MYSQL 三、mysql基础知识 7(MySQL8其它新特性)
一、mysql8新特性概述
MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本 ,可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8版本在功能上 做了显著的改进与增强,开发者对MySQL的源代码进行了重构,最突出的一点是多MySQL Optimizer优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善,还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。
1.1 MySQL8.0 新增特性
1. 更简便的NoSQL支持 NoSQL泛指非关系型数据库和数据存储。随着互联网平台的规模飞速发展,传统的关系型数据库已经越来越不能满足需求。从5.6版本开始,MySQL就开始支持简单的NoSQL存储功能。MySQL 8对这一功能做了优化,以更灵活的方式实现NoSQL功能,不再依赖模式(schema)。
2. 更好的索引 在查询中,正确地使用索引可以提高查询的效率。MySQL 8中新增了 隐藏索引 和 降序索引 。隐藏索引可以用来测试去掉索引对查询性能的影响。在查询中混合存在多列索引时,使用降序索引可以提高查询的性能。
3.更完善的JSON支持 MySQL从5.7开始支持原生JSON数据的存储,MySQL 8对这一功能做了优化,增加了聚合函数 JSON_ARRAYAGG() 和 JSON_OBJECTAGG() ,将参数聚合为JSON数组或对象,新增了行内操作符 ->>,是列路径运算符 ->的增强,对JSON排序做了提升,并优化了JSON的更新操作。
4.安全和账户管理 MySQL 8中新增了 caching_sha2_password 授权插件、角色、密码历史记录和FIPS模式支持,这些特性提高了数据库的安全性和性能,使数据库管理员能够更灵活地进行账户管理工作。
5.InnoDB的变化 InnoDB是MySQL默认的存储引擎 ,是事务型数据库的首选引擎,支持事务安全表(ACID),支持行锁定和外键。在MySQL 8 版本中,InnoDB在自增、索引、加密、死锁、共享锁等方面做了大量的 改进和优化 ,并且支持原子数据定义语言(DDL),提高了数据安全性,对事务提供更好的支持。
6.数据字典 在之前的MySQL版本中,字典数据都存储在元数据文件和非事务表中。从MySQL 8开始新增了事务数据字典,在这个字典里存储着数据库对象信息,这些数据字典存储在内部事务表中。
7. 原子数据定义语句 MySQL 8开始支持原子数据定义语句(Automic DDL),即 原子DDL 。目前,只有InnoDB存储引擎支持原子DDL。原子数据定义语句(DDL)将与DDL操作相关的数据字典更新、存储引擎操作、二进制日志写入结合到一个单独的原子事务中,这使得即使服务器崩溃,事务也会提交或回滚。 使用支持原子操作的存储引擎所创建的表,在执行DROP TABLE、CREATE TABLE、ALTER TABLE、RENAME TABLE、TRUNCATE TABLE、CREATE TABLESPACE、DROP TABLESPACE等操作时,都支持原子操 作,即事务要么完全操作成功,要么失败后回滚,不再进行部分提交。 对于从MySQL 5.7复制到MySQL 8版本中的语句,可以添加 IF EXISTS 或 IF NOT EXISTS 语句来避免发生错误。
8.资源管理 MySQL 8开始支持创建和管理资源组,允许将服务器内运行的线程分配给特定的分组,以便 线程根据组内可用资源执行。组属性能够控制组内资源,启用或限制组内资源消耗。数据库管理员能够 根据不同的工作负载适当地更改这些属性。 目前,CPU时间是可控资源,由“虚拟CPU”这个概念来表 示,此术语包含CPU的核心数,超线程,硬件线程等等。服务器在启动时确定可用的虚拟CPU数量。拥有 对应权限的数据库管理员可以将这些CPU与资源组关联,并为资源组分配线程。 资源组组件为MySQL中的资源组管理提供了SQL接口。资源组的属性用于定义资源组。MySQL中存在两个默认组,系统组和用户 组,默认的组不能被删除,其属性也不能被更改。对于用户自定义的组,资源组创建时可初始化所有的属性,除去名字和类型,其他属性都可在创建之后进行更改。 在一些平台下,或进行了某些MySQL的配置时,资源管理的功能将受到限制,甚至不可用。例如,如果安装了线程池插件,或者使用的是macOS系统,资源管理将处于不可用状态。在FreeBSD和Solaris系统中,资源线程优先级将失效。在Linux系统中,只有配置了CAP_SYS_NICE属性,资源管理优先级才能发挥作用。
9.字符集支持 MySQL 8中默认的字符集由 latin1 更改为 utf8mb4 ,并首次增加了日语所特定使用的集 合,utf8mb4_ja_0900_as_cs。
10.优化器增强 MySQL优化器开始支持隐藏索引和降序索引。隐藏索引不会被优化器使用,验证索引的必 要性时不需要删除索引,先将索引隐藏,如果优化器性能无影响就可以真正地删除索引。降序索引允许优化器对多个列进行排序,并且允许排序顺序不一致。
11.公用表表达式 公用表表达式(Common Table Expressions)简称为CTE,MySQL现在支持递归和非递 归两种形式的CTE。CTE通过在SELECT语句或其他特定语句前 使用WITH语句对临时结果集 进行命名。
基础语法如下:
WITH cte_name (col_name1,col_name2 ...) AS (Subquery)SELECT * FROM cte_name;
1.2 MySQL8.0移除的旧特性
二、新特性1:窗口函数
2.1 使用窗口函数前后对比
# 假设我现在有这样一个数据表,它显示了某购物网站在每个城市每个区的销售额:
CREATE TABLE sales(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,city VARCHAR(15),county VARCHAR(15),sales_value DECIMAL
);INSERT INTO sales(city,county,sales_value)
VALUES
('北京','海淀',10.00),
('北京','朝阳',20.00),
('上海','黄埔',30.00),
('上海','长宁',10.00);# 查询:
mysql> SELECT * FROM sales;
+----+------+--------+-------------+
| id | city | county | sales_value |
+----+------+--------+-------------+
| 1 | 北京 | 海淀 | 10 |
| 2 | 北京 | 朝阳 | 20 |
| 3 | 上海 | 黄埔 | 30 |
| 4 | 上海 | 长宁 | 10 |
+----+------+--------+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)# 需求:现在计算这个网站在每个城市的销售总额、在全国的销售总额、每个区的销售额占所在城市销售
额中的比率,以及占总销售额中的比率。# 如果用分组和聚合函数,就需要分好几步来计算。
# 第一步,计算总销售金额,并存入临时表 a:
CREATE TEMPORARY TABLE a -- 创建临时表
SELECT SUM(sales_value) AS sales_value -- 计算总计金额
FROM sales;# 查看一下临时表 a :
mysql> SELECT * FROM a;
+-------------+
| sales_value |
+-------------+
| 70 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)# 第二步,计算每个城市的销售总额并存入临时表 b:
CREATE TEMPORARY TABLE b -- 创建临时表
SELECT city,SUM(sales_value) AS sales_value -- 计算城市销售合计
FROM sales
GROUP BY city;# 查看临时表 b :
mysql> SELECT * FROM b;
+------+-------------+
| city | sales_value |
+------+-------------+
| 北京 | 30 |
| 上海 | 40 |
+------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)# 第三步,计算各区的销售占所在城市的总计金额的比例,和占全部销售总计金额的比例。我们可以通过
下面的连接查询获得需要的结果:mysql> SELECT s.city AS 城市,s.county AS 区,s.sales_value AS 区销售额,
-> b.sales_value AS 市销售额,s.sales_value/b.sales_value AS 市比率,
-> a.sales_value AS 总销售额,s.sales_value/a.sales_value AS 总比率
-> FROM sales s
-> JOIN b ON (s.city=b.city) -- 连接市统计结果临时表
-> JOIN a -- 连接总计金额临时表
-> ORDER BY s.city,s.county;
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 城市 | 区 | 区销售额 | 市销售额 | 市比率 | 总销售额 | 总比率 |
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 上海 | 长宁 | 10 | 40 | 0.2500 | 70 | 0.1429 |
| 上海 | 黄埔 | 30 | 40 | 0.7500 | 70 | 0.4286 |
| 北京 | 朝阳 | 20 | 30 | 0.6667 | 70 | 0.2857 |
| 北京 | 海淀 | 10 | 30 | 0.3333 | 70 | 0.1429 |
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)#结果显示:市销售金额、市销售占比、总销售金额、总销售占比都计算出来了。#同样的查询,如果用窗口函数,就简单多了。我们可以用下面的代码来实现:mysql> SELECT city AS 城市,county AS 区,sales_value AS 区销售额,
-> SUM(sales_value) OVER(PARTITION BY city) AS 市销售额, -- 计算市销售额
-> sales_value/SUM(sales_value) OVER(PARTITION BY city) AS 市比率,
-> SUM(sales_value) OVER() AS 总销售额, -- 计算总销售额
-> sales_value/SUM(sales_value) OVER() AS 总比率
-> FROM sales
-> ORDER BY city,county;
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 城市 | 区 | 区销售额 | 市销售额 | 市比率 | 总销售额 | 总比率 |
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 上海 | 长宁 | 10 | 40 | 0.2500 | 70 | 0.1429 |
| 上海 | 黄埔 | 30 | 40 | 0.7500 | 70 | 0.4286 |
| 北京 | 朝阳 | 20 | 30 | 0.6667 | 70 | 0.2857 |
| 北京 | 海淀 | 10 | 30 | 0.3333 | 70 | 0.1429 |
+------+------+----------+-----------+--------+----------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)# 结果显示,我们得到了与上面那种查询同样的结果。
# 使用窗口函数,只用了一步就完成了查询。而且,由于没有用到临时表,执行的效率也更高了。很显
然,在这种需要用到分组统计的结果对每一条记录进行计算的场景下,使用窗口函数更好。
2.2 窗口函数分类
MySQL从8.0版本开始支持窗口函数。窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组,不同的是,分组操作会把分组的结果聚合成一条记录,而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。
- 静态窗口:函数的窗口大小是固定的,不会因为记录的不同而不同;
- 动态窗口:函数的窗口大小会随着记录的不同而变化
MySQL官方网站窗口函数的网址为https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html#function_row-number。
函数分类 | 函数 | 函数说明 |
序号函数 | ROW_NUMBER() | 顺序排序 |
RANK() | 并列排序,会跳过重复的序号,比如序号1、1、3 | |
DENSE_RANK() | 并列排序,不会跳过重复的序号,比如序号为1、1、2 | |
分布函数 | PERCENT_RANK() | 等值百分比 |
CUME_DIST() | 累积分布值 | |
前后函数 | LAG(expr,n) | 返回当前行的前n行的expr的值 |
LEAD(expr,n) | 返回当前行的后n行的expr的值 | |
首位函数 | FIRST_VALUE(expr) | 返回第一个expr的值 |
LAST_VALUE(expr) | 返回最后一个expr的值 | |
其他函数 | NTH_VALUE(expr,n) | 返回第n个expr的值 |
NTILE(n) | 将分区中的有序数据分为n个桶,记录桶编号 |
2.3 语法结构
窗口函数的语法结构是:
函数 OVER ( [ PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC | DESC ] )
函数 OVER 窗口名 … WINDOW 窗口名 AS ( [ PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC | DESC ] )
- OVER 关键字指定函数窗口的范围。
- 如果省略后面括号中的内容,则窗口会包含满足WHERE条件的所有记录,窗口函数会基于所有满足WHERE条件的记录进行计算。
- 如果OVER关键字后面的括号不为空,则可以使用如下语法设置窗口。
- 窗口名:为窗口设置一个别名,用来标识窗口。
- PARTITION BY子句:指定窗口函数按照哪些字段进行分组。分组后,窗口函数可以在每个分组中分别执行。
- ORDER BY子句:指定窗口函数按照哪些字段进行排序。执行排序操作使窗口函数按照排序后的数据记录的顺序进行编号。
- FRAME子句:为分区中的某个子集定义规则,可以用来作为滑动窗口使用。
2.4 分类讲解
# 创建表:
CREATE TABLE goods(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,category_id INT,category VARCHAR(15),NAME VARCHAR(30),price DECIMAL(10,2),stock INT,upper_time DATETIME
);# 添加数据:
INSERT INTO goods(category_id,category,NAME,price,stock,upper_time)
VALUES
(1, '女装/女士精品', 'T恤', 39.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '连衣裙', 79.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '卫衣', 89.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '牛仔裤', 89.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '百褶裙', 29.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '呢绒外套', 399.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '自行车', 399.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '山地自行车', 1399.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '登山杖', 59.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '骑行装备', 399.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '运动外套', 799.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '滑板', 499.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00');
# 1. 序号函数# 1.ROW_NUMBER()函数
# ROW_NUMBER()函数能够对数据中的序号进行顺序显示。
# 举例:查询 goods 数据表中每个商品分类下价格降序排列的各个商品信息。mysql> SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 3 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 4 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
| 5 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 |
| 6 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 |
| 1 | 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 |
| 2 | 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 |
| 3 | 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 |
| 4 | 7 | 2 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 |
| 5 | 10 | 2 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 |
| 6 | 9 | 2 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)# 举例:查询 goods 数据表中每个商品分类下价格最高的3种商品信息。mysql> SELECT *
-> FROM (
-> SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods) t
-> WHERE row_num <= 3;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 3 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 1 | 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 |
| 2 | 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 |
| 3 | 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+----------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)# 在名称为“女装/女士精品”的商品类别中,有两款商品的价格为89.90元,分别是卫衣和牛仔裤。两款商品
的序号都应该为2,而不是一个为2,另一个为3。此时,可以使用RANK()函数和DENSE_RANK()函数解
决。# 2.RANK()函数
# 使用RANK()函数能够对序号进行并列排序,并且会跳过重复的序号,比如序号为1、1、3。
# 举例:使用RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息。mysql> SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 4 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
| 5 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 |
| 6 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 |
| 1 | 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 |
| 2 | 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 |
| 3 | 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 |
| 4 | 7 | 2 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 |
| 4 | 10 | 2 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 |
| 6 | 9 | 2 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)# 举例:使用RANK()函数获取 goods 数据表中类别为“女装/女士精品”的价格最高的4款商品信息。mysql> SELECT *
-> FROM(
-> SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods) t
-> WHERE category_id = 1 AND row_num <= 4;
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 4 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)# 可以看到,使用RANK()函数得出的序号为1、2、2、4,相同价格的商品序号相同,后面的商品序号是不
连续的,跳过了重复的序号。# 3.DENSE_RANK()函数
DENSE_RANK()函数对序号进行并列排序,并且不会跳过重复的序号,比如序号为1、1、2。
举例:使用DENSE_RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息。
mysql> SELECT DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 3 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
| 4 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 |
| 5 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 |
| 1 | 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 |
| 2 | 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 |
| 3 | 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 |
| 4 | 7 | 2 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 |
| 4 | 10 | 2 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 |
| 5 | 9 | 2 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)# 举例:使用DENSE_RANK()函数获取 goods 数据表中类别为“女装/女士精品”的价格最高的4款商品信息。mysql> SELECT *
-> FROM(
-> SELECT DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods) t
-> WHERE category_id = 1 AND row_num <= 3;
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 3 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
+---------+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)# 可以看到,使用DENSE_RANK()函数得出的行号为1、2、2、3,相同价格的商品序号相同,后面的商品序
号是连续的,并且没有跳过重复的序号。
2. 分布函数
# 1.PERCENT_RANK()函数
# PERCENT_RANK()函数是等级值百分比函数。按照如下方式进行计算。
(rank - 1) / (rows - 1)
# 其中,rank的值为使用RANK()函数产生的序号,rows的值为当前窗口的总记录数。
# 举例:计算 goods 数据表中名称为“女装/女士精品”的类别下的商品的PERCENT_RANK值。#写法一:
SELECT RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS r,
PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS pr,
id, category_id, category, NAME, price, stock
FROM goods
WHERE category_id = 1;
#写法二:
mysql> SELECT RANK() OVER w AS r,
-> PERCENT_RANK() OVER w AS pr,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods
-> WHERE category_id = 1 WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price
DESC);
+---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| r | pr | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
| 1 | 0 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 0.2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 0.2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 4 | 0.6 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
| 5 | 0.8 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 |
| 6 | 1 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 |
+---+-----+----+-------------+---------------+----------+--------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)# 2.CUME_DIST()函数
CUME_DIST()函数主要用于查询小于或等于某个值的比例。
举例:查询goods数据表中小于或等于当前价格的比例。mysql> SELECT CUME_DIST() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price ASC) AS cd,
-> id, category, NAME, price
-> FROM goods;
+---------------------+----+---------------+------------+---------+
| cd | id | category | NAME | price |
+---------------------+----+---------------+------------+---------+
| 0.16666666666666666 | 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 |
| 0.3333333333333333 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 |
| 0.5 | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 |
| 0.8333333333333334 | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 |
| 0.8333333333333334 | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 |
| 1 | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 |
| 0.16666666666666666 | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 |
| 0.5 | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 |
| 0.5 | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 |
| 0.6666666666666666 | 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 |
| 0.8333333333333334 | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 |
| 1 | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 |
+---------------------+----+---------------+------------+---------+
12 rows in set (0.00 sec)
3. 前后函数
# 1.LAG(expr,n)函数
LAG(expr,n)函数返回当前行的前n行的expr的值。
举例:查询goods数据表中前一个商品价格与当前商品价格的差值。mysql> SELECT id, category, NAME, price, pre_price, price - pre_price AS diff_price
-> FROM (
-> SELECT id, category, NAME, price,LAG(price,1) OVER w AS pre_price
-> FROM goods
-> WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;
+----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
| id | category | NAME | price | pre_price | diff_price |
+----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | NULL | NULL |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 29.90 | 10.00 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 39.90 | 40.00 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 79.90 | 10.00 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 89.90 | 0.00 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 89.90 | 310.00 |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | NULL | NULL |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 59.90 | 340.00 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 399.90 | 0.00 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 399.90 | 100.00 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 499.90 | 300.00 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 799.90 | 600.00 |
+----+---------------+------------+---------+-----------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)# 2.LEAD(expr,n)函数
LEAD(expr,n)函数返回当前行的后n行的expr的值。
举例:查询goods数据表中后一个商品价格与当前商品价格的差值。mysql> SELECT id, category, NAME, behind_price, price,behind_price - price AS
diff_price
-> FROM(
-> SELECT id, category, NAME, price,LEAD(price, 1) OVER w AS behind_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price)) t;
+----+---------------+------------+--------------+---------+------------+
| id | category | NAME | behind_price | price | diff_price |
+----+---------------+------------+--------------+---------+------------+
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 39.90 | 29.90 | 10.00 |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 79.90 | 39.90 | 40.00 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 89.90 | 79.90 | 10.00 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 89.90 | 0.00 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 399.90 | 89.90 | 310.00 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | NULL | 399.90 | NULL |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 399.90 | 59.90 | 340.00 |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 399.90 | 0.00 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 499.90 | 399.90 | 100.00 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 799.90 | 499.90 | 300.00 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 1399.90 | 799.90 | 600.00 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | NULL | 1399.90 | NULL |
+----+---------------+------------+--------------+---------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)
4. 首尾函数
# 1.FIRST_VALUE(expr)函数
FIRST_VALUE(expr)函数返回第一个expr的值。
举例:按照价格排序,查询第1个商品的价格信息。mysql> SELECT id, category, NAME, price, stock,FIRST_VALUE(price) OVER w AS
first_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+---------------+------------+---------+-------+-------------+
| id | category | NAME | price | stock | first_price |
+----+---------------+------------+---------+-------+-------------+
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | 29.90 |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | 29.90 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | 29.90 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | 29.90 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | 29.90 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | 29.90 |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 | 59.90 |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 | 59.90 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | 59.90 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 | 59.90 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 | 59.90 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | 59.90 |
+----+---------------+------------+---------+-------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)# 2.LAST_VALUE(expr)函数
LAST_VALUE(expr)函数返回最后一个expr的值。
举例:按照价格排序,查询最后一个商品的价格信息。mysql> SELECT id, category, NAME, price, stock,LAST_VALUE(price) OVER w AS last_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+---------------+------------+---------+-------+------------+
| id | category | NAME | price | stock | last_price |
+----+---------------+------------+---------+-------+------------+
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 | 29.90 |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 | 39.90 |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 | 79.90 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 | 89.90 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 | 89.90 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 | 399.90 |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 | 59.90 |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 | 399.90 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 | 399.90 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 | 499.90 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 | 799.90 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 | 1399.90 |
+----+---------------+------------+---------+-------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)
# 1.NTH_VALUE(expr,n)函数
NTH_VALUE(expr,n)函数返回第n个expr的值。
举例:查询goods数据表中排名第2和第3的价格信息。mysql> SELECT id, category, NAME, price,NTH_VALUE(price,2) OVER w AS second_price,
-> NTH_VALUE(price,3) OVER w AS third_price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+
| id | category | NAME | price | second_price | third_price |
+----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+
| 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | NULL | NULL |
| 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 39.90 | NULL |
| 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 39.90 | 79.90 |
| 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 39.90 | 79.90 |
| 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 39.90 | 79.90 |
| 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 39.90 | 79.90 |
| 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | NULL | NULL |
| 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 399.90 | 399.90 |
| 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 399.90 | 399.90 |
| 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 399.90 | 399.90 |
| 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 399.90 | 399.90 |
| 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 399.90 | 399.90 |
+----+---------------+------------+---------+--------------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)# 2.NTILE(n)函数
NTILE(n)函数将分区中的有序数据分为n个桶,记录桶编号。
举例:将goods表中的商品按照价格分为3组。mysql> SELECT NTILE(3) OVER w AS nt,id, category, NAME, price
-> FROM goods WINDOW w AS (PARTITION BY category_id ORDER BY price);
+----+----+---------------+------------+---------+
| nt | id | category | NAME | price |
+----+----+---------------+------------+---------+
| 1 | 5 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 |
| 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 |
| 2 | 2 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 |
| 2 | 3 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 |
| 3 | 4 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 |
| 3 | 6 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 |
| 1 | 9 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 |
| 1 | 7 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 |
| 2 | 10 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 |
| 2 | 12 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 |
| 3 | 11 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 |
| 3 | 8 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 |
+----+----+---------------+------------+---------+
12 rows in set (0.00 sec)
2.5 小 结
三、新特性2:公用表表达式
公用表表达式(或通用表表达式)简称为CTE(Common Table Expressions)。CTE是一个命名的临时结 果集,作用范围是当前语句。CTE可以理解成一个可以复用的子查询,当然跟子查询还是有点区别的,CTE可以引用其他CTE,但子查询不能引用其他子查询。所以,可以考虑代替子查询。
依据语法结构和执行方式的不同,公用表表达式分为 普通公用表表达式 和 递归公用表表达式 2 种。
3.1 普通公用表表达式
普通公用表表达式的语法结构是:
WITH CTE 名称AS (子查询)SELECT | DELETE | UPDATE 语句 ;
# 举例:查询员工所在的部门的详细信息。mysql> SELECT * FROM departments
-> WHERE department_id IN (
-> SELECT DISTINCT department_id
-> FROM employees
-> );
+---------------+------------------+------------+-------------+
| department_id | department_name | manager_id | location_id |
+---------------+------------------+------------+-------------+
| 10 | Administration | 200 | 1700 |
| 20 | Marketing | 201 | 1800 |
| 30 | Purchasing | 114 | 1700 |
| 40 | Human Resources | 203 | 2400 |
| 50 | Shipping | 121 | 1500 |
| 60 | IT | 103 | 1400 |
| 70 | Public Relations | 204 | 2700 |
| 80 | Sales | 145 | 2500 |
| 90 | Executive | 100 | 1700 |
| 100 | Finance | 108 | 1700 |
| 110 | Accounting | 205 | 1700 |
+---------------+------------------+------------+-------------+
11 rows in set (0.00 sec)# 这个查询也可以用普通公用表表达式的方式完成:mysql> WITH emp_dept_id
-> AS (SELECT DISTINCT department_id FROM employees)
-> SELECT *
-> FROM departments d JOIN emp_dept_id e
-> ON d.department_id = e.department_id;
+---------------+------------------+------------+-------------+---------------+
| department_id | department_name | manager_id | location_id | department_id |
+---------------+------------------+------------+-------------+---------------+
| 90 | Executive | 100 | 1700 | 90 |
| 60 | IT | 103 | 1400 | 60 |
| 100 | Finance | 108 | 1700 | 100 |
| 30 | Purchasing | 114 | 1700 | 30 |
| 50 | Shipping | 121 | 1500 | 50 |
| 80 | Sales | 145 | 2500 | 80 |
| 10 | Administration | 200 | 1700 | 10 |
| 20 | Marketing | 201 | 1800 | 20 |
| 40 | Human Resources | 203 | 2400 | 40 |
| 70 | Public Relations | 204 | 2700 | 70 |
| 110 | Accounting | 205 | 1700 | 110 |
+---------------+------------------+------------+-------------+---------------+
11 rows in set (0.00 sec)# 例子说明,公用表表达式可以起到子查询的作用。以后如果遇到需要使用子查询的场景,你可以在查询
之前,先定义公用表表达式,然后在查询中用它来代替子查询。而且,跟子查询相比,公用表表达式有
一个优点,就是定义过公用表表达式之后的查询,可以像一个表一样多次引用公用表表达式,而子查询
则不能。
3.2 递归公用表表达式
WITH RECURSIVECTE 名称 AS (子查询)SELECT | DELETE | UPDATE 语句 ;
递归公用表表达式由 2 部分组成,分别是种子查询和递归查询,中间通过关键字 UNION [ALL]进行连接。 这里的种子查询,意思就是获得递归的初始值。这个查询只会运行一次,以创建初始数据集,之后递归 查询会一直执行,直到没有任何新的查询数据产生,递归返回。
递归公用表表达式由 2 部分组成,分别是种子查询和递归查询,中间通过关键字 UNION [ALL]进行连接。这里的种子查询,意思就是获得递归的初始值。这个查询只会运行一次,以创建初始数据集,之后递归查询会一直执行,直到没有任何新的查询数据产生,递归返回。
案例:针对于我们常用的employees表,包含employee_id,last_name和manager_id三个字段。如果a是b 的管理者,那么,我们可以把b叫做a的下属,如果同时b又是c的管理者,那么c就是b的下属,是a的下下属。
下面我们尝试用查询语句列出所有具有下下属身份的人员信息。
如果用我们之前学过的知识来解决,会比较复杂,至少要进行 4 次查询才能搞定:
- 第一步,先找出初代管理者,就是不以任何别人为管理者的人,把结果存入临时表;
- 第二步,找出所有以初代管理者为管理者的人,得到一个下属集,把结果存入临时表;
- 第三步,找出所有以下属为管理者的人,得到一个下下属集,把结果存入临时表。
- 第四步,找出所有以下下属为管理者的人,得到一个结果集。
- 用递归公用表表达式中的种子查询,找出初代管理者。字段 n 表示代次,初始值为 1,表示是第一代管理者。
- 用递归公用表表达式中的递归查询,查出以这个递归公用表表达式中的人为管理者的人,并且代次 的值加 1。直到没有人以这个递归公用表表达式中的人为管理者了,递归返回。
- 在最后的查询中,选出所有代次大于等于 3 的人,他们肯定是第三代及以上代次的下属了,也就是 下下属了。这样就得到了我们需要的结果集。
# 代码实现:
WITH RECURSIVE cte
AS
(
SELECT employee_id,last_name,manager_id,1 AS n FROM employees WHERE employee_id = 100
-- 种子查询,找到第一代领导
UNION ALL
SELECT a.employee_id,a.last_name,a.manager_id,n+1 FROM employees AS a JOIN cte
ON (a.manager_id = cte.employee_id) -- 递归查询,找出以递归公用表表达式的人为领导的人
)
SELECT employee_id,last_name FROM cte WHERE n >= 3;# 总之,递归公用表表达式对于查询一个有共同的根节点的树形结构数据,非常有用。它可以不受层级的
限制,轻松查出所有节点的数据。如果用其他的查询方式,就比较复杂了。
3.3 小 结
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原标题:一个冬天没下雪的北京终于要下雪了?超级计算机:还不能完全确定1月30日,寒潮南下我国中东部,在我国黄淮江淮一线与冷空气交战掀起大范围雨雪天气,局地还可能有暴雪,这是今年新年以来出现的…...
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1.IN 操作符 在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符而使用EXISTS 2.NOT IN 操作符 强列推荐不使用3. <> 操作符 强列推荐不使用 用其它相同功能的操作运算代替, 如 a<>0 改为 a>0 or a<0 ;a<>’’ 改为 a>’’ 4. > < 操作符 推荐 5. LIKE 操…...
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Hancitor’s Use of Cobalt Strike and a Noisy Network Ping Tool 执行摘要 Hancitor是一种信息窃取程序和恶意软件下载程序,被指定为MAN1,Moskalvzapoe或TA511的威胁参与者使用。在2018年的威胁简介中,我们指出Hancitor相对不成熟&#x…...