合函數(shù)用作開(kāi)窗函數(shù),用OVER 關(guān)鍵字區(qū)分開(kāi)窗函數(shù)和聚合函數(shù)。
  • 聚合函數(shù)每組只返回一個(gè)值,開(kāi)窗函數(shù)每組可返回多個(gè)值。

在這11個(gè)開(kāi)窗函數(shù)中,實(shí)際工作中用的最多的當(dāng)屬ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()這三個(gè)排序函數(shù)了。下面我們通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)一下這三個(gè)開(kāi)窗函數(shù)。

# 首先創(chuàng)建虛擬的業(yè)務(wù)員銷售數(shù)據(jù) 
CREATE TABLE Sales
( 
idate date, 
iname char(2), 
sales int
); 
# 向表中插入數(shù)據(jù) 
INSERT INTO Sales VALUES 
('2021/1/1', '丁一', 200), 
('2021/2/1', '丁一', 180), 
('2021/2/1', '李四', 100), 
('2021/3/1', '李四', 150), 
('2021/2/1', '劉猛', 180), 
('2021/3/1', '劉猛', 150), 
('2021/1/1', '王二', 200), 
('2021/2/1', '王二', 180), 
('2021/3/1', '王二', 300), 
('2021/1/1', '張三', 300), 
('2021/2/1', '張三', 280), 
('2021/3/1', '張三', 280); 
# 數(shù)據(jù)查詢 
SELECT * FROM Sales; 
# 查詢各月中銷售業(yè)績(jī)最差的業(yè)務(wù)員
SELECT month(idate),iname,sales, 
	ROW_NUMBER() 
	OVER(PARTITION BY month(idate) 
			 ORDER BY sales) as sales_order 
FROM Sales;

SELECT * FROM 
(SELECT month(idate),iname,sales, 
	 ROW_NUMBER() 
	 OVER(PARTITION BY month(idate) 
   ORDER BY sales) as sales_order FROM Sales) as t
WHERE sales_order=1;

在這里插入圖片描述

# ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()的區(qū)別 
SELECT * FROM 
(SELECT month(idate) as imonth,iname,sales, 
ROW_NUMBER() 
OVER(PARTITION BY month(idate) ORDER BY sales) as row_order,
RANK() 
OVER(PARTITION BY month(idate) ORDER BY sales) as rank_order, 
DENSE_RANK() 
OVER(PARTITION BY month(idate) ORDER BY sales) as dense_order 
FROM Sales) as t;

在這里插入圖片描述

ROW_NUMBER():順序排序——1、2、3
RANK():并列排序,跳過(guò)重復(fù)序號(hào)——1、1、3
DENSE_RANK():并列排序,不跳過(guò)重復(fù)序號(hào)——1、1、2

(2)開(kāi)窗函數(shù)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景

在實(shí)際工作或者面試中,可能會(huì)遇到求用戶連續(xù)登錄天數(shù)、連續(xù)簽到天數(shù)等問(wèn)題。下面就提供一個(gè)用開(kāi)窗函數(shù)解決此類問(wèn)題的思路。

# 首先創(chuàng)建虛擬的用戶登錄表,并插入數(shù)據(jù) 
create table user_login
( 
user_id varchar(100), 
login_time datetime
); 

insert into user_login values 
(1,'2020-11-25 13:21:12'), 
(1,'2020-11-24 13:15:22'), 
(1,'2020-11-24 10:30:15'), 
(1,'2020-11-24 09:18:27'), 
(1,'2020-11-23 07:43:54'), 
(1,'2020-11-10 09:48:36'), 
(1,'2020-11-09 03:30:22'), 
(1,'2020-11-01 15:28:29'), 
(1,'2020-10-31 09:37:45'), 
(2,'2020-11-25 13:54:40'), 
(2,'2020-11-24 13:22:32'), 
(2,'2020-11-23 10:55:52'), 
(2,'2020-11-22 06:30:09'), 
(2,'2020-11-21 08:33:15'), 
(2,'2020-11-20 05:38:18'), 
(2,'2020-11-19 09:21:42'), 
(2,'2020-11-02 00:19:38'), 
(2,'2020-11-01 09:03:11'), 
(2,'2020-10-31 07:44:55'), 
(2,'2020-10-30 08:56:33'), 
(2,'2020-10-29 09:30:28'); 
# 查看數(shù)據(jù) 
SELECT * FROM user_login;

計(jì)算連續(xù)登錄天數(shù)通常會(huì)有以下三種情況:

  • 查看每位用戶連續(xù)登錄的情況
  • 查看每位用戶最大連續(xù)登錄的天數(shù)
  • 查看在某個(gè)時(shí)間段里連續(xù)登錄天數(shù)超過(guò)N天的用戶

針對(duì)第一種情況:查看每位用戶連續(xù)登錄的情況
根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn),我們知道在一段時(shí)間內(nèi),用戶可能出現(xiàn)多次連續(xù)登錄,這些信息我們都要輸出,所以最后結(jié)果輸出的字段可以是用戶ID、首次登錄日期、結(jié)束登錄日期、連續(xù)登錄天數(shù)這四個(gè)。

# 數(shù)據(jù)預(yù)處理:由于統(tǒng)計(jì)的窗口期是天數(shù),所以可以對(duì)登錄時(shí)間字段進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換,將其變成日期格式然后再去重(去掉用戶同一天內(nèi)多次登錄的情況) 
# 為方便后續(xù)代碼查看,將處理結(jié)果放置新表中,一步一步操作 
create table user_login_date(
select distinct user_id, date(login_time) login_date from user_login);
# 處理后的數(shù)據(jù)如下: 
select * from user_login_date;

# 第一種情況:查看每位用戶連續(xù)登陸的情況 
# 對(duì)用戶登錄數(shù)據(jù)進(jìn)行排序 
create table user_login_date_1( 
select *,
rank() over(partition by user_id order by login_date) irank 
from user_login_date); 
#查看結(jié)果 
select * from user_login_date_1;
 
# 增加輔助列,幫助判斷用戶是否連續(xù)登錄 
create table user_login_date_2( 
select *,
date_sub(login_date, interval irank DAY) idate  #data_sub從指定的日期減去指定的時(shí)間間隔
from user_login_date_1); 
# 查看結(jié)果 
select * from user_login_date_2; 

# 計(jì)算每位用戶連續(xù)登錄天數(shù) 
select user_id, 
min(login_date) as start_date, 
max(login_date) as end_date, 
count(login_date) as days 
from user_login_date_2 
group by user_id,idate;

# ===============【整合代碼,解決用戶連續(xù)登錄問(wèn)題】=================== 
select user_id, 
       min(login_date) start_date, 
       max(login_date) end_date, 
       count(login_date) days 
from (select *,date_sub(login_date, interval irank day) idate 
from (select *,rank() over(partition by user_id order by login_date) irank 
from (select distinct user_id, date(login_time) login_date from user_login) as a) as b) as c 
group by user_id,idate;

針對(duì)第二種情況:查看每位用戶最大連續(xù)登錄的天數(shù)

# 計(jì)算每個(gè)用戶最大連續(xù)登錄天數(shù) 
select user_id,max(days) from 
(select user_id, 
			 min(login_date) start_date, 
			 max(login_date) end_date, 
			 count(login_date) days 
from (select *,date_sub(login_date, interval irank day) idate 
from (select *,rank() over(partition by user_id order by login_date) irank 
from (select distinct user_id, date(login_time) login_date from user_login) as a) as b) as c 
group by user_id,idate) as d 
group by user_id;

針對(duì)第三種情況:查看在某個(gè)時(shí)間段里連續(xù)登錄天數(shù)超過(guò)N天的用戶

假如說(shuō),我們的需求是查看10/29-11/25在這段時(shí)間內(nèi)連續(xù)登錄天數(shù)≥5天的用戶。這個(gè)需求也可以用第一種情況查詢的結(jié)果進(jìn)行篩選。

# 查看在這段時(shí)間內(nèi)連續(xù)登錄天數(shù)≥5天的用戶 
select distinct user_id from 
(select user_id, 
		min(login_date) start_date, 
		max(login_date) end_date, 
		count(login_date) days 
from (select *,date_sub(login_date, interval irank day) idate 
from (select *,rank() over(partition by user_id order by login_date) irank 
from (select distinct user_id, date(login_time) login_date from user_login) as a) as b) as c 
group by user_id,idate 
having days>=5
) as d;

這種寫(xiě)法是可以得出結(jié)果,但是針對(duì)這個(gè)問(wèn)題來(lái)說(shuō)有點(diǎn)麻煩了,下面介紹一個(gè)簡(jiǎn)單的方法:引用一個(gè)新的靜態(tài)窗口函數(shù)lead()

select *, 
lead(login_date,4) over(partition by user_id order by login_date) as idate5 
from user_login_date;

lead函數(shù)有三個(gè)參數(shù),第一個(gè)參數(shù)是指定的列(這里用登陸日期),第二個(gè)參數(shù)是當(dāng)前行向后幾行的值,這里用的是4,也就是第五次登錄的日期,第三個(gè)參數(shù)是如果返回的空值可以用指定值替代,這里沒(méi)有使用第三個(gè)參數(shù)。 over語(yǔ)句里面是針對(duì)user_id分窗,每個(gè)窗口針對(duì)登錄日期升序。

用第五次登錄日期 - login_date+1,如果等于5,說(shuō)明是連續(xù)登錄五天的,如果得到空值或者大于5,說(shuō)明沒(méi)有連續(xù)登錄五天,代碼和結(jié)果如下:

# 計(jì)算第5次登錄日期與當(dāng)天的差值 
select *,datediff(idate5,login_date)+1 days 
from (select *,lead(login_date,4) over(partition by user_id order by login_date) idate5
from user_login_date) as a; 
# 找出相差天數(shù)為5的記錄 
select distinct user_id 
from (select *,datediff(idate5,login_date)+1 as days 
from (select *,lead(login_date,4) over(partition by user_id order by login_date) idate5 
from user_logrin_date) as a)as b 
where days = 5;

【練習(xí)】美團(tuán)外賣(mài)平臺(tái)數(shù)據(jù)分析面試題——SQL
現(xiàn)有交易數(shù)據(jù)表user_goods_table如下:

在這里插入圖片描述

現(xiàn)在老板想知道每個(gè)用戶購(gòu)買(mǎi)的外賣(mài)品類偏好分布,并找出每個(gè)用戶購(gòu)買(mǎi)最多的外賣(mài)品類是哪個(gè)。

# 分析題目:要求輸出字段為用戶名user_name,該用戶購(gòu)買(mǎi)最多的外賣(mài)品類goods_kind 
# 解題思路:這是一個(gè)分組排序的問(wèn)題,可以考慮窗口函數(shù) 
# 第一步:使用窗口函數(shù)row_number(),對(duì)每個(gè)用戶購(gòu)買(mǎi)的外賣(mài)品類進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)與排名
select user_name,goods_kind,count(goods_kind),
rank() over (partition by user_name order by count(goods_kind) desc) as irank
from user_goods_table
group by user_name,goods_kind;

# 第二步:篩選出每個(gè)用戶排名第一的外賣(mài)品類
select user_id,goods_kind from 
(select user_name,goods_kind,count(goods_kind),
rank() over (partition by user_name order by count(goods_kind) desc) as irank
from user_goods_table
group by user_name,goods_kind) as a 
where irank=1

到此這篇關(guān)于MySQL 開(kāi)窗函數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL 開(kāi)窗函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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