MySQL 中 Over 函数的使用及示例说明(mysql 中over)
MySQL 中 Over 函数的使用及示例说明
MySQL 中的 over 函数是一种强大的分析函数,它可以让我们在一个查询中执行多个计算,而不是在不同的查询中进行。通过 over 函数,我们可以轻松地实现计算平均值、总和、最大值、最小值以及其他统计量等操作。本文将介绍 over 函数的使用及示例说明,帮助读者更好的掌握这一技术。
一、over 函数语法
over 函数的语法如下:
[ aggregate_function ] OVER (
[ PARTITION BY partition_expression1, partition_expression2, ... ] [ ORDER BY sort_expression1 [ ASC | DESC ], sort_expression2, ... ]
[ ]
)
其中,aggregate_function 指的是聚合函数,例如 COUNT、SUM、MAX、MIN 等,partition_expression 指的是分区表达式,sort_expression 指的是排序表达式。Window_frame_clause 可选,指定窗口大小的表达式,例如 ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 2 FOLLOWING。
二、over 函数示例
下面的示例将演示如何在 MySQL 中使用 over 函数。
1. 计算销售额排名
假设我们有一个 sales 表,记录每个地区的销售额,我们想要查询出每个地区的销售额排名。我们可以使用 RANK 函数和 over 函数来实现:
SELECT region, amount, RANK() OVER (ORDER BY amount DESC) AS rank
FROM sales;
执行该语句后,我们可以得到一个包含排名信息的结果集:
+--------+--------+------+
| region | amount | rank |+--------+--------+------+
| east | 50000 | 1 || west | 40000 | 2 |
| south | 30000 | 3 || north | 20000 | 4 |
+--------+--------+------+
2. 计算分区内的求和
假设我们有一个 orders 表,记录了每个用户每天的订单金额。我们想要计算每个用户的每天订单总金额,以及每个用户的所有订单总金额。我们可以使用 SUM 函数和 over 函数进行计算:
SELECT user, order_date, amount,
SUM(amount) OVER (PARTITION BY user, order_date) AS dly_total, SUM(amount) OVER (PARTITION BY user) AS total
FROM orders;
执行该语句后,我们可以得到每个用户的每天订单总金额和所有订单总金额:
+------+------------+--------+-------------+-------+
| user | order_date | amount | dly_total | total |+------+------------+--------+-------------+-------+
| tom | 2019-01-01 | 100 | 150 | 250 || tom | 2019-01-01 | 50 | 150 | 250 |
| tom | 2019-01-02 | 200 | 300 | 250 || jim | 2019-01-01 | 80 | 100 | 240 |
| jim | 2019-01-02 | 120 | 220 | 240 |+------+------------+--------+-------------+-------+
在上述语句中,我们使用 PARTITION BY 子句将用户和订单日期作为分区条件,计算每个用户的每天订单总金额;然后使用 SUM 函数和 over 函数计算每个用户的所有订单总金额。
3. 计算移动平均值
假设我们有一个 stocks 表,记录了每个股票每天的收盘价。我们想要计算每个股票的移动平均值,以便分析股票的趋势。我们可以使用 AVG 函数和 over 函数进行计算:
SELECT stock_id, date, price,
AVG(price) OVER (PARTITION BY stock_id ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_avgFROM stocks;
执行该语句后,我们可以得到每个股票的移动平均值:
+---------+------------+-------+------------+
| stock_id | date | price | moving_avg |+---------+------------+-------+------------+
| 1 | 2019-01-01 | 10 | 10 || 1 | 2019-01-02 | 15 | 12.5 |
| 1 | 2019-01-03 | 20 | 15 || 1 | 2019-01-04 | 25 | 20 |
| 1 | 2019-01-05 | 30 | 25 || 2 | 2019-01-01 | 8 | 8 |
| 2 | 2019-01-02 | 12 | 10 || 2 | 2019-01-03 | 16 | 12 |
| 2 | 2019-01-04 | 20 | 16 || 2 | 2019-01-05 | 24 | 20 |
+---------+------------+-------+------------+
在上述语句中,我们使用 ORDER BY 子句按日期排序,然后使用 ROWS BETWEEN 子句指定计算窗口大小为两行,计算每个股票的移动平均值。
三、总结
本文介绍了 MySQL 中 over 函数的使用及示例说明。通过 over 函数,我们可以轻松地实现计算平均值、总和、最大值、最小值以及其他统计量等操作。需要注意的是,在使用 over 函数时,要注意分区条件和排序条件的设置,以便得到正确的结果。
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