MySQL中如何使用开窗函数

MySQL中如何使用开窗函数

（1）开窗函数的定义

开窗函数也叫OLAP函数（Online Analytical Processing，联机分析处理），主要用来实时分析处理数据。在MySQL的8.0版本之前，开窗函数是不被支持的，但从该版本开始就提供了对开窗函数的支持。

# 开窗函数语法 func_name() OVER([PARTITION BY ] [ORDER BY ASC|DESC])登录后复制

开窗函数语句解析：函数分为两部分，一部分是函数名称，开窗函数的数量比较少，总共才11个开窗函数+聚合函数（所有的聚合函数都可以用作开窗函数）。根据函数的性质，有的需要写参数，有的不需要写参数。

另一部分为over语句，over()是必须要写的，里面的参数都是非必须参数，可以根据需求有选择地使用：

第一个参数是partition by + 字段，含义是根据此字段将数据集分为多份第二个参数是order by + 字段，每个窗口的数据依据此字段进行升序或降序排列

开窗函数与分组聚合函数比较相似，都是通过指定字段将数据分成多份，区别在于：

SQL 标准允许将所有聚合函数用作开窗函数，用OVER 关键字区分开窗函数和聚合函数。聚合函数每组只返回一个值，开窗函数每组可返回多个值。

在这11个开窗函数中，实际工作中用的最多的当属ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()这三个排序函数了。下面我们通过一个简单的数据集学习一下这三个开窗函数。

# 首先创建虚拟的业务员销售数据 CREATE TABLE Sales( idate date, iname char(2), sales int); # 向表中插入数据 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', '刘猛', 180), ('2021/3/1', '刘猛', 150), ('2021/1/1', '王二', 200), ('2021/2/1', '王二', 180), ('2021/3/1', '王二', 300), ('2021/1/1', '张三', 300), ('2021/2/1', '张三', 280), ('2021/3/1', '张三', 280); # 数据查询 SELECT * FROM Sales; # 查询各月中销售业绩最差的业务员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 tWHERE sales_order=1;登录后复制

# ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()的区别 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;登录后复制

ROW_NUMBER()：顺序排序——1、2、3RANK()：并列排序，跳过重复序号——1、1、3DENSE_RANK()：并列排序，不跳过重复序号——1、1、2

（2）开窗函数的实际应用场景

在工作或面试中，可能会遇到需要求用户连续登录天数或签到天数的情况。下面就提供一个用开窗函数解决此类问题的思路。

# 首先创建虚拟的用户登录表，并插入数据 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'); # 查看数据 SELECT * FROM user_login;登录后复制

计算连续登录天数通常会有以下三种情况：

查看每位用户连续登录的情况查看每位用户最大连续登录的天数查看在某个时间段里连续登录天数超过N天的用户

针对第一种情况：查看每位用户连续登录的情况根据实际经验，我们知道在一段时间内，用户可能出现多次连续登录，这些信息我们都要输出，所以最后结果输出的字段可以是用户ID、首次登录日期、结束登录日期、连续登录天数这四个。

# 数据预处理：由于统计的窗口期是天数，所以可以对登录时间字段进行格式转换，将其变成日期格式然后再去重（去掉用户同一天内多次登录的情况） # 为方便后续代码查看，将处理结果放置新表中，一步一步操作 create table user_login_date(select distinct user_id, date(login_time) login_date from user_login);# 处理后的数据如下： select * from user_login_date;# 第一种情况：查看每位用户连续登陆的情况 # 对用户登录数据进行排序 create table user_login_date_1( select *,rank() over(partition by user_id order by login_date) irank from user_login_date); #查看结果 select * from user_login_date_1; # 增加辅助列，帮助判断用户是否连续登录 create table user_login_date_2( select *,date_sub(login_date, interval irank DAY) idate #data_sub从指定的日期减去指定的时间间隔from user_login_date_1); # 查看结果 select * from user_login_date_2; # 计算每位用户连续登录天数 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;# ===============【整合代码，解决用户连续登录问题】=================== 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;登录后复制

针对第二种情况：查看每位用户最大连续登录的天数

# 计算每个用户最大连续登录天数 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;登录后复制

针对第三种情况：查看在某个时间段里连续登录天数超过N天的用户

如果我们需要查看在10月29日至11月25日期间连续登录5天或以上的用户，则如何实现？。这个需求也可以用第一种情况查询的结果进行筛选。

# 查看在这段时间内连续登录天数≥5天的用户 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;登录后复制

这种写法是可以得出结果，但是针对这个问题来说有点麻烦了，下面介绍一个简单的方法：引用一个新的静态窗口函数lead()

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

lead函数有三个参数，第一个参数是指定的列（这里用登陆日期），第二个参数是当前行向后几行的值，这里用的是4，也就是第五次登录的日期，第三个参数是如果返回的空值可以用指定值替代，这里没有使用第三个参数。在over子句中，窗口按照user_id进行分组，每个窗口内的数据按照登录日期升序排列。

用第五次登录日期 - login_date+1，如果等于5，说明是连续登录五天的，如果得到空值或者大于5，说明没有连续登录五天，代码和结果如下：

# 计算第5次登录日期与当天的差值 select *,datediff(idate5,login_date)+1 days from (select *,lead(login_date,4) over(partition by user_id order by login_date) idate5from user_login_date) as a; # 找出相差天数为5的记录 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;登录后复制

【练习】美团外卖平台数据分析面试题——SQL现有交易数据表user_goods_table如下：

现在老板想知道每个用户购买的外卖品类偏好分布，并找出每个用户购买最多的外卖品类是哪个。

# 分析题目：要求输出字段为用户名user_name，该用户购买最多的外卖品类goods_kind # 解题思路：这是一个分组排序的问题，可以考虑窗口函数 # 第一步：使用窗口函数row_number()，对每个用户购买的外卖品类进行分组统计与排名select user_name,goods_kind,count(goods_kind),rank() over (partition by user_name order by count(goods_kind) desc) as irankfrom user_goods_tablegroup by user_name,goods_kind;# 第二步：筛选出每个用户排名第一的外卖品类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 irankfrom user_goods_tablegroup by user_name,goods_kind) as a where irank=1登录后复制

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