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Mysql8.0 推出的强大功能窗口函数（Window Functions）

news 来源：原创 2025/6/22 3:32:21

🧠 一、什么是窗口函数？

窗口函数是 SQL 中一种在保留原始行的基础上，对行进行分组排序后执行聚合、排名、累计等计算的方法。

与传统的 GROUP BY 聚合不同的是：

👉 窗口函数不会把多行聚成一行，而是为每一行都保留详细信息并加上一个“窗口内”的计算结果。

🧾 二、窗口函数的语法

WINDOW_FUNCTION() OVER ( PARTITION BY column1 ORDER BY column2 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW )

🧱 组成部分详解：

语法部分	说明
`WINDOW_FUNCTION()`	执行的函数，如 `SUM()`、`AVG()`、`ROW_NUMBER()` 等
`PARTITION BY`	窗口分组，像 `GROUP BY`，将数据按这个字段分成一个一个“窗口”
`ORDER BY`	窗口内的排序逻辑，很多函数必须指定排序顺序
`ROWS BETWEEN`	控制窗口的范围（行数范围）

🧰 三、常见窗口函数

基本上就是我们日常使用的一些函数

函数名	用途
`ROW_NUMBER()`	每行编号（分组后从1开始）
`RANK()` / `DENSE_RANK()`	排名
`SUM(col)`	累加
`AVG(col)`	移动平均
`LAG(col)` / `LEAD(col)`	前一行/后一行值

🧪 四、实战讲解

4.1 小例子

首先我们先搞一个基础的测试表，类型顺序打乱，

基础需求就是每一个类型在每一时刻都有一个score，我们始终以id最新的为准，然后我们想要计算，某一时刻，score的累计值，表如下：

窗口函数如下

WITH test_sum AS(SELECT id ,TYPE,sum(score) OVER (PARTITION BY TYPE ORDER BY id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS col_scoreFROM test 
)SELECT * FROM test_sum;

1. `WITH` 子句（公用表表达式）

WITH test_sum AS (...) 是一个 公用表表达式（CTE），它用于定义一个临时的结果集，并将其命名为 test_sum。然后，我们可以在后续的查询中引用这个临时结果集。这个查询的 主要作用是计算一个分组中的每个记录的滚动平均 score。

2. 内部 `SELECT` 查询的部分解释

SELECT id, TYPE, AVG(score) OVER 
(PARTITION BY TYPE ORDER BY id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) 
AS col_score FROM test

这部分查询涉及到以下几个部分：

（1）字段选择：

id 和 TYPE：查询的字段是 id 和 TYPE，这些字段会出现在最终的结果中。
AVG(score)：AVG() 是一个聚合函数，用于计算某一列的平均值。在这里它用于计算每个分组内的 score 平均值。

（2）窗口函数 SUM`() OVER (...)`：

SUM(score)：计算窗口范围内的 score 总值。
OVER (...)：这里的 OVER 关键字表示窗口函数，用于在指定的窗口范围内执行 SUM() 聚合计算。

（3）`PARTITION BY TYPE`：

通过 PARTITION BY TYPE，我们将数据分成不同的组（即按 TYPE 列分组）。每个分组内的数据会独立进行窗口函数的计算。
- 举例：如果 TYPE 有值 A 和 B，那么 AVG(score) 会分别计算 TYPE = A 和 TYPE = B 两个分组中的平均值。

（4）`ORDER BY id`：

ORDER BY id 指定了每个分组内部的排序规则，按照 id 字段进行排序。排序后，窗口函数会根据这个排序进行计算。
- 举例：假设分组后的数据按 id 排序（从小到大），AVG() 会根据这个顺序进行滚动计算。

（5）`ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW`：

ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW 定义了窗口的范围：
- UNBOUNDED PRECEDING：表示从分组的第一行开始。
- CURRENT ROW：表示窗口的结束是当前行。

4.2 计算交易流水

需求按照id 从小到大，计算每一个账户的最终 balance ，并体现在该账户id最大的那条数据的balance中，期间每一个balance都要计算出来当时的 balance，credit是加， debit是减

有了上面的铺垫，所以这里就直接上SQL

WITH balance_calculation AS (SELECT id,account_code,credit_amount,debit_amount,-- 计算余额：按账户分组，按流水创建时间排序，前一行余额 + 当前行的 credit_amount - debit_amountSUM(credit_amount - debit_amount) OVER (PARTITION BY account_code ORDER BY create_at  ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS balanceFROM tbl_posting_line
)
-- 更新最终的 balance
UPDATE tbl_posting_line t
JOIN balance_calculation bc ON t.id = bc.id
SET t.balance = bc.balance;

📌 五、窗口函数 VS 聚合函数

对比点	聚合函数（`GROUP BY`）	窗口函数（`OVER(...)`）
是否保留原始行	❌ 会合并	✅ 会保留
适合做什么	汇总统计报表	排名、累计、滑动统计
支持列	限制较多	更灵活
复杂分析	一般	更强大

📦 六、窗口函数常用场景

场景	示例函数
排名	`RANK()`, `ROW_NUMBER()`
累计金额	`SUM(...) OVER(...)`
环比分析	`LAG()`, `LEAD()`
分组内排序	`ROW_NUMBER()`
分组内前N	`ROW_NUMBER()` + `WHERE`

✅ 七、使用注意事项

需要 MySQL 8.0+；
在 UPDATE JOIN 中要小心更新逻辑（务必用唯一标识如 id）；
OVER() 不能用于 WHERE，但可以用于 CTE 或子查询；
如果性能是关键，建议先试试窗口函数效率 vs 存储过程。

Mysql8.0 推出的强大功能窗口函数（Window Functions）

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