mysql中开窗函数怎么使用简介：

MySQL中开窗函数的强大威力与实战应用 在数据分析和处理的广阔领域中，MySQL的开窗函数（Window Functions）无疑是一项强大的工具

    它们能够在不改变原始数据结构的前提下，为每一行数据提供一个“窗口”，并在这个窗口内进行各种复杂的计算

    本文将深入探讨MySQL中开窗函数的使用方法，并通过实际案例展示其无与伦比的威力

     一、开窗函数的基本概念 开窗函数，顾名思义，就是为数据行打开一个“窗口”，在这个窗口内进行聚合、排序、取值等操作

    开窗函数的语法结构通常包括一个聚合函数（如SUM、AVG、MAX、MIN、COUNT等）和一个OVER子句

    OVER子句用于定义窗口的范围和排序规则，它包含两个关键子句：PARTITION BY和ORDER BY

    PARTITION BY用于将数据分组，每个组就是一个窗口；ORDER BY则用于指定窗口内数据的排序规则

     二、聚合开窗函数 聚合开窗函数是最常见的开窗函数之一，它们将聚合函数与开窗机制相结合，能够在不分组的情况下计算每行的聚合值

     1.SUM()OVER() SUM()函数用于计算窗口内数值的总和

    例如，我们有一个销售数据表sales，包含销售人员姓名salesperson和销售金额amount等字段

    我们希望计算每个销售人员的累计销售额，可以使用如下的SQL语句： SELECT salesperson, amount,SUM(amount)OVER(PARTITION BY salesperson ORDER BYsale_date) AS cumulative_sales FROM sales ORDER BYsale_date, salesperson; 这条语句会为每个销售人员计算一个累计销售额，随着日期的推移，累计销售额会不断增加

     2.AVG()、MAX()、MIN()、COUNT() OVER() 除了SUM()函数，AVG()、MAX()、MIN()和COUNT()等聚合函数也可以作为开窗函数使用

    例如，我们可以计算每个销售人员的平均销售额、最大销售额、最小销售额和销售次数等

     SELECT salesperson, amount, AVG(amount) OVER(PARTITION BY salesperson ORDER BY sale_date) ASavg_sales, MAX(amount) OVER(PARTITION BY salesperson ORDER BY sale_date) ASmax_sales, MIN(amount) OVER(PARTITION BY salesperson ORDER BY sale_date) ASmin_sales, COUNT(amount) OVER(PARTITION BY salesperson ORDER BY sale_date) ASsales_count FROM sales ORDER BYsale_date, salesperson; 这些开窗函数能够让我们更全面地了解每个销售人员的销售情况

     三、排序开窗函数 排序开窗函数主要用于为数据行生成一个排名或序号，它们通常与ORDER BY子句一起使用

     1.ROW_NUMBER()OVER() ROW_NUMBER()函数为窗口内的每一行生成一个唯一的递增序号

    这个序号是根据ORDER BY子句指定的排序规则生成的

    例如，我们可以为销售人员的销售额生成一个排名： SELECT salesperson, amount, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY salesperson ORDER BY amountDESC) AS sales_rank FROM sales; 这条语句会为每个销售人员根据其销售额生成一个排名，销售额最高的排名为1，次之为2，以此类推

     2.RANK()OVER() 和 DENSE_RANK()OVER() RANK()和DENSE_RANK()函数也用于生成排名，但它们在处理并列排名时有所不同

    RANK()函数在出现并列排名时，会跳过后续的排名数字

    例如，如果有两个人并列第一名，那么下一个人的排名就是第三名

    而DENSE_RANK()函数则不会跳过排名数字，它会为并列排名的人分配相同的排名数字，并继续为后续的人分配连续的排名数字

     SELECT salesperson, amount, RANK() OVER(PARTITION BY salesperson ORDER BY amountDESC) AS rank_score, DENSE_RANK()OVER(PARTITION BY salesperson ORDER BY amount DESC) ASdense_rank_score FROM sales; 通过这两个函数，我们可以更灵活地处理并列排名的情况

     四、前后取值开窗函数 前后取值开窗函数用于获取当前行前后若干行的数据值，它们通常与LAG()和LEAD()函数一起使用

     1.LAG()OVER() LAG()函数用于获取当前行前面的若干行的数据值

    例如，我们可以获取每个销售人员前一天的销售金额： SELECT salesperson,sale_date, amount, LAG(amount, OVER(PARTITION BY salesperson ORDER BYsale_date) AS prev_day_sales FROM sales; 这条语句会为每个销售人员根据其销售日期获取前一天的销售金额

     2. LEAD() OVER() 与LAG()函数相反，LEAD()函数用于获取当前行后面的若干行的数据值

    例如，我们可以获取每个销售人员后一天的销售金额： SELECT salesperson,sale_date, amount, LEAD(amount, 1) OVER(PARTITION BY salesperson ORDER BY sale_date) ASnext_day_sales FROM sales; 通过这两个函数，我们可以方便地获取当前行前后若干行的数据值，进行进一步的分析和处理

     五、头尾取值开窗函数 头尾取值开窗函数用于获取窗口内数据的第一行或最后一行的数据值，它们通常与FIRST_VALUE()和LAST_VALUE()函数一起使用

     1.FIRST_VALUE()OVER() FIRST_VALUE()函数用于获取窗口内数据的第一行的数据值

    例如，我们可以获取每个销售人员销售额最高的那一天的销售金额： SELECT salesperson,sale_date, amount, FIRST_VALUE(amount) OVER(PARTITION BY salesperson ORDER BY amountDESC) AS max_sales_amount FROM sales; 需要注意的是，虽然这个函数名为“FIRST_VALUE”，但它实际上是根据ORDER BY子句指定的排序规则来获取第一行的数据值

    因此，在使用时需要特别注意ORDER BY子句的设置

     2.LAST_VALUE()OVER() 与FIRST_VALUE()函数相反，LAST_VALUE()函数用于获取窗口内数据的最后一行的数据值

    例如，我们可以获取每个销售人员销售额最低的那一天的销售金额（假设按销售额升序排序）： SELECT salesperson,sale_date, amount, LAST_VALUE(amount) OVER(PARTITION BY salesperson ORDER BY amountASC) AS min_sales_amount FROM sales; 同样地，在使用LAST_VALUE()函数时也需要特别注意ORDER BY子句的设置

     六、实战应用案例 为了更好地理解开窗函数的应用，我们可以结合一个实际的业务场景来进行说明

    假设我们有一个学生成绩表score，包含学生姓名sname、课程名称cname、成绩num等字段

    我们希望计算每个学生的各科成绩排名、每个学生的及格科目数以及各科成绩的前三名等信息

     1. 计算各科成绩排名 我们可以使用RANK()或DENSE_RANK()函数来计算各科成绩的排名： SELECT a.,