【MySQL】窗口函数详解（概念+练习+实战）

牛逼的兄弟两个月前教了我一招......

前言

2023年12月下旬，广东终于冷了！回想直到12月15那天，依然穿着短袖上班，吹着风扇空调睡觉… 哈哈，这是截至发文时的一些感受与题外话。天气是冷了，但心中依然热情似火，一是工作业务上又有稍微复杂的业务，有挑战；二是虽然有挑战，但想起牛逼的兄弟@CaptinKoo两个月前教了我一招：SQL窗口函数，业务难题迎刃而解！趁着这次解决难题的热度，将本次学到的窗口函数知识点以及项目实战记录下来，供各位分享。

我个人学习窗口函数主要有两个用处：一是对现有SQL知识的拓展，二是能使用窗口函数对一些特定场景做SQL简化，解决复杂问题。

但在正式开始之前，得事先说明一个前提：
前提

• 窗口函数是 Mysql 8 的新特性。本文的学习与演示，都基于Mysql 8
• 学习窗口函数，建议有一定的SQL基础

学习目标

• 学习并了解SQL窗口函数相关概念
• 能使用SQL窗口函数解决部分业务场景题目，项目实战
• 若实际业务用得少，那上述知识了解一下即可，建议收藏本文，用到的时候可以翻出来参考

下面我们开始！

1. SQL窗口函数

这一小节我们介绍窗口函数的一些概念。

1.1 窗口函数概念

概念
窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。

窗口函数在MySQL 8中引入，是Mysql 8的新特性。是一种主要用于数据分析、特定字段分组等的一种特殊的函数。

常见使用场景

• 数据分析，如排名、排序、分组统计、计算、前后值比较等
• 对某些分组场景简化SQL，提升效率
• 常用于子查询，将一些复杂条件简化

1.2 窗口函数语法

窗口函数的语法如下：

窗口函数([参数]) OVER (
  [PARTITION BY <分组列>] 
  [ORDER BY <排序列 ASC/DESC>]
  [ROWS BETWEEN 开始行 AND 结束行]
)

• PARTITION BY 子句用于指定分组列，关键字：PARTITION BY 。
• ORDER BY 子句用于指定排序列，关键字ORDER BY 。
• ROWS BETWEEN 子句用于指定窗口的范围，关键字ROWS BETWEEN 即[开始行]、[结束行]（这部分在“补充与总结”小节中作补充详细说明）。

其中，ROWS BETWEEN 子句在实际中可能用得相对少一些，因此有部分参考资料的语法描述省略了ROWS BETWEEN 子句，主要侧重于PARTITION BY分组与ORDER BY排序：

窗口函数([参数]) OVER (
  [PARTITION BY <分组列>] 
  [ORDER BY <排序列 ASC/DESC>]

也正因此，本文将ROWS BETWEEN 子句相关关键字知识点将会以补充的形式说明，而侧重常用窗口函数的学习与练习，侧重PARTITION BY 子句与ORDER BY子句的使用。

语法举例，设有Order表，查询销售数量总和及其当前行前两行和后两行的销售数量总和：

SELECT product_id, order_date, quantity,
       SUM(quantity) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY order_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 2 FOLLOWING) AS sum_surrounding_quantities
FROM orders

这个例子暂时看不懂个没关系，接下来，我们会详细介绍常见窗口函数，并在介绍的过程中举例。之后，上述例子就很好理解了。

1.3 常见窗口函数

本小节介绍常见窗口函数。

若要跟着本文进行练习，则可以参考着创建如下表，本文的例子均基于下表：

设计一个销售数据表。该表包含以下字段：

• id ：销售记录的唯一标识符（主键）
• product ：产品名称
• category ：产品类别
• sale_date ：销售日期
• quantity ：销售数量
• revenue ：销售收入

以下是创建表的DDL以及 插入模拟数据的DML

CREATE TABLE sales (
  id INT PRIMARY KEY,
  product VARCHAR(50),
  category VARCHAR(50),
  sale_date DATE,
  quantity INT,
  revenue DECIMAL(10, 2)
);

INSERT INTO sales (id, product, category, sale_date, quantity, revenue)
VALUES
  (1, 'Product A', 'Category 1', '2022-01-01', 10, 100.00),
  (2, 'Product B', 'Category 1', '2022-01-01', 5, 50.00),
  (3, 'Product A', 'Category 2', '2022-01-02', 8, 80.00),
  (4, 'Product B', 'Category 2', '2022-01-02', 3, 30.00),
  (5, 'Product A', 'Category 1', '2022-01-03', 12, 120.00),
  (6, 'Product B', 'Category 1', '2022-01-03', 7, 70.00),
  (7, 'Product A', 'Category 2', '2022-01-04', 6, 60.00),
  (8, 'Product B', 'Category 2', '2022-01-04', 4, 40.00);

好的，准备工作完成，下面我们一边学习具体窗口函数并练习吧！

1.3.1 聚合窗口函数

许多窗口函数的教程，通常将常用的窗口函数分为两大类：聚合窗口函数 与 专用窗口函数。聚合窗口函数的函数名与普通常用聚合函数一致，功能也一致。从使用的角度来讲，与普通聚合函数的区别在于提供了窗口函数的专属子句，来使得数据的分析与获取更简便。主要有如下几个：

函数名	作用
SUM	求和
AVG	求平均值
COUNT	求数量
MAX	求最大值
MIN	求最小值

区别
这个例子演示与普通聚合函数的区别。设我们要求使用一条查询语句，在sales表每行最后一列都加上这一行的产品类别 category的 平均 销售收入revenue，并且以category顺序排序，即如下图所示：

• 普通聚合函数的一种解法：

  SELECT 
	t1.*, 
	t2.avg_revenue FROM sales t1 
  LEFT JOIN (
		SELECT category, AVG(revenue) AS avg_revenue 
		FROM sales  
		GROUP BY category
  ) t2 ON t1.category = t2.category ORDER BY t1.category

• 聚合窗口函数:

SELECT
  sales.*,
  AVG( revenue ) OVER ( PARTITION BY category ) AS avg_revenue 
FROM
	sales

这么一对比，窗口聚合函数简单不少！

1.3.2 专用窗口函数

常见的专用窗口函数

函数名	分类	说明
RANK	排序函数	类似于排名，并列的结果序号可以重复，序号不连续
DENSE_RANK	排序函数	类似于排名，并列的结果序号可以重复，序号连续
ROW_NUMBER	排序函数	对该分组下的所有结果作一个排序，基于该分组给一个行数
PERCENT_RANK	分布函数	每行按照公式 (rank-1) / (rows-1) 进行计算
CUME_DIST	分布函数	分组内小于、等于当前 rank 值的行数 / 分组内总行数

练习
分别对上述表格常见的专用窗口函数进行调用，查看结果。

SELECT 
	*,
	RANK() OVER(PARTITION BY category ORDER BY quantity DESC) AS `quantity_rank`,
	DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY category ORDER BY product DESC) AS `product_dense_rank`,
	ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category ORDER BY product DESC) AS `product_row_number`,
	PERCENT_RANK() OVER(PARTITION BY category ORDER BY quantity DESC) AS `quantity_percent_rank`,
	CUME_DIST() OVER(PARTITION BY category ORDER BY quantity DESC) AS `quantity_cume_dist`
FROM sales

至于其它专用窗口函数，请读者自行查阅其它资料做拓展。

1.4 窗口函数性能比较

通过对上面我们对窗口函数的学习与练习，我们一来明白了窗口函数的相关概念、常见窗口函数的使用以及这些窗口函数的作用与效果。也通过窗口函数与一般函数子查询作了一个简单的对比，体现了窗口函数在一些特定需求的强大。那么既然窗口函数如此强大，那么窗口函数的性能对比传统函数、传统子查询与分组的性能相比如何呢？

窗口函数的性能和其它SQL语句一样，受数据量大小、分区复杂度情况等影响。同等数量级的一般情况下：

• 窗口函数本身内嵌分组，相当于把条件先筛了一遍，可减少部分子查询。减少的子查询部分相当于降低了子查询本身的连接消耗。
• 窗口函数窗口大小限制，可减少部分行数结果返回消耗。
• 窗口函数可用于子查询，简化部分语句。但又因为用在了子查询，还是有一定连接开销。
• 窗口聚合函数在窗口函数原有分区、排序的基础上增加了聚合，且因不会影响行数的关系，比原有分组行数要多，其开销比一般聚合函数开销要大一些，因此窗口聚合函数一般情况下会比普通聚合函数性能差一些。

当然，上述只是理论上的性能初步分析，实际还得视具体的情况而定。
至于窗口函数优化方案，可以以影响窗口函数性能的原因为切入点由因到果进行优化，例如缩小窗口大小限制。篇幅有限，不作详解。详情可参考文末推荐的优秀参考文章。

2. LeetCode 例题

上一小节，我们学习了 SQL 窗口函数的概念，从本小节开始，就是做题练习与实战了！

接下来要列举例题，是 @CaptinKoo 两个月前教我们窗口函数时提供的练习题。让我们跟随 @CaptinKoo 老师的脚步，进行窗口函数练习吧！

2.1 LeetCode SQL 178：分数排名

题目链接
LeetCode-SQL178分数排名链接

题目描述

题解
根据题目描述，我们得知，返回结果序号可重复，连续，因此我们使用DENSE_RANK()函数。

SELECT 
    score,
    DENSE_RANK() OVER(ORDER BY score DESC) AS `rank`
FROM Scores 
ORDER BY score DESC

2.2 LeetCode SQL 184：最高工资

题目链接
LeetCode-SQL184部门工资最高的员工

题目描述

题解
根据描述，我们可以通过 RANK 窗口函数对 Employee 表进行排序，获取 rank 值为1 的 员工并关联到部门表。

SELECT 
    d.name AS Department,
    e.name AS Employee,
    e.salary AS Salary
FROM (
    SELECT 
    name, 
    salary,
    departmentId, 
    RANK() OVER(PARTITION BY departmentId ORDER BY salary DESC) AS `rank`
    FROM Employee
) e 
LEFT JOIN Department d 
    ON e.departmentId = d.id
WHERE e.`rank` = 1

2.3 LeetCode SQL 185：前三工资

题目链接
LeetCode-SQL185部门工资前三高的所有员工

题目描述

题解
有了上面两道题的解题练习，这道题也迎刃而解：

SELECT 
    d.name AS Department,
    e.name AS Employee,
    e.salary AS Salary
FROM (
    SELECT 
    name, 
    salary,
    departmentId, 
    DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY departmentId ORDER BY salary DESC) AS `rank`
    FROM Employee
) e 
LEFT JOIN Department d 
    ON e.departmentId = d.id
WHERE e.`rank` <= 3

太棒了！我们一下就完成了三道包括中等、困难难度的LeetCode题目，接下来，我们可以将我们学习并练习过的知识点用于项目实战了！

3. 项目实战

本小节是我个人用窗口函数解决实际工作问题的实战记录。涉及的表、字段均已做描述更换，脱敏处理。

3.1 需求描述

已知用户订单评价表order_evaluate有如下字段：

字段名	类型	说明
id	bigint	评价表主键id
evaluate	text	评价内容
user_id	bigint	用户id
update_time	datetime	更新时间
order_id	bigint	订单id

其中，每个订单可以有多个评价，每个评价都可以修改。业务需要，需要获取当前用户所有订单最近一次评价内容，并返回订单id、最近一次评价的内容。

3.2 SQL 实战

此次实战业务需要根据update_time获取最近一次评论并根据order_id进行分组。

在尚未系统学习窗口函数时，我们第一时间会想到的是传统子查询。

但毕竟实际业务远比这里的脱敏描述要复杂，一时间难以实现，于是我第一时间回顾了@CaptinKoo大佬教我的窗口函数并解决：

# 毕竟是Demo，忽略 user_id 条件，实际业务会补充齐全其它条件
SELECT
	t1.order_id,
	evaluate
FROM
	order_evaluate t1
	INNER JOIN ( 
		SELECT id, 
		order_id, 
		ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY order_id ORDER BY update_time DESC ) AS row_num FROM order_evaluate) t2 ON t1.id = t2.id 
WHERE
	t2.row_num = 1

这条SQL是通过ROW_NUM()函数将工单评价表根据工单分组，更新时间倒序并给它一个行序号。行序号1的就是我们要求的结果。

你能想到用传统子查询实现相同功能的SQL吗？

4. 补充与总结

4.1 ROWS BETWEEN子句常见关键字含义

关键字及其含义表

关键字	含义
PRECEDING	当前行数往前
FOLLOWING	当前行数往后
CURRENT ROW	当前行
UNBOUNDED	起点（一般结合PRECEDING，FOLLOWING使用）
UNBOUNDED PRECEDING	表示该窗口最前面的行（起点）
UNBOUNDED FOLLOWING	表示该窗口最后面的行（终点）

此表的知识内容来自于参考文章

根据这个关键字含义表，读者可以理解文初提到的例子了吗？

可选挑战题目
这里提供一题可选的挑战题目链接，是LeetCode困难题目，依然来自@CaptinKoo大佬的推荐，此题的一种解法用到ROWS BETWEEN子句。

LeetCode-601体育馆的人流量

4.2 如何理解窗口函数的“窗口”？

既然这种函数叫"窗口函数"，那么它应该可以像"窗口"一样，通过滚动的方式，获取一定范围内的视图。

而滚动的方式恰恰就是ROWS BETWEEN子句。通过ROWS BETWEEN子句，获取窗口函数结果的范围，从而有给用户"窗口"的感觉。

用术语表达，则是：通过定义帧，决定窗口的大小。
窗口函数定义帧通常有两种方式：RANGE和ROWS, 两者决定窗口帧的边界如何计算。

• RANGE 基于排序列的值定义帧
• ROWS 基于行数定义帧，不考虑排序列

由于两者用法相似，且一般ROWS BETWEEN 子句会用得多一些，因此本文的语法概述忽略了RANGE子句。此处作为补充，供读者参考。

4.3 总结

本文借由好兄弟@CaptinKoo两个月前教过我的窗口函数知识，截至发文日期顺利解决一个相对比较复杂的业务的故事，记录我从CaptinKoo学到的窗口函数相关知识，以及CaptinKoo大佬推荐的相关习题，以及我个人本次实战的脱敏描述。

通过本文，我们学习到了：

• Mysql 窗口函数相关概念：其中，语法结构是重点；
• 常见窗口函数：聚合窗口函数、专用窗口函数（排序函数、分布函数等）
• 相关习题与练习
• 一个实际的练习供大佬们参考
• 窗口函数“窗口”的体现，ROWS BETWEEN子句相关补充知识点

参考资料

• 知乎-窗口函数优秀参考文章1
• 知乎-窗口函数优秀参考文章2
• 优快云-窗口函数优秀参考文章1
• 优快云-窗口函数优秀参考文章2

再次感谢@CaptinKoo的指导！