MySQL 8.0のウィンドウ関數(shù)とは何ですか？複雑な計(jì)算を?qū)g行するためにどのように使用できますか？

MySQL 8.0のウィンドウ関數(shù)は、現(xiàn)在の行に何らかの形で関連する一連のテーブル行で計(jì)算を?qū)g行する関數(shù)の一種です。複數(shù)の行を単一の出力行に崩壊させる通常の集計(jì)関數(shù)とは異なり、ウィンドウ関數(shù)は行を単一の出力行にグループ化しません。代わりに、ウィンドウフレームで定義された特定の基準(zhǔn)を満たす行のセットに基づいて、基礎(chǔ)となるクエリの各行の値を返します。

ウィンドウ関數(shù)は、複雑な計(jì)算をいくつかの方法で実行するために使用できます。

1. ランキング： RANK() 、 DENSE_RANK() 、 ROW_NUMBER()などの関數(shù)を使用して、結(jié)果セットのパーティション內(nèi)の各行にランクを割り當(dāng)てることができます。これは、ソートされたセット內(nèi)の行の位置を識別するのに役立ちます。
2. 集約： SUM() 、 AVG() 、 MIN() 、 MAX()などの関數(shù)をウィンドウ関數(shù)として使用して、実行の合計(jì)、移動平均、またはその他の集約値を行のウィンドウにわたって計(jì)算できます。これにより、結(jié)果セットを崩壊させることなく、結(jié)果セットの他の行に依存する計(jì)算が可能になります。
3. 分析関數(shù)： LAG() 、 LEAD() 、 FIRST_VALUE() 、 LAST_VALUE()などの関數(shù)により、同じ結(jié)果セット內(nèi)の前または後続の行からデータにアクセスできます。これは、時(shí)系列分析や行間の値の比較に特に役立ちます。
4. 分布関數(shù)： NTILE() 、 PERCENT_RANK() 、 CUME_DIST()などの関數(shù)は、結(jié)果セットを指定された數(shù)のグループに分割するか、ウィンドウ內(nèi)の値の相対的狀態(tài)を計(jì)算するのに役立ちます。

複雑な計(jì)算にウィンドウ関數(shù)を使用するには、 SELECT句の関數(shù)を指定し、 OVER句を使用してウィンドウを定義します。 OVER句には、各パーティション內(nèi)の行の順序を指定するために、結(jié)果セットをパーティションとORDER BY PARTITION BYを含めることができます。

MySQL 8.0で利用可能な特定のウィンドウ関數(shù)は何ですか？

MySQL 8.0は、さまざまなウィンドウ関數(shù)をサポートしています。これは次のように分類できます。

• ランキング関數(shù)：

  • ROW_NUMBER() ：結(jié)果セットのパーティション內(nèi)で一意のシーケンシャル整數(shù)を列に割り當(dāng)てます。
  • RANK() ：結(jié)果セットのパーティション內(nèi)の各行にランクを割り當(dāng)て、絆があるランキングにギャップがあります。
  • DENSE_RANK() ： RANK()に似ていますが、ランキングにはギャップがありません。

• 集計(jì)関數(shù)：

  • SUM() ：値のセットの合計(jì)を計(jì)算します。
  • AVG() ：値の平均を計(jì)算します。
  • MIN() ：値のセットの最小値を返します。
  • MAX() ：一連の値の最大値を返します。
  • COUNT() ：セット內(nèi)の行數(shù)をカウントします。

• 分析機(jī)能：

  • LAG() ：同じ結(jié)果セットで前の行からのデータにアクセスします。
  • LEAD() ：同じ結(jié)果セットで後続の行からのデータにアクセスします。
  • FIRST_VALUE() ：順序付けられた値のセットで最初の値を返します。
  • LAST_VALUE() ：順序付けられた値のセットで最後の値を返します。

• 配布関數(shù)：

  • NTILE() ：順序付けられたデータセットを指定された數(shù)のグループに分割します。
  • PERCENT_RANK() ：結(jié)果セット內(nèi)の行の相対ランクを計(jì)算します。
  • CUME_DIST() ：ウィンドウ內(nèi)の値の累積分布を計(jì)算します。

ウィンドウ機(jī)能は、MySQL 8.0のクエリパフォーマンスをどのように改善しますか？

ウィンドウ関數(shù)は、MySQL 8.0のクエリパフォーマンスをいくつかの方法で大幅に改善できます。

1. 複雑さの削減：単一のクエリ內(nèi)で複雑な計(jì)算を?qū)g行できるようにすることにより、ウィンドウ関數(shù)は複數(shù)のサブQuerieまたは自己參加の必要性を減らすことができます。
2. 効率的なデータ処理：ウィンドウ関數(shù)は、より効率的な方法でデータを処理するために最適化されています。データベースエンジンの內(nèi)部並べ替えおよび分割メカニズムを活用できます。これにより、従來のSQLコンストラクトを使用した同等の操作と比較して、実行時(shí)間が速くなります。
3. 最小化されたデータの動き：ウィンドウ関數(shù)はウィンドウフレームで定義された行のセットで動作するため、クエリの異なる部分間に大量のデータを移動する必要性を最小限に抑えることができます。
4. 並列処理：MySQL 8.0は、ウィンドウ関數(shù)を?qū)g行するときに並列処理機(jī)能を活用し、マルチコアプロセッサのより良い利用を可能にし、クエリの全體的な実行時(shí)間を潛在的に削減できます。
5. 最適化されたメモリの使用量：ウィンドウ関數(shù)は、ストリーミング方法でデータを処理できるため、代替メソッドよりもメモリ効率が高くなり、中間結(jié)果をメモリに保存する必要性を減らすことができます。

MySQL 8.0のデータ分析にウィンドウ関數(shù)を使用する例を提供できますか？

MySQL 8.0のデータ分析にウィンドウ関數(shù)を使用する例を次に示します。時(shí)間の経過とともにさまざまな製品の販売データを含むsalesと呼ばれるテーブルがあり、過去12か月間の各製品の販売パフォーマンスを分析したいとします。

 <code class="sql">CREATE TABLE sales ( sale_date DATE, product_id INT, sales_amount DECIMAL(10, 2) ); -- Sample data INSERT INTO sales VALUES ('2023-01-01', 1, 100.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-02-01', 1, 120.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-03-01', 1, 110.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-01-01', 2, 150.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-02-01', 2, 160.00); INSERT INTO sales VALUES ('2023-03-01', 2, 170.00); -- Query using window functions SELECT sale_date, product_id, sales_amount, -- Calculate the running total of sales for each product SUM(sales_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS running_total, -- Calculate the average sales over the last 3 months for each product AVG(sales_amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS avg_last_3_months, -- Calculate the rank of the current month's sales within the product's sales history RANK() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sales_amount DESC) AS sales_rank FROM sales ORDER BY product_id, sale_date;</code>

この例では、ウィンドウ関數(shù)を以下に使用します。

• SUM()を使用して、各製品の販売の合計(jì)をsum（） PARTITION BY product_idとORDER BY sale_dateと計(jì)算します。
• AVG()を使用して、各製品の過去3か月間の平均売上を計(jì)算しROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROWで定義されたウィンドウフレームを使用します。
• PARTITION BY product_idとORDER BY sales_amount DESCを使用して、 RANK()を使用して、製品の販売履歴內(nèi)の今月の売上をランク付けします。

このクエリは、販売パフォーマンスの包括的な分析を提供し、各製品の時(shí)間の経過とともにトレンドとランキングをすべて1つのクエリ內(nèi)で見ることができます。

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