c++ 编写函数返回两个值最小值_结合实例来分析SQL的窗口函数
這篇主要是用舉栗子的方式來(lái)理解SQL中的窗口函數(shù)，加深大家對(duì)SQL窗口函數(shù)的理解。
樣例表這個(gè)樣例表是我為了好理解，隨便設(shè)計(jì)的，不符合數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的三范式，請(qǐng)忽略。
（一）標(biāo)準(zhǔn)聚合函數(shù)
標(biāo)準(zhǔn)的聚合函數(shù)有avg、count、sum、max和min，接下來(lái)分別介紹這些聚合函數(shù)的窗口函數(shù)形式。
1、移動(dòng)平均窗口函數(shù)
移動(dòng)平均值的定義：若依次得到測(cè)定值（x1,x2,x3,...xn）時(shí)，按順序取一定個(gè)數(shù)所做的全部算數(shù)平均值。例如(x1+x2+x3)/3，(x2+x3+x4)/3，(x3+x4+x5)/3,....就是移動(dòng)平均值。其中，x可以是日或者月，以上的可以成為3日移動(dòng)平均，或3月移動(dòng)平均，常用于股票分析中。
語(yǔ)法結(jié)構(gòu)：
avg影響行數(shù)的范圍（限定計(jì)算移動(dòng)平均的范圍）：
rows以v_info舉個(gè)例子吧
SELECT *,AVG(grade) OVER(ORDER BY stu_no ROWS BETWEEN 2 preceding AND CURRENT ROW) AS '三移動(dòng)平均' FROM v_info- 對(duì)于第一行來(lái)說(shuō)，沒(méi)有前面兩行，所以值就為當(dāng)前行的值
- 對(duì)于第二行來(lái)說(shuō)，前面只有一行，所以三移動(dòng)平均就為第一行和第二行的平均值
影響行數(shù)范圍的語(yǔ)句在標(biāo)準(zhǔn)的聚合函數(shù)中都適用。
2、計(jì)數(shù)（count）窗口函數(shù)
窗口 函數(shù) count(*) over() 對(duì)于查詢(xún)返回的每一行，它返回了表中所有行的計(jì)數(shù)。
語(yǔ)法結(jié)構(gòu)：
count（1）查詢(xún)出成績(jī)?cè)?0分以上的人數(shù)
SELECT這個(gè)結(jié)果說(shuō)明，成績(jī)大于90分的，有兩位同學(xué)。
（2）按照課程號(hào)進(jìn)行分組，找出成績(jī)大于等于80分的學(xué)生人數(shù)
SELECT從結(jié)果上可以看出，課程號(hào)為“0001”的學(xué)生人數(shù)有2名；課程號(hào)為“0002”的學(xué)生人數(shù)有2名；課程號(hào)為“0003”的學(xué)生有3名。
3、累計(jì)求和（sum）窗口函數(shù)
語(yǔ)法結(jié)構(gòu)：
sum（1）根據(jù)學(xué)號(hào)排序，對(duì)學(xué)生的成績(jī)進(jìn)行累積求和
SELECT（2）按照課程號(hào)分組，然后根據(jù)學(xué)號(hào)對(duì)成績(jī)進(jìn)行累積求和
SELECTtips：一定要選擇根據(jù)學(xué)號(hào)排序，要不然得出來(lái)的是最終的累積求和結(jié)果，如下圖：
SELECT4、最大（max）、最小值（min）窗口函數(shù)
語(yǔ)法結(jié)構(gòu)：
max(字段名1) over(partition by 字段名2 order by 字段名3 asc/desc) min(字段名1) over(partition by 字段名2 order by 字段名3 asc/desc)（1）求成績(jī)的累積最大值和累積最小值
SELECT按照學(xué)號(hào)進(jìn)行排序，在累積最大值中，會(huì)依次往下找最大值，如果有比當(dāng)前值大的，就更新，若沒(méi)有就保持當(dāng)前；最小值同理。
（2）按照課程號(hào)進(jìn)行分組，再求最大、最小值
SELECT *,MAX(grade) OVER(PARTITION BY c_no ORDER BY stu_no) AS '累積最大值',MIN(grade) OVER(PARTITION BY c_no ORDER BY stu_no) AS '累積最小值' FROM v_info（3）根據(jù)學(xué)生號(hào)和課程號(hào)求成績(jī)的累積最小值
SELECT從上圖可以看出，對(duì)于stu_no,c_no分組，后面沒(méi)有一樣的分組，所以每個(gè)stu_no,c_no都是一組，所以累積最小值就是當(dāng)前的成績(jī)值。
（4）統(tǒng)計(jì)2019年10月1日-10月10日每天做新題的人的數(shù)量，重點(diǎn)在每天。
- 這個(gè)題的重點(diǎn)是在每天，所以需要求出count(時(shí)間）=10的用戶(hù)ID；
- 這個(gè)題可以使用min() over()窗口函數(shù)，先根據(jù)每個(gè)做題者和試卷號(hào)，找出每個(gè)做題者的最小日期，這里和前面（3）的解題思路是一樣的；
- 如果每天都做題，那么得到的日期是不一樣的，所以count（時(shí)間）會(huì)等于10；
- 再對(duì)這部分的用戶(hù)ID進(jìn)行求和，就可以找出每天都做新題的人了。
（二）排序窗口函數(shù)
我在之前就更新過(guò)了，這里就不重復(fù)寫(xiě)了，感興趣的可以點(diǎn)鏈接，去看我之前寫(xiě)的文章。
草莓女孩：SQL中常見(jiàn)的面試題?zhuanlan.zhihu.com（三）分組排序窗口函數(shù)
可以按照銷(xiāo)售額的高低、點(diǎn)擊次數(shù)的高低，以及成績(jī)的高低為對(duì)用戶(hù)和學(xué)生進(jìn)行分組，這里的考點(diǎn)是：取銷(xiāo)售額最高的25%的用戶(hù)（將用戶(hù)分成4組，取出第一組）、取成績(jī)高的前10%的學(xué)生（將學(xué)生分成10組，取出第一組）等等。
語(yǔ)法結(jié)構(gòu)：
ntile- ntile(n)，用于將分組數(shù)據(jù)按照順序切分成n片，返回當(dāng)前切片值
- ntile不支持rows between的用法
- 切片如果不均勻，默認(rèn)增加第一個(gè)切片的分布
（1）取出成績(jī)前25%的學(xué)生信息
- 第一步：按照成績(jī)的高低，將學(xué)生按照成績(jī)進(jìn)行切片
- 第二步：按照rank篩選出第一組，則得到最終的結(jié)果如下：
（四）偏移分析窗口函數(shù)
lag() over()和lead() over()窗口函數(shù)，lag和lead分析函數(shù)可以在同一次查詢(xún)中取出同一個(gè)字段的前N行數(shù)據(jù)（lag）和后N行（lead）作為獨(dú)立的列。
在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，若要用到取今天和昨天的某字段的差值時(shí)，lag和lead函數(shù)的應(yīng)用就顯得尤為重要了。
適用場(chǎng)景：獲取用戶(hù)在某個(gè)頁(yè)面停留的起始與結(jié)束時(shí)間
語(yǔ)法結(jié)構(gòu)：
lag（1）向前推1個(gè)日期
SELECT- 第一條記錄，往前推沒(méi)有，則為0，因?yàn)槲以O(shè)置了為0，默認(rèn)為NULL；
- 第四條記錄是在男生組里，所以也相當(dāng)于第一條記錄，所以也為0；
（2）向后推1個(gè)日期
SELECT- 在女生組里，第三條記錄往后推1個(gè)日期是沒(méi)有的，所以為無(wú)；
- 在男生組里，最后一條記錄網(wǎng)后也是沒(méi)有的，所以也為無(wú)。
（3） 統(tǒng)計(jì)每天符合以下條件的用戶(hù)數(shù)：A操作之后是B操作，AB操作必須相鄰。
用戶(hù)行為表racking_log（user_id,operate_id,log_time）
解題思路：
- 先根據(jù)用戶(hù)ID和日期，用LEAD()窗口函數(shù)向后獲取下一步的步驟；
- AB必須相鄰，則表明當(dāng)前的步驟為A，而下一個(gè)步驟為B，即A向下移的步驟是B；
- “每天”，即根據(jù)日期進(jìn)行分組。
（4）現(xiàn)在有某個(gè)登錄表，找出連續(xù)登錄7天以上的用戶(hù)（看SQL面試題一）
草莓女孩：SQL面試題（一）?zhuanlan.zhihu.comtips：窗口函數(shù)和普通函數(shù)的區(qū)別在于：普通聚合函數(shù)結(jié)果返回的是一條，將多條記錄合成一條，而窗口函數(shù)是有幾條記錄就返回幾條。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的c++ 编写函数返回两个值最小值_结合实例来分析SQL的窗口函数的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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