窗函数mysql简介：

窗函数在MySQL中的强大应用与深度解析 在数据分析和数据库操作中，窗函数（Window Functions）无疑是一项强大的工具

    MySQL从8.0版本开始正式引入了窗函数，这一特性极大地增强了其在复杂数据处理和高级分析方面的能力

    窗函数允许我们在不需要将数据分组到不同行的情况下，执行各种计算，如排名、累计和、移动平均等

    本文将深入探讨窗函数在MySQL中的应用，通过实例展示其强大功能，并解释为何窗函数是现代数据分析不可或缺的一部分

     一、窗函数的基本概念 窗函数，顾名思义，是在一个“窗口”内对数据进行操作的函数

    这个“窗口”是基于一组行定义的，这些行与当前行有某种关系（如相邻、排序顺序等）

    窗函数与传统的聚合函数（如SUM、AVG）不同，聚合函数将多行数据汇总为单一值，而窗函数则是在保持数据行独立性的同时，执行复杂的计算

     窗函数的基本语法如下： sql 【ROWS or RANGE 】) -`     -`over`子句：定义了窗函数的“窗口”

    ="" -`partition="" by`：将结果集划分为分区，每个分区独立计算窗函数

    ="" -`order="" by`：指定窗口内数据的排序方式

    ="" -`rows="" or="" range=""     如果不指定，默认为整个分区

    ="" 二、窗函数在mysql中的实际应用="" 1.排名函数：row_number(),="" rank(),="" dense_rank()="" 排名函数常用于需要对数据进行排序并赋予唯一或重复排名的情况

    ="" -`row_number()`：为每一行分配一个唯一的序号，不考虑重复值

    ="" -`rank()`：为每一行分配排名，如果值相同则排名相同，但后续排名会跳过

    ="" -`dense_rank()`：与rank()类似，但后续排名不会跳过

    ="" 示例：假设有一个销售记录表sales，包含销售人员id和销售额

    我们希望按销售额对所有销售人员进行排名

    ="" sql="" select="" salesperson_id,="" sales_amount,="" row_number()="" over(order="" by="" sales_amount="" desc)="" as="" row_num,="" rank()="" sales_rank,="" dense_sales_rank="" from="" sales;="" 2.累计和与移动平均：sum(),="" avg()与窗口范围="" 累计和与移动平均是时间序列分析中常用的技术，窗函数能高效地计算这些值

    ="" -`sum()="" over(...)`：计算窗口内的累计和

    ="" -`avg()="" over(...)`：计算窗口内的平均值

    ="" 示例：假设有一个每日销售记录表`daily_sales`，我们希望计算每个日期的累计销售额和7天移动平均销售额

    ="" sale_date,="" sum(sales_amount)="" sale_date)="" cumulative_sales,="" avg(sales_amount)="" sale_date="" rows="" between6="" preceding="" and="" current="" row)="" moving_avg_sales="" daily_sales;="" 在这个例子中，`rows="" row`定义了窗口范围，即当前行及其前6行，用于计算7天的移动平均

    ="" 3.领先与滞后函数：lead(),="" lag()="" 领先（lead）与滞后（lag）函数用于访问当前行的前后行数据，非常适合时间序列分析或需要比较相邻记录的场景

    ="" -`lead(, ,      -`lag(, ,     >    >