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Fonction de la fenêtre MySQL: ce n'est pas seulement le classement
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Analyse de la fonction de fenêtre mysql cas

Apr 08, 2025 am 09:51 AM
mysql outil Fonction d'agrégation Combat de fonction de fenêtre

Analyse de la fonction de fenêtre mysql cas

Fonction de la fenêtre MySQL: ce n'est pas seulement le classement

Beaucoup d'amis pensent que la fonction de fenêtre de MySQL (fonction de fenêtre) n'est utilisée que pour le classement, mais ce n'est pas le cas. Il a beaucoup de choses à faire! Dans cet article, parlons des fonctions de fenêtre, de l'utilisation de base à une utilisation avancée, puis à certains pièges, pour vous aider à ma?triser à fond cette arme. Après l'avoir lu, vous pouvez non seulement gérer facilement divers scénarios de classement, mais également l'utiliser de manière flexible pour résoudre des problèmes d'analyse de données plus complexes, et même écrire un SQL plus élégant et efficace que d'autres.

Permettez-moi de parler d'abord des bases. Une fonction de fenêtre, tout simplement, calcule un ensemble de données, mais ne "compresse" pas les données dans une ligne comme la fonction agrégée, mais conserve le nombre de lignes des données d'origine et ajoute des résultats de calcul pour chaque ligne. C'est comme une "fenêtre" mobile qui glisse dans l'ensemble de données, en calculant une partie des données à la fois.

Par exemple, supposons qu'il existe un tableau de commande contenant l'ID de commande, l'ID client et le montant de la commande. Vous voulez savoir combien de montants de commande par classement parmi tous les montants de la commande client. à l'heure actuelle, RANK() est utile:

SELECT
 order_id,
client_id,
order_amount,
Rank () over (ordonnance by order_amount dec) comme rang

DEPUIS

 ORDERS; </code> 

Ce code attribue un classement à chaque commande, triant de haut à bas selon le montant de la commande. over (ordonnance par ordre_amount dec) Cette pièce est les "règles" qui définissent la fenêtre, expliquant à la fonction comment "déplacer" la fenêtre.

Cependant, la fonction rank () a un défaut mineur: si plusieurs commandes ont le même montant, ils obtiendront le même classement, ce qui fait sauter le classement. Par exemple, s'il y a deux commandes avec un montant total de 100 et qu'ils sont tous deux classés en premier, alors la commande suivante sera classée 3 au lieu de 2. Pour le moment, vous pouvez envisager dense_rank () , qui n'aura pas de classement, ou utilisera row_number () , qui n'aura pas de classement unique à chaque ligne, quelle que soit la quantité de commande. La fonction à choisir dépend de vos besoins spécifiques. C'est comme choisir un outil, cela dépend de la situation.

Jetons un coup d'?il à certains avancés. La fonction de fenêtre peut combiner la clause partition par pour effectuer des calculs de groupe sur les données. Par exemple, vous souhaitez savoir combien de montants de commande pour chaque client sont classés au sein de leurs clients:

 <code class = "Language-SQL"> Sélectionner
order_id,
client_id,
order_amount,
Rank () over (partition by Customer_id Order par ordre_amount dec) en tant que client_rank

DEPUIS

 commandes; </code> 

Ici, partition par client_id Données de groupe par ID client, puis classez et calculez dans chaque groupe. C'est comme diviser les données en plusieurs "fenêtres", chaque "fenêtre" calcule indépendamment les classements.

En plus du classement, les fonctions de fenêtre peuvent faire beaucoup d'autres choses, telles que le calcul des sommes cumulatives, des moyennes mobiles, des valeurs de décalage, etc. Par exemple, calculez le montant de la commande cumulative pour chaque client:

 <code class = "Language-SQL"> Sélectionner
order_id,
client_id,
order_amount,
Sum (order_amount) over (partition by customer_id order by order_id) comme cumulative_amount

DEPUIS

 ORDERS; </code> 

Ici, la fonction sum () est utilisée comme fonction de fenêtre pour calculer le montant de la commande cumulative pour chaque client. Order by ORDER_ID Spécifie l'ordre d'accumulation.

Bien s?r, il y a certaines choses auxquelles faire attention lors de l'utilisation des fonctions de fenêtre. Par exemple, les performances des fonctions de fenêtre peuvent être affectées par la quantité de données, en particulier lorsqu'ils traitent de grands ensembles de données. Par conséquent, dans les applications pratiques, il est nécessaire de sélectionner les fonctions de fenêtre et les stratégies d'optimisation appropriées en fonction de circonstances spécifiques. Parfois, une sous-requête simple peut être plus efficace qu'une fonction de fenêtre. Cela vous oblige à tester et à sélectionner en fonction des conditions réelles.

Enfin, ce que je veux dire, c'est que la ma?trise des fonctions de fenêtre peut vous rendre à l'aise dans le domaine de l'analyse des données. Ce n'est pas seulement un simple outil de classement, mais aussi un puissant outil de traitement des données qui peut vous aider à résoudre de nombreux problèmes de données complexes. Pratiquez plus et essayez plus, et vous trouverez plus de ses utilisations magiques. N'oubliez pas que l'élégance et l'efficacité du code sont la poursuite ultime des programmeurs!

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