需要SQL学习资料的同学见文末的资料领取方法。

对于窗口函数，比如row_number()，rank()，dense_rank()，NTILE()，PERCENT_RANK()等等，现在MySQL8.0+版本已经支持了!

这是一个原始数据表，数据用于测试

第一部分：开窗函数和排名类函数结合

1.使用SQL查看工资排名(注意，这个功能如果没有开窗函数还是比较难写的哦，有兴趣可以试一下， 但是现在却如此简单！ )

SELECT
       `name`,
       `dept`,
       `salary`,
       row_number () over (PARTITION BY `dept` ORDER BY salary DESC ) AS salary_rank
FROM
       t_user

得到结果:

2.使用开窗函数计算每个部门工资最高的前3个人 (这个功能如果没有开窗函数会很复杂)

SELECT
	*
FROM
	(
SELECT
`name`,
`dept`,
`salary`,
			 row_number () over (PARTITION BY `dept` ORDER BY salary DESC) AS salary_rank
FROM
			t_user
	) AS tmp
WHERE
	tmp.salary_rank <= 3

得到结果:

和上面 row_number()非常类似的一个开窗函数还有 rank()

rank函数用于返回结果集的分区内每行的排名，行的排名是相关行之前的排名数加一。简单来说rank函数就是对查询出来的记录进行排名，与row_number函数不同的是，rank函数考虑到了over子句中排序字段值相同的情况，如果使用rank函数来生成序号，over子句中排序字段值相同的序号是一样的，后面字段值不相同的序号将跳过相同的排名号排下一个，也就是相关行之前的排名数加一，可以理解为根据当前的记录数生成序号，后面的记录依此类推。

dense_rank函数的功能与rank函数类似，dense_rank函数在生成序号时是连续的，而rank函数生成的序号有可能不连续。dense_rank函数出现相同排名时，将不跳过相同排名号，rank值紧接上一次的rank值。在各个分组内，rank()是跳跃排序，有两个第一名时接下来就是第三名，dense_rank()是连续排序，有两个第一名时仍然跟着第二名。

第二部分：开窗函数和SUM()等聚合函数结合

SELECT
`name`,
`dept`,
`salary`,
SUM(salary) over (PARTITION BY `dept`)
FROM
	t_user

结果可以看到，这个语句效果和SUM()配合Group BY 使用效果是一样的，只是结果集格式不同而已:

但是，在上面的语句中加上ORDER BY之后，结果就完全不同了！需要特别注意

SELECT
`name`,
`dept`,
`salary`,
SUM(salary) over (PARTITION BY `dept` ORDER BY salary ASC)
FROM
	t_user

结果:

总结规律: 有order by；按照排序连续累加；无order by，计算partition by后的和；over()中没有partition by，计算所有数据总和

同时，order by 的ASC和DESC也会导致结果不同!

第三部分 分析函数(lag、lead)

lag与lead函数是跟偏移量相关的两个分析函数，通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据(lag)和后N行的数据(lead)作为独立的列,从而更方便地进行进行数据过滤。这种操作可以代替表的自联接，并且LAG和LEAD有更高的效率。

lead() over([partition by prov_name [ORDER BY val_cnt]])

lag、lead有三个参数，第一个是表达式或字段，第二个是偏移量，第三个是为控制默认赋值

例如：lead(field, num, defaultvalue) field需要查找的字段，num往后查找的num行的数据，defaultvalue没有符合条件的默认值。

SELECT
`name`,
`dept`,
`salary`,
	lag (salary, 1) over (PARTITION BY `dept` ORDER BY salary DESC)
FROM
	t_user

得出以下结果

分析函数执行后结果,可以看出来，lag函数就是把同个partition组内的order by排名上一条放到自己后面作为一个新列,

这个效果在需要错位相减,做逐差计算增长率之类的时候简直就是神器！

lead()函数和lag函数左右相反，偏移的方向不同而已

SELECT
`name`,
`dept`,
`salary`,
lead (salary, 1) over (PARTITION BY `dept` ORDER BY salary DESC) '分析函数结果'
FROM
	t_user

结果:

资料的领取方法(任选一)：

1. 分享此篇文章到朋友圈，并获得5个赞。

2. 分享本文到100人以上的数据分析微信群(温馨提醒，小心被T)。

完成后，加微信 L23683716，发截图，我们会尽快给您发送资料。

学习交流请加小编入群。