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MySQL前沿技术与新特性之：`MySQL 8.0`的`Window Functions`：其在分析查询中的应用。

MySQL 8.0 Window Functions：分析查询的强大工具

大家好，今天我们来深入探讨MySQL 8.0引入的Window Functions，以及它们在分析查询中的强大应用。在传统的SQL查询中，我们通常通过GROUP BY子句进行聚合操作，这会将多行数据合并成单行结果。然而，在很多分析场景下，我们需要在不改变原始行数据的前提下，对数据进行计算和分析，例如计算移动平均值、排名、百分比等。Window Functions正是为了解决这类问题而生的。

1. 什么是Window Functions？

Window Functions 允许我们对查询结果集中的数据窗口执行计算，而无需使用 GROUP BY 子句进行聚合。这意味着我们可以访问与当前行相关的其他行的数据，并进行计算，而不会将这些行合并成一行。这种能力使得我们可以执行更复杂的分析查询，例如计算累积总和、移动平均值、排名等。

Window Functions的基本语法如下：

WINDOW_FUNCTION(argument1, argument2, ...) OVER (
    [PARTITION BY column1, column2, ...]
    [ORDER BY column3, column4, ...]
    [frame_clause]
)
  • WINDOW_FUNCTION: 要执行的窗口函数，例如 ROW_NUMBER(), RANK(), SUM(), AVG(), LAG(), LEAD()等。
  • argument1, argument2, ...: 窗口函数的参数，根据不同的函数而有所不同。
  • OVER(): 定义窗口的行为。
    • PARTITION BY column1, column2, ...: 将结果集分成多个分区。窗口函数将独立地应用于每个分区。如果没有指定 PARTITION BY，则整个结果集被视为一个分区。
    • ORDER BY column3, column4, ...: 定义每个分区内的行顺序。这对于某些窗口函数（例如 RANK() 和 LAG()）至关重要，因为它们依赖于行的顺序。
    • frame_clause: 定义用于计算窗口函数的行的集合，称为窗口帧。如果没有指定 frame_clause，则默认窗口帧是 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW。

2. 常见的Window Functions

MySQL 8.0提供了丰富的窗口函数，我们可以根据不同的分析需求选择合适的函数。以下是一些常用的窗口函数：

函数名称 描述
ROW_NUMBER() 为结果集中的每一行分配一个唯一的序号，从1开始。
RANK() 为结果集中的每一行分配一个排名，排名可能会有间隙。
DENSE_RANK() 为结果集中的每一行分配一个排名，排名没有间隙。
NTILE(n) 将结果集分成 n 个桶，并为每一行分配一个桶号。
SUM() 计算窗口中指定列的总和。
AVG() 计算窗口中指定列的平均值。
MIN() 返回窗口中指定列的最小值。
MAX() 返回窗口中指定列的最大值。
COUNT() 计算窗口中的行数。
LAG(column, n, default) 访问窗口中当前行之前的第 n 行的指定列的值。如果不存在第 n 行，则返回 default 值。
LEAD(column, n, default) 访问窗口中当前行之后的第 n 行的指定列的值。如果不存在第 n 行，则返回 default 值。
FIRST_VALUE(column) 返回窗口中第一行的指定列的值。
LAST_VALUE(column) 返回窗口中最后一行的指定列的值。需要注意frame_clause的定义。

3. Window Functions的应用示例

为了更好地理解Window Functions的应用，我们来看一些具体的示例。假设我们有一个名为 sales 的表，包含以下数据：

CREATE TABLE sales (
    sale_date DATE,
    product_id INT,
    sale_amount DECIMAL(10, 2)
);

INSERT INTO sales (sale_date, product_id, sale_amount) VALUES
('2023-01-01', 1, 100.00),
('2023-01-01', 2, 150.00),
('2023-01-02', 1, 120.00),
('2023-01-02', 2, 180.00),
('2023-01-03', 1, 110.00),
('2023-01-03', 2, 200.00),
('2023-01-04', 1, 130.00),
('2023-01-04', 2, 170.00),
('2023-01-05', 1, 140.00),
('2023-01-05', 2, 190.00);

3.1 计算每个产品的销售额排名

我们可以使用 RANK() 函数计算每个产品的销售额排名：

SELECT
    sale_date,
    product_id,
    sale_amount,
    RANK() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_amount DESC) AS sales_rank
FROM
    sales;

这个查询将返回以下结果：

+------------+------------+-------------+------------+
| sale_date  | product_id | sale_amount | sales_rank |
+------------+------------+-------------+------------+
| 2023-01-01 |          1 |      100.00 |          5 |
| 2023-01-03 |          1 |      110.00 |          4 |
| 2023-01-02 |          1 |      120.00 |          3 |
| 2023-01-04 |          1 |      130.00 |          2 |
| 2023-01-05 |          1 |      140.00 |          1 |
| 2023-01-01 |          2 |      150.00 |          5 |
| 2023-01-04 |          2 |      170.00 |          4 |
| 2023-01-02 |          2 |      180.00 |          3 |
| 2023-01-05 |          2 |      190.00 |          2 |
| 2023-01-03 |          2 |      200.00 |          1 |
+------------+------------+-------------+------------+

PARTITION BY product_id 子句将结果集分成每个产品的分区。ORDER BY sale_amount DESC 子句定义了每个分区内的行顺序，按照销售额降序排列。RANK() 函数根据销售额计算排名，并将其作为 sales_rank 列返回。

3.2 计算每个产品的累积销售额

我们可以使用 SUM() 函数计算每个产品的累积销售额：

SELECT
    sale_date,
    product_id,
    sale_amount,
    SUM(sale_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS cumulative_sales
FROM
    sales;

这个查询将返回以下结果：

+------------+------------+-------------+------------------+
| sale_date  | product_id | sale_amount | cumulative_sales |
+------------+------------+-------------+------------------+
| 2023-01-01 |          1 |      100.00 |           100.00 |
| 2023-01-02 |          1 |      120.00 |           220.00 |
| 2023-01-03 |          1 |      110.00 |           330.00 |
| 2023-01-04 |          1 |      130.00 |           460.00 |
| 2023-01-05 |          1 |      140.00 |           600.00 |
| 2023-01-01 |          2 |      150.00 |           150.00 |
| 2023-01-02 |          2 |      180.00 |           330.00 |
| 2023-01-03 |          2 |      200.00 |           530.00 |
| 2023-01-04 |          2 |      170.00 |           700.00 |
| 2023-01-05 |          2 |      190.00 |           890.00 |
+------------+------------+-------------+------------------+

SUM(sale_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) 计算每个产品在每个销售日期的累积销售额。PARTITION BY product_id 子句将结果集分成每个产品的分区。ORDER BY sale_date 子句定义了每个分区内的行顺序，按照销售日期升序排列。SUM() 函数计算从分区的第一行到当前行的销售额的总和，并将其作为 cumulative_sales 列返回.

3.3 计算每个产品的移动平均销售额

我们可以使用 AVG() 函数和 frame_clause 计算每个产品的移动平均销售额。 例如，计算过去三天的移动平均销售额：

SELECT
    sale_date,
    product_id,
    sale_amount,
    AVG(sale_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date ASC ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
FROM
    sales;

这个查询将返回以下结果：

+------------+------------+-------------+----------------+
| sale_date  | product_id | sale_amount | moving_average |
+------------+------------+-------------+----------------+
| 2023-01-01 |          1 |      100.00 |       100.0000 |
| 2023-01-02 |          1 |      120.00 |       110.0000 |
| 2023-01-03 |          1 |      110.00 |       110.0000 |
| 2023-01-04 |          1 |      130.00 |       120.0000 |
| 2023-01-05 |          1 |      140.00 |       126.6667 |
| 2023-01-01 |          2 |      150.00 |       150.0000 |
| 2023-01-02 |          2 |      180.00 |       165.0000 |
| 2023-01-03 |          2 |      200.00 |       176.6667 |
| 2023-01-04 |          2 |      170.00 |       183.3333 |
| 2023-01-05 |          2 |      190.00 |       186.6667 |
+------------+------------+-------------+----------------+

AVG(sale_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date ASC ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) 计算每个产品在每个销售日期的过去三天的移动平均销售额。PARTITION BY product_id 子句将结果集分成每个产品的分区。ORDER BY sale_date ASC 子句定义了每个分区内的行顺序，按照销售日期升序排列。ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW 定义了窗口帧，表示从当前行之前的两行到当前行。AVG() 函数计算窗口帧内的销售额的平均值，并将其作为 moving_average 列返回。

3.4 使用LAG()和LEAD()函数

LAG() 和 LEAD() 函数允许我们访问窗口中当前行之前或之后的行的值。例如，我们可以使用 LAG() 函数计算每个销售日期的销售额与前一个销售日期的销售额的差异：

SELECT
    sale_date,
    product_id,
    sale_amount,
    LAG(sale_amount, 1, 0) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS previous_sale_amount,
    sale_amount - LAG(sale_amount, 1, 0) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS sale_difference
FROM
    sales;

这个查询将返回以下结果：

+------------+------------+-------------+----------------------+-----------------+
| sale_date  | product_id | sale_amount | previous_sale_amount | sale_difference |
+------------+------------+-------------+----------------------+-----------------+
| 2023-01-01 |          1 |      100.00 |                 0.00 |          100.00 |
| 2023-01-02 |          1 |      120.00 |               100.00 |           20.00 |
| 2023-01-03 |          1 |      110.00 |               120.00 |          -10.00 |
| 2023-01-04 |          1 |      130.00 |               110.00 |           20.00 |
| 2023-01-05 |          1 |      140.00 |               130.00 |           10.00 |
| 2023-01-01 |          2 |      150.00 |                 0.00 |          150.00 |
| 2023-01-02 |          2 |      180.00 |               150.00 |           30.00 |
| 2023-01-03 |          2 |      200.00 |               180.00 |           20.00 |
| 2023-01-04 |          2 |      170.00 |               200.00 |          -30.00 |
| 2023-01-05 |          2 |      190.00 |               170.00 |           20.00 |
+------------+------------+-------------+----------------------+-----------------+

LAG(sale_amount, 1, 0) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) 访问每个产品在每个销售日期的前一个销售日期的销售额。1 表示访问前一行，0 表示如果前一行不存在，则返回 0。sale_amount - LAG(sale_amount, 1, 0) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) 计算当前销售额与前一个销售额的差异，并将其作为 sale_difference 列返回。

3.5 NTILE()函数

NTILE(n) 函数将结果集分成 n 个桶，并为每一行分配一个桶号。例如，我们可以使用 NTILE(4) 函数将销售数据分成四个桶，并根据销售额将每个产品分配到不同的桶中：

SELECT
    sale_date,
    product_id,
    sale_amount,
    NTILE(4) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_amount DESC) AS sales_quartile
FROM
    sales;

这个查询将返回以下结果：

+------------+------------+-------------+----------------+
| sale_date  | product_id | sale_amount | sales_quartile |
+------------+------------+-------------+----------------+
| 2023-01-05 |          1 |      140.00 |              1 |
| 2023-01-04 |          1 |      130.00 |              1 |
| 2023-01-02 |          1 |      120.00 |              2 |
| 2023-01-03 |          1 |      110.00 |              2 |
| 2023-01-01 |          1 |      100.00 |              3 |
| 2023-01-03 |          2 |      200.00 |              1 |
| 2023-01-05 |          2 |      190.00 |              1 |
| 2023-01-02 |          2 |      180.00 |              2 |
| 2023-01-04 |          2 |      170.00 |              2 |
| 2023-01-01 |          2 |      150.00 |              3 |
+------------+------------+-------------+----------------+

NTILE(4) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_amount DESC) 将每个产品分成四个桶，并根据销售额降序排列。sales_quartile 列表示每个产品所属的桶号。

4. Window Frame的深入理解

frame_clause 用于定义用于计算窗口函数的行的集合，称为窗口帧。frame_clause 可以指定窗口帧的起始位置和结束位置。如果没有指定 frame_clause，则默认窗口帧是 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW。

frame_clause 的语法如下：

{ROWS | RANGE} BETWEEN
    {UNBOUNDED PRECEDING | value PRECEDING | CURRENT ROW}
    AND
    {UNBOUNDED FOLLOWING | value FOLLOWING | CURRENT ROW}
  • ROWS: 基于行数定义窗口帧。
  • RANGE: 基于值的范围定义窗口帧。
  • UNBOUNDED PRECEDING: 窗口帧从分区的开始位置开始。
  • value PRECEDING: 窗口帧从当前行之前的 value 行开始。
  • CURRENT ROW: 窗口帧从当前行开始。
  • UNBOUNDED FOLLOWING: 窗口帧到分区的结束位置结束。
  • value FOLLOWING: 窗口帧到当前行之后的 value 行结束。

例如，以下 frame_clause 定义了一个窗口帧，该窗口帧从当前行之前的两行开始，到当前行结束：

ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW

以下 frame_clause 定义了一个窗口帧，该窗口帧从分区的开始位置开始，到当前行结束：

ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

以下 frame_clause 定义了一个窗口帧，该窗口帧从当前行开始，到分区的结束位置结束：

ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING

以下 frame_clause 定义了一个基于值的范围的窗口帧，该窗口帧从销售日期之前的 3 天开始，到销售日期结束：

RANGE BETWEEN INTERVAL '3' DAY PRECEDING AND CURRENT ROW

5. Window Functions与GROUP BY的对比

理解Window Functions与GROUP BY的区别至关重要。

特性 Window Functions GROUP BY
聚合方式 不聚合，保持原始行数 聚合，将多行合并成一行
访问数据 可以访问与当前行相关的其他行的数据 只能访问当前组的数据
应用场景 需要在不改变原始行数据的前提下进行分析的场景 需要对数据进行聚合和汇总的场景
返回结果 每行都会返回窗口函数计算的结果 每个分组只返回一行结果
性能 在某些情况下可能比GROUP BY更高效，尤其是在大数据集上 在某些情况下可能比Window Functions更高效

6. 性能考量

虽然 Window Functions 功能强大，但在处理大数据集时，性能是一个需要考虑的问题。以下是一些优化 Window Functions 性能的技巧：

  • 避免在大型表上使用复杂的窗口函数。 复杂的窗口函数可能会导致性能下降。
  • 尽可能使用索引。 索引可以提高窗口函数的性能，特别是当使用 ORDER BY 子句时。
  • 使用合适的 frame_clause。 frame_clause 定义了窗口帧，选择合适的 frame_clause 可以减少需要处理的数据量，从而提高性能。
  • 测试不同的查询计划。 MySQL 优化器可能会选择不同的查询计划来执行窗口函数。测试不同的查询计划可以帮助您找到最佳的执行方案。

7. 使用限制

Window Functions 在某些情况下可能存在一些限制：

  • 不能在 WHERE 子句中使用窗口函数。 WHERE 子句在窗口函数之前执行，因此无法访问窗口函数的结果。
  • 不能在 GROUP BY 子句中使用窗口函数。 GROUP BY 子句与窗口函数互斥。
  • 某些窗口函数可能不支持所有数据类型。 例如，LAG() 和 LEAD() 函数可能不支持 TEXT 或 BLOB 数据类型。
  • 嵌套的窗口函数通常是不允许的。

总结： Window Functions在分析查询中大放异彩

Window Functions 是 MySQL 8.0 中引入的一项强大的功能，它允许我们对查询结果集中的数据窗口执行计算，而无需使用 GROUP BY 子句进行聚合。这种能力使得我们可以执行更复杂的分析查询，例如计算累积总和、移动平均值、排名等。合理利用Window Functions，能有效提升数据分析的能力。

实际应用场景举例：零售行业销售数据分析

假设有一家零售公司，想要分析其销售数据。可以利用Window Functions进行以下分析：

  • 计算每个产品的销售额占比： 使用 SUM() 函数计算总销售额，然后使用窗口函数计算每个产品的销售额占比。
  • 找出销售额最高的Top N 产品： 使用 RANK() 或 DENSE_RANK() 函数对产品进行排名，然后筛选出排名靠前的产品。
  • 分析销售额的趋势： 使用 LAG() 或 LEAD() 函数计算销售额的增长率或下降率。

实际应用场景举例：金融行业风险评估

在金融行业，可以利用Window Functions进行风险评估：

  • 计算移动平均风险指标： 使用 AVG() 函数和 frame_clause 计算过去一段时间内的平均风险指标。
  • 识别异常交易： 使用 LAG() 或 LEAD() 函数比较当前交易与历史交易的差异，找出异常交易。
  • 进行客户分层： 使用 NTILE() 函数将客户分成不同的风险等级。

实际应用场景举例：网站流量分析

在网站流量分析中，可以利用Window Functions进行以下分析：

  • 计算用户访问页面的顺序： 使用 ROW_NUMBER() 函数为每个用户的访问页面分配一个序号。
  • 分析用户行为路径： 使用 LAG() 或 LEAD() 函数分析用户在网站上的行为路径。
  • 计算用户在网站上的停留时间： 使用 TIMESTAMPDIFF() 函数计算用户在每个页面上的停留时间，然后使用窗口函数计算用户的平均停留时间。

通过以上实际应用场景的例子，我们可以看到 Window Functions 在数据分析领域具有广泛的应用前景，能够帮助我们更好地理解和利用数据。

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