mysql滑动窗口函数

滑动窗口函数是MySQL中的一种特殊函数，用于在满足特定条件的记录集合上执行操作。滑动窗口函数可以分为静态窗口和动态窗口两种类型。

静态窗口函数只有partition by子句，没有order by子句和rows子句，并且窗口大小是固定的。对于每条记录，静态窗口函数都在其所属的窗口内执行相应的操作。

动态窗口函数则根据记录的不同而变化。它包含partition by子句和order by子句，可以设置窗口的分组和排序规则。通过指定rows子句，可以进一步设置窗口的上下边界，实现滑动窗口的功能。

以下是一些MySQL中常用的滑动窗口函数：

1. ROW_NUMBER()：为每条记录分配一个唯一的序列号。
2. RANK()：计算每条记录在当前窗口中的排名。
3. DENSE_RANK()：计算每条记录在当前窗口中的密集排名。
4. LAG()：返回当前记录之前某个记录的值。
5. LEAD()：返回当前记录之后某个记录的值。
6. FIRST_VALUE()：返回当前窗口中的第一个记录的值。
7. LAST_VALUE()：返回当前窗口中的最后一个记录的值。
8. SUM()、AVG()、MAX()、MIN()：计算当前窗口中某个列的总和、平均值、最大值、最小值。

相关问题

LAG mysql 窗口函数

LAG是MySQL中的窗口函数之一。它用于获取当前行之前的指定行数的数据，可以用来进行滑动窗口计算。LAG函数的语法如下：

LAG(expression, offset, default_value) OVER (PARTITION BY partition_expression ORDER BY sort_expression)

- `expression`：要返回的列或表达式。
- `offset`：表示向前偏移的行数，可以为正整数或负整数。
- `default_value`：可选参数，如果偏移后的行不存在，则返回该默认值。
- `PARTITION BY`：可选的分区子句，用于将结果集分成多个分区。
- `ORDER BY`：指定排序的列或表达式。

例如，假设有一个名为`orders`的表，包含订单号、日期和销售额等列。我们想要获取每个订单的前一天的销售额，可以使用LAG函数：

SELECT order_id, order_date, sales,
       LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY order_date) AS previous_sales
FROM orders;

这将返回一个结果集，其中包含每个订单的订单号、日期、销售额以及前一天的销售额。

请注意，LAG函数需要MySQL版本8.0或更高版本才能使用。

mysql窗口函数和聚集函数

### MySQL 中窗口函数与聚集函数的区别

#### 场景适用性差异

当需要考虑数据的时间段或上下文信息时，窗口函数更为适合[^1]。例如，在计算移动平均线、累计求和或其他涉及时间序列分析的操作时，窗口函数能够保留原始行数的同时提供所需的信息。

相反，如果仅需对一组特定列进行简单汇总而不关心其他行的影响，则应选用传统的SQL聚合函数来提高效率。这类操作通常包括COUNT()、SUM()、AVG()等标准聚合运算。

#### 功能特性对比

窗口函数允许针对每一行独立应用逻辑处理，并保持输出表中的行数量不变；相比之下，普通的聚合查询会将多行压缩成单一行的结果集[^2]。这意味着通过窗口函数可以获得更加细致化的数据分析视角，而不仅仅是整体层面的统计数据摘要。

此外，值得注意的是，虽然两者都可以实现相似的功能——比如利用OVER子句使常规聚合变为基于分区/排序后的滚动计算形式——但在具体实施方式上存在本质差别：

- **聚集函数**：作用于整个分组并返回单一值；
- **窗口函数**：遍历每一条记录并在其对应的范围内执行相应操作，最终得到相同数目但经过增强的新字段列表。

#### 语法结构说明

以下是两种类型的典型写法示例：

##### 聚集函数

SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department;

此命令按照部门划分员工群体，并为每个部分生成一个代表性的薪资均值作为新属性加入到结果集中。

##### 窗口函数

SELECT employee_id,
       salary,
       SUM(salary) OVER (PARTITION BY department ORDER BY hire_date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) as cumulative_sum
FROM employees;

上述代码片段展示了如何在一个给定的工作单位内部按入职日期先后顺序累加个人薪酬总额的过程。这里的关键在于`OVER()`后面的参数定义了一个滑动视窗机制，它决定了哪些先前的数据项会被纳入当前计算范围之内[^5]。