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MySQL 8.0的新特性包括:
1. 问题 Mysql 8.0.2 中新增加了一个主要功能 - 窗口函数 window function 这个功能具体是解决什么问题?下面先看一个SQL查询的场景,看一下平时我们是怎么做的,然后再看一下如何使用窗口函数来更方便的解决 (1)准备测试表和数据 建一个简单的电影信息表,字段有: ID release_year(发行年份) category_id(所属分类ID) rating(评分) CREATE TABLE films ( id int(11), release_year int(11), category_id int(11), rating decimal(3,2) ) 插入测试数据 insert into films2 values (1,2015,1,8.00), (2,2015,2,8.50), (3,2015,3,9.00), (4,2016,2,8.20), (5,2016,1,8.40), (6,2017,2,7.00); 整体形式如下 (2)查询需求 查询每一年中的平均评分,要求每条记录后面都显示当年的平均评分 例如 2015 年,有3条记录,8.00, 8.50, 9.00 的平均分是 8.5,2016年有2条记录,平均分是 8.3,2017年有1条记录,平均分为 7.00 最终结果的形式如下: 我们可以使用子查询来计算各年的平均分,然后使用 join 把结果连接回去 SELECT f.id, f.release_year, f.rating, years.year_avg FROM films f LEFT JOIN ( SELECT f.release_year, AVG(rating) AS year_avg FROM films f GROUP BY f.release_year ) years ON f.release_year = years.release_year 是不是有点复杂,下面看下窗口函数的处理方式 2. window functions 的解决方案 什么是 window functions window functions 是对一组数据进行计算,与使用 group by 时不同,不会进行单行的结果输出,而是与每条记录相关联 语法示例: SELECT function_name OVER ( window_definition ) FROM (...) window_definition 是定义要计算的记录集合,就像是一个小窗口,在整体数据集合上显示出一部分 function_name 指定了对于窗口中的数据集合执行什么计算 回头看下上面的那个查询,需要计算每部电影所在年份的所有电影平均评分,下面使用窗口函数来处理 SELECT f.id, f.release_year, f.category_id, f.rating, AVG(rating) OVER (PARTITION BY release_year) AS year_avg FROM films f window_definition 部分使用了 PARTITION BY 从句,它告诉数据库把结果数据集合分割成更小的部分,把 release_year 相同的放在一起,函数 AVG(rating) 会对每个窗口数据进行计算,然后把结果放到每一行中 查询示例1 计算每部电影在所属年份中的评分排行位置 查询语句 SELECT f.id, f.release_year, f.category_id, f.rating, RANK() OVER (PARTITION BY release_year ORDER BY rating DESC) AS year_rank FROM films f window_definition 部分使用 PARTITION BY 来根据 release_year 划分窗口,使用 ORDER BY 在窗口内排序 RANK() 函数可以返回一行数据在本窗口中的位置 查询结果 查询示例2 查看每部电影在总排行榜中的位置 查询语句 SELECT f.id, f.release_year, f.category_id, f.rating, RANK() OVER (ORDER BY rating DESC) AS general_rank FROM films f order by id 主语句中的 order by 保证了整个数据集的排序 window_definition 中没有使用 PARTITION BY,那么就是把整个结果集合当做一个窗口,ORDER BY 对窗口中的数据根据 rating 做降序排序,把得分最高的放前面 RANK() 函数取得每条记录在窗口中的位置 查询结果 3. 小结 窗口函数是 Mysql 8.0.2 中的高级特性,可以方便的执行聚合计算,而不用对结果集进行实际的聚合,大大增加了灵活性、可读性,更便于维护 |
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