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MySQL 窗口函数：功能、使用场景与性能优化

news 来源：原创 2025/9/21 20:06:52

MySQL 8.0 引入了一个强大的新特性——**窗口函数（Window Functions）**。它为数据分析和复杂查询提供了极大的便利，但同时也可能带来性能问题。本文将带你快速了解窗口函数的功能、使用场景以及如何优化性能。

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## **什么是窗口函数？**

窗口函数是一种特殊的 SQL 函数，用于在查询结果集上执行复杂的分析操作。与传统的聚合函数（如 `SUM()`、`AVG()`）不同，窗口函数不会合并行，而是保留每一行的数据，同时允许对一组相关行进行计算。

### **基本语法**

```sql

function_name(expression) OVER (

[PARTITION BY partition_expression]

[ORDER BY sort_expression]

[ROWS|RANGE BETWEEN start AND end]

)

```

- **`function_name`**：窗口函数名称，例如 `ROW_NUMBER()`、`RANK()`、`SUM()`。

- **`OVER()`**：定义窗口范围的关键字。

- **`PARTITION BY`**：分组，类似于 `GROUP BY`，但不会合并行。

- **`ORDER BY`**：指定窗口内的排序规则。

- **`ROWS/RANGE BETWEEN`**：定义窗口的边界范围。

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## **窗口函数的主要功能**

### **1. 排名类函数**

用于计算行的排名或顺序：

- **`ROW_NUMBER()`**：为每一行分配一个唯一的序号。

- **`RANK()`**：根据排序规则分配排名，相同值的行排名相同，后续排名会跳过。

- **`DENSE_RANK()`**：与 `RANK()` 类似，但不会跳过后续排名。

**示例：生成学生分数排名**

```sql

SELECT

id,

score,

RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank_num

FROM students;

```

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### **2. 聚合类函数**

用于在窗口范围内进行聚合计算：

- **`SUM()`**：累计求和。

- **`AVG()`**：移动平均。

- **`MIN()` 和 `MAX()`**：最小值和最大值。

**示例：计算累计销售额**

```sql

SELECT

id,

sale_amount,

SUM(sale_amount) OVER (ORDER BY id) AS cumulative_sum

FROM sales;

```

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### **3. 偏移类函数**

用于访问当前行之前或之后的行：

- **`LAG(column)`**：获取当前行之前的值。

- **`LEAD(column)`**：获取当前行之后的值。

**示例：比较当前行与前一行的分数**

```sql

SELECT

id,

score,

LAG(score) OVER (ORDER BY id) AS prev_score

FROM students;

```

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## **窗口函数的使用场景**

1. **排行榜**：按分数或其他指标生成排名。

2. **累计计算**：如累计销售额、累计用户数。

3. **移动平均**：如时间序列数据分析。

4. **前后行比较**：如环比增长率、同比分析。

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## **窗口函数的性能问题**

尽管窗口函数功能强大，但在处理大数据集时可能会遇到性能瓶颈。以下是常见问题及优化方法：

### **1. 全表扫描**

窗口函数通常需要对整个结果集进行排序或分组操作，可能导致全表扫描。

**优化方法**：为排序字段创建索引，减少扫描开销。

```sql

CREATE INDEX idx_score ON students(score);

```

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### **2. 排序开销**

窗口函数的核心操作之一是排序，复杂度为 **O(n log n)**。

**优化方法**：

- 使用索引优化排序。

- 缩小初始数据集，提前过滤掉不需要的行。

```sql

WITH FilteredData AS (

SELECT * FROM students WHERE score > 80

)

SELECT

id,

score,

RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank_num

FROM FilteredData;

```

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### **3. 分区计算**

`PARTITION BY` 会增加计算复杂度，只有在必要时才使用。

**优化方法**：避免不必要的分区。

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### **4. 窗口范围定义**

`ROWS BETWEEN` 性能优于 `RANGE BETWEEN`，尽量选择前者。

```sql

-- 高效

SUM(score) OVER (ORDER BY id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)

-- 较低效

SUM(score) OVER (ORDER BY id RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)

```

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### **5. 分页优化**

窗口函数与分页结合时，可以通过嵌套查询或临时表优化性能。

```sql

WITH RankedData AS (

SELECT

id,

score,

RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank_num

FROM students

)

SELECT *

FROM RankedData

WHERE rank_num BETWEEN 21 AND 30; -- 分页：第 21 到第 30 名

```

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## **总结**

MySQL 窗口函数是一项强大的工具，能够帮助开发者轻松实现复杂的分析操作，如排名、累计计算和前后行比较等。然而，在处理大数据集时需要注意性能问题。通过以下优化策略，可以显著提升查询效率：

1. 使用索引优化排序。

2. 缩小初始数据集。

3. 避免不必要的分区。

4. 选择合适的窗口范围。

5. 优化分页逻辑。

希望本文能帮助你更好地理解和使用 MySQL 窗口函数！如果你正在处理需要复杂计算的查询，不妨尝试一下窗口函数，它会让你的 SQL 查询更加高效和优雅！

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