今天是高端局，都是超級高大上的內(nèi)容，慣例上目錄

今天覺得紅黑配色好好看呀

今天沒有什么具體的栗子合集，大家的應(yīng)用場景都很不一樣，so，到具體知識點，我們再具體舉栗子。

窗口函數(shù)

概念： 窗口函數(shù)，也叫OLAP函數(shù)（Online Anallytical Processing，聯(lián)機分析處理），可以對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析處理。

基礎(chǔ)語法

?窗口函數(shù)? over (partition by ?用于分組的列名? order by ?用于排序的列名?)

關(guān)于這個語法點，下文會有詳細(xì)的介紹

窗口函數(shù)分類

窗口函數(shù)總共分兩類，一類是專用窗口函數(shù)，另一類是聚合函數(shù)

專用窗口函數(shù)

專用窗口函數(shù)大致又三個，rank(),, dense_rank(), row_number()三個，我們來一個一個看。

首先來看rank(),認(rèn)真講，這個大家應(yīng)該很熟悉，作為窗口函數(shù)的用法，其實就是把rank()直接套進(jìn)基礎(chǔ)語法里面就可以了。

舉個具體例子

班級表

我們要再每個班級內(nèi)進(jìn)行排名。

我們先來看看code怎么寫

select *,rank() over (partition by 班級 order by 成績 desc) as ranking from 班級表

我們再來看看這個code里面的語法點。

先說不認(rèn)識的，之前沒見過的partition by，這個的作用跟group by差不多，就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，我們的栗子里，就是對數(shù)據(jù)按照班級列進(jìn)行分組。那partition by和group by有什么區(qū)別呢？我們?yōu)槭裁匆獙W(xué)習(xí)兩個功能相同的函數(shù)呢？

這是因為，group by匯總分組后，改變了表原有的行數(shù)，一行只有一個類別。而partition by和rank 函數(shù)，則不會改變原表的行數(shù)。

dense_rank，其實也是對函數(shù)進(jìn)行排名。而row_number則是顯示出每一行的行號。

舉個栗子

select *, rank() over (order by 成績 desc) as ranking,dense_rank() over (order by 成績 desc) as dese_rank,row_number() over (order by 成績 desc) as row_numfrom 班級表;

橘色框框的地方，其實就是重點顯示它們?nèi)卟煌幍牡胤?。說完了專用窗口函數(shù)，我們再來說說聚合窗口函數(shù)

聚合窗口函數(shù)

我們常說的聚合函數(shù)，其實就是，sum(), avg(),count(),min(),max()這些，這波又是一個code幫你搞定聚合窗口函數(shù)系列

select *, sum(成績) over (order by 學(xué)號) as current_sum,avg(成績) over (order by 學(xué)號) as current_avg, count(成績) over (order by 學(xué)號) as current_count, max(成績) over (order by 學(xué)號) as current_max, min(成績) over (order by 學(xué)號) as current_min from 班級表;

輸出結(jié)果

如果想要知道所有人成績的總和、平均等聚合結(jié)果，看最后一行即可。

這樣使用窗口函數(shù)有什么用呢？聚合函數(shù)作為窗口函數(shù)，可以在每一行的數(shù)據(jù)里直觀的看到，截止到本行數(shù)據(jù)，統(tǒng)計數(shù)據(jù)是多少（最大值、最小值等）。同時可以看出每一行數(shù)據(jù)，對整體統(tǒng)計數(shù)據(jù)的影響。

avg()作為窗口函數(shù)時，如果我們想對返回數(shù)據(jù)做出限制的時候，一般情況下，我們會想到使用where語句。例如，我們要返回，比平均成績高的學(xué)生。

select *, avg(成績) over (partition by 科目) as avg_score from 成績表 where 成績 ? avg_score;

但是這么寫，SQL會出現(xiàn)錯誤，為什么呢？

記得我們之前重復(fù)了無數(shù)次的，SQL運行順序嘛？再來復(fù)習(xí)一次。

在我們，運行到，where語句的時候，我們在select里面求的平均值，根本都還沒有運行，所以這個where條件沒有辦法執(zhí)行。

解決方法：子查詢

select * from (select *, avg(成績) over (partition by 科目) as avg_score from 成績表) as b where 成績 ? avg_score;

窗口函數(shù)的移動平均

select *, avg(成績) over (order by 學(xué)號 rows 2 preceding) as current_avg from 班級表;

出現(xiàn)了新的關(guān)鍵詞！！！rows 2 preceding，歡迎大家來到英語翻譯訓(xùn)練營，在這里rows 2 preceding 是說，之前兩行。用在這里就是表明，結(jié)果就是自身記錄及其前兩行記錄的平均。

注意事項

• 在上述的這三個專用窗口函數(shù)中，函數(shù)后面的括號不需要任何參數(shù)，保持()空著就可以，但是()不可省略。
• 窗口函數(shù)原則上只能寫在select子句中。
• partition子句可是省略，就僅是按照成績進(jìn)行排序。
• 窗口函數(shù)，不減少原表的行數(shù)，所以經(jīng)常用來在每組內(nèi)排名。但是group by會減少原表行數(shù)（例如，同一組內(nèi)兩個最高分均為80，我們?nèi)绻胓roup by就會只篩選出來一個。）

窗口函數(shù)使用場景

組內(nèi)Top N 排名問題

累計求和

組內(nèi)比較問題（eg.查找組內(nèi)大于平均值數(shù)據(jù)）

SQL存儲過程

概念： 這個存儲過程，本質(zhì)上就是記錄記錄和呼叫重復(fù)行為的語句。

分類 : 無參數(shù)存儲過程，有參數(shù)存儲過程以及默認(rèn)參數(shù)存儲過程

無參數(shù)存儲過程

定義過程

create procedure 存儲過程名稱() begin ?sql語句? ; end；

呼叫過程

call 存儲過程名稱()；

有參數(shù)存儲過程

定義過程

create procedure 存儲過程名稱(參數(shù)1,參數(shù)2,...) begin ?sql語句? ; end；

呼叫過程同上。

這個舉個栗子，

比如，我要找到，學(xué)號為0001的學(xué)生姓名，這個過程，我不能直接定義學(xué)號0001叭，那萬一，我下次要找學(xué)號為0002的學(xué)生呢？如果只能用一次，這個存儲過程不久沒意義了嘛！所以這個定義過程，應(yīng)該是

create procedure getNum(num varchar(100)) begin select 姓名 from 學(xué)生表 where 學(xué)號=num; end；

getNum后面定義值和值的類型。

然后，呼叫函數(shù)的時候，可以直接寫成

call getNum(0001);

就可以找到學(xué)號為0001的學(xué)生的姓名啦。

默認(rèn)參數(shù)的儲存過程

最后我們來說說，默認(rèn)參數(shù)存儲過程。

依然還是分三種，IN, OUT, INOUT(我沒有在跳健身操，真的。)

IN 輸入?yún)?shù):參數(shù)初始值在存儲過程前被指定為默認(rèn)值，在存儲過程中修改該參數(shù)的值不能被返回

總結(jié)下來就是，我不管你怎么改，但是我改不認(rèn)同，就是不認(rèn)，最開始是多少就是多少。

OUT輸出參數(shù):參數(shù)初始值為空，該值可在存儲過程內(nèi)部被改變，并可返回

該改還是得改的OUT。

INOUT輸入輸出參數(shù)：參數(shù)初始值在存儲過程前被指定為默認(rèn)值，并且可在存儲過程中被改變和在調(diào)用完畢后可被返回

注意事項

• 定義存儲過程語法里的SQL語句代碼塊必須是完整的sql語句，必須用“;”結(jié)尾
• 定義的儲存過程的名字，不可重復(fù)，否則會引起系統(tǒng)報錯
• 存儲過程和視圖在實際應(yīng)用中有什么區(qū)別
  • 視圖只是一段固定的sql語句，方便重復(fù)查詢;
  • 存儲過程約等于編程，可以實現(xiàn)復(fù)雜的操作，例如傳參、建表、寫入、數(shù)據(jù)同步等過程。業(yè)務(wù)比較復(fù)雜、重復(fù)性工作比較多，存儲過程會比較實用。
• 把重復(fù)要做的事情整理成一步一步的業(yè)務(wù)步驟，然后把業(yè)務(wù)步驟寫成sql語句，然后再把sql語句寫到存儲過程的語法里。就像自動駕駛一樣，把可能遇到的狀況提前規(guī)劃好，就不需要自己操縱方向盤，車子就按照我們寫的步驟向前開了。

優(yōu)缺點：

優(yōu)點： 執(zhí)行速度非常非?？?#xff0c;效率很高

缺點： 很難遷移到別的數(shù)據(jù)庫。

鑒于這個缺點，所以這個存儲過程的知識點，做個了解就好啦！不是太常用~今天的分享就到這里啦！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的sql over函数_SQL 高级函数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。