Task05:SQL高级处理

5.1 窗口函数

5.1.1 窗口函数概念及基本的使用方法

窗口函数也称为OLAP函数。OLAP 是OnLine AnalyticalProcessing 的简称,意思是对数据库数据进行实时分析处理。

为了便于理解,称之为窗口函数。常规的SELECT语句都是对整张表进行查询,而窗口函数可以让我们有选择的去某一部分数据进行汇总、计算和排序。

窗口函数的通用形式:

<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列名>]
                     ORDER BY <排序用列名>)  

*[]中的内容可以省略。
窗口函数最关键的是搞明白关键字PARTITON BYORDER BY的作用。

PARTITON BY是用来分组,即选择要看哪个窗口,类似于GROUP BY 子句的分组功能,但是PARTITION BY 子句并不具备GROUP BY 子句的汇总功能,并不会改变原始表中记录的行数。

ORDER BY是用来排序,即决定窗口内,是按那种规则(字段)来排序的。

举个栗子:

SELECT product_name
       ,product_type
       ,sale_price
       ,RANK() OVER (PARTITION BY product_type
                         ORDER BY sale_price) AS ranking
  FROM product  

得到的结果是:

我们先忽略生成的新列 - [ranking], 看下原始数据在PARTITION BY 和 ORDER BY 关键字的作用下发生了什么变化。

PARTITION BY 能够设定窗口对象范围。本例中,为了按照商品种类进行排序,我们指定了product_type。即一个商品种类就是一个小的"窗口"。

ORDER BY 能够指定按照哪一列、何种顺序进行排序。为了按照销售单价的升序进行排列,我们指定了sale_price。此外,窗口函数中的ORDER BY与SELECT语句末尾的ORDER BY一样,可以通过关键字ASC/DESC来指定升序/降序。省略该关键字时会默认按照ASC,也就是

升序进行排序。本例中就省略了上述关键字 。

5.2 窗口函数种类

大致来说,窗口函数可以分为两类。

一是 将SUM、MAX、MIN等聚合函数用在窗口函数中

二是 RANK、DENSE_RANK等排序用的专用窗口函数

5.2.1 专用窗口函数

  • RANK函数

计算排序时,如果存在相同位次的记录,则会跳过之后的位次。

例)有 3 条记录排在第 1 位时:1 位、1 位、1 位、4 位……

  • DENSE_RANK函数

同样是计算排序,即使存在相同位次的记录,也不会跳过之后的位次。

例)有 3 条记录排在第 1 位时:1 位、1 位、1 位、2 位……

  • ROW_NUMBER函数

赋予唯一的连续位次。

例)有 3 条记录排在第 1 位时:1 位、2 位、3 位、4 位

运行以下代码:

SELECT  product_name
       ,product_type
       ,sale_price
       ,RANK() OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking
       ,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY sale_price) AS dense_ranking
       ,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY sale_price) AS row_num
  FROM product  

ch0503

5.2.2 聚合函数在窗口函数上的使用

聚合函数在开窗函数中的使用方法和之前的专用窗口函数一样,只是出来的结果是一个累计的聚合函数值。

运行以下代码:

SELECT  product_id
       ,product_name
       ,sale_price
       ,SUM(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_sum
       ,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_avg  
  FROM product;  

可以看出,聚合函数结果是,按我们指定的排序,这里是product_id,当前所在行及之前所有的行的合计或均值。即累计到当前行的聚合。

5.3 窗口函数的的应用 - 计算移动平均

在上面提到,聚合函数在窗口函数使用时,计算的是累积到当前行的所有的数据的聚合。 实际上,还可以指定更加详细的汇总范围。该汇总范围成为框架(frame)。

语法

<窗口函数> OVER (ORDER BY <排序用列名>
                 ROWS n PRECEDING )  
                 
<窗口函数> OVER (ORDER BY <排序用列名>
                 ROWS BETWEEN n PRECEDING AND n FOLLOWING)

PRECEDING(“之前”), 将框架指定为 “截止到之前 n 行”,加上自身行

FOLLOWING(“之后”), 将框架指定为 “截止到之后 n 行”,加上自身行

BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING,将框架指定为 “之前1行” + “之后1行” + “自身”

执行以下代码:

SELECT  product_id
       ,product_name
       ,sale_price
       ,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_id
                               ROWS 2 PRECEDING) AS moving_avg
       ,AVG(sale_price) OVER (ORDER BY product_id
                               ROWS BETWEEN 1 PRECEDING 
                                        AND 1 FOLLOWING) AS moving_avg  
  FROM product  

执行结果:

注意观察框架的范围。

ROWS 2 PRECEDING:

ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING:

5.3.1 窗口函数适用范围和注意事项

  • 原则上,窗口函数只能在SELECT子句中使用。
  • 窗口函数OVER 中的ORDER BY 子句并不会影响最终结果的排序。其只是用来决定窗口函数按何种顺序计算。

5.4 GROUPING运算符

5.4.1 ROLLUP - 计算合计及小计

常规的GROUP BY 只能得到每个分类的小计,有时候还需要计算分类的合计,可以用 ROLLUP关键字。

SELECT  product_type
       ,regist_date
       ,SUM(sale_price) AS sum_price
  FROM product
 GROUP BY product_type, regist_date WITH ROLLUP  

得到的结果为:

WNKuoQVZwiB56i19

这里ROLLUP 对product_type, regist_date两列进行合计汇总。结果实际上有三层聚合,如下图 模块3是常规的 GROUP BY 的结果,需要注意的是衣服 有个注册日期为空的,这是本来数据就存在日期为空的,不是对衣服类别的合计; 模块2和1是 ROLLUP 带来的合计,模块2是对产品种类的合计,模块1是对全部数据的总计。

ROLLUP 可以对多列进行汇总求小计和合计。

zADcY2IhxvmPlykS

练习题

5.1

请说出针对本章中使用的 product(商品)表执行如下 SELECT 语句所能得到的结果。

SELECT  product_id
       ,product_name
       ,sale_price
       ,MAX(sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS Current_max_price
  FROM product

5.2

继续使用product表,计算出按照登记日期(regist_date)升序进行排列的各日期的销售单价(sale_price)的总额。排序是需要将登记日期为NULL 的“运动 T 恤”记录排在第 1 位(也就是将其看作比其他日期都早)

5.3

思考题

① 窗口函数不指定PARTITION BY的效果是什么?

② 为什么说窗口函数只能在SELECT子句中使用?实际上,在ORDER BY 子句使用系统并不会报错。

今日学习:https://www.jianshu.com/p/fcb64319a7d7

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