SQL基础教程读书笔记 MICK，第8章 SQL高级处理

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说明：如下笔记中的测试基于postgresql14

命令行连接本地PSQL：  psql -U -d -h 127.0.0.1 -W

目录

8 SQL高级处理

8-1 窗口函数

什么是窗口函数

窗口函数的语法

能够作为窗口函数使用的函数

使用RANK函数

无需指定PARTITION BY

专用窗口函数的种类

窗口函数的适用范围

作为窗口函数使用的聚合函数

计算移动平均

两个ORDER BY

8-2 GROUPING运算符

同时得到合计行

ROLLUP 同时得出合计和小计

---

8 SQL高级处理

8-1 窗口函数

重点：
窗口函数可以进行排序、生成序列号等一般的聚合函数无法实现的高级操作。
理解PARTITION BY和ORDER BY这两个关键字的含义十分重要。

什么是窗口函数

窗口函数也称为 OLAP 函数。
OLAP 是 OnLine Analytical Processing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。例如，市场分析、创建财务报表、创建计划等日常性
商务工作。窗口函数就是为了实现 OLAP 而添加的标准 SQL 功能。

窗口函数的语法

语法8-1　窗口函数
<窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列清单>] 
 ORDER BY <排序用列清单>)

能够作为窗口函数使用的函数

（1）能够作为窗口函数的聚合函数（SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN）
（2）RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER 等专用窗口函数

使用RANK函数

例如，对于之前使用过的 Product 表中的 8 件商品，根据不同的商品种类（product_type），按照销售单价（sale_price）从低到高的顺序排序，结果如下所示。

代码清单8-1　根据不同的商品种类，按照销售单价从低到高的顺序创建排序表

SELECT product_name, product_type, sale_price,
 RANK () OVER (PARTITION BY product_type
 ORDER BY sale_price) AS ranking
 FROM Product;

执行结果：

 product_name | product_type | sale_price | ranking
--------------+--------------+------------+---------
 圆珠笔       | 办公用品     |        100 |       1
 打孔器       | 办公用品     |        500 |       2
 叉子         | 厨房用具     |        500 |       1
 擦菜板       | 厨房用具     |        880 |       2
 菜刀         | 厨房用具     |       3000 |       3
 高压锅       | 厨房用具     |       6800 |       4
 T恤衫        | 衣服         |       1000 |       1
 运动T恤      | 衣服         |       4000 |       2
(8 rows)
 
shop=#

说明：
PARTITION BY 能够设定排序的对象范围。本例中，为了按照商品种类进行排序，我们指定了 product_type。
ORDER BY 能够指定按照哪一列、何种顺序进行排序。为了按照销售单价的升序进行排列，我们指定了 sale_price。

通过 PARTITION BY 分组后的记录集合称为窗口。

无需指定PARTITION BY

PARTITION BY 并不是必需的，不指定就是将整个表作为一个大的窗口来使用。

代码清单8-2　不指定PARTITION BY

SELECT product_name, product_type, sale_price, 
 RANK () OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking
 FROM Product;

执行结果：

 product_name | product_type | sale_price | ranking
--------------+--------------+------------+---------
 圆珠笔       | 办公用品     |        100 |       1
 打孔器       | 办公用品     |        500 |       2
 叉子         | 厨房用具     |        500 |       2
 擦菜板       | 厨房用具     |        880 |       4
 T恤衫        | 衣服         |       1000 |       5
 菜刀         | 厨房用具     |       3000 |       6
 运动T恤      | 衣服         |       4000 |       7
 高压锅       | 厨房用具     |       6800 |       8
(8 rows)
 
shop=#

专用窗口函数的种类

@RANK函数
计算排序时，如果存在相同位次的记录，则会跳过之后的位次。
例如，有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、1 位、1 位、4 位……
@DENSE_RANK函数
同样是计算排序，即使存在相同位次的记录，也不会跳过之后的位次。
例如，有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、1 位、1 位、2 位……
@ROW_NUMBER函数
赋予唯一的连续位次。
例如，有 3 条记录排在第 1 位时：1 位、2 位、3 位、4 位……

代码清单8-3　比较RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER的结果

SELECT product_name, product_type, sale_price, 
 RANK () OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking,
 DENSE_RANK () OVER (ORDER BY sale_price) AS dense_ranking,
 ROW_NUMBER () OVER (ORDER BY sale_price) AS row_num
 FROM Product;

执行结果：

 product_name | product_type | sale_price | ranking | dense_ranking | row_num
--------------+--------------+------------+---------+---------------+---------
 圆珠笔       | 办公用品     |        100 |       1 |             1 |       1
 打孔器       | 办公用品     |        500 |       2 |             2 |       2
 叉子         | 厨房用具     |        500 |       2 |             2 |       3
 擦菜板       | 厨房用具     |        880 |       4 |             3 |       4
 T恤衫        | 衣服         |       1000 |       5 |             4 |       5
 菜刀         | 厨房用具     |       3000 |       6 |             5 |       6
 运动T恤      | 衣服         |       4000 |       7 |             6 |       7
 高压锅       | 厨房用具     |       6800 |       8 |             7 |       8
(8 rows)
 
shop=#

使用上述专用窗口函数无需任何参数，只需要像 RANK () 这样保持括号中为空就可以了。这也是专用窗口函数通常的使用方式。

窗口函数的适用范围

使用窗口函数只能在 SELECT 子句之中。
反过来说，就是这类函数不能在 WHERE 子句或者 GROUP BY 子句中使用。为什么? --> 
在 DBMS 内部，窗口函数是对 WHERE 子句或者 GROUP BY 子句处理后的“结果”进行的操作。

作为窗口函数使用的聚合函数

所有的聚合函数都能用作窗口函数，其语法和专用窗口函数完全相同。
代码清单8-4　将SUM函数作为窗口函数使用

SELECT product_id, product_name, sale_price,
 SUM (sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_sum
 FROM Product;

执行结果：

 product_id | product_name | sale_price | current_sum
------------+--------------+------------+-------------
 0001       | T恤衫        |       1000 |        1000
 0002       | 打孔器       |        500 |        1500
 0003       | 运动T恤      |       4000 |        5500
 0004       | 菜刀         |       3000 |        8500
 0005       | 高压锅       |       6800 |       15300
 0006       | 叉子         |        500 |       15800
 0007       | 擦菜板       |        880 |       16680
 0008       | 圆珠笔       |        100 |       16780
(8 rows)
 
shop=#

说明：本例中我们计算出了销售单价（sale_price）的合计值（current_sum）。
按照 ORDER BY 子句指定的 product_id 的升序进行排列，计算出商品编号“小于自己”的商品的销售单价的合计值。因此，计算该合计值的逻辑就像金字塔堆积那样，一行一行逐渐添加计算对象。

代码清单8-5　将AVG函数作为窗口函数使用

SELECT product_id, product_name, sale_price,
 AVG (sale_price) OVER (ORDER BY product_id) AS current_avg
 FROM Product;

执行结果：

 product_id | product_name | sale_price |      current_avg
------------+--------------+------------+-----------------------
 0001       | T恤衫        |       1000 | 1000.0000000000000000
 0002       | 打孔器       |        500 |  750.0000000000000000
 0003       | 运动T恤      |       4000 | 1833.3333333333333333
 0004       | 菜刀         |       3000 | 2125.0000000000000000
 0005       | 高压锅       |       6800 | 3060.0000000000000000
 0006       | 叉子         |        500 | 2633.3333333333333333
 0007       | 擦菜板       |        880 | 2382.8571428571428571
 0008       | 圆珠笔       |        100 | 2097.5000000000000000
(8 rows)
 
shop=#

说明：对于current_avg ，作为统计对象的只是“排在自己之上”的记录。像这样 以“自身记录（当前记录）” 作为基准进行统计，就是将聚合函数当作窗 口函数使用时的最大特征。

计算移动平均

窗口函数就是将表以窗口为单位进行分割，并在其中进行排序的函数。
其中还包含在窗口中指定更加详细的汇总范围的备选功能，该备选功能中的汇总范围称为框架。

代码清单8-6　指定“最靠近的3行”作为汇总对象

注：在 ORDER BY 子句之后使用指定范围的关键字

SELECT product_id, product_name, sale_price,
 AVG (sale_price) OVER (ORDER BY product_id
 ROWS 2 PRECEDING) AS moving_avg
 FROM Product;

执行结果：

@指定框架（汇总范围）
上述例子我们使用了 ROWS（“行”）和 PRECEDING（“之前”）两个关键字，将框架指定为“截止到之前 ~ 行”，因此“ROWS 2 PRECEDING”就是将框架指定为“截止到之前 2 行”，也就是将作为汇总对象的记录限定为如下的“最靠近的 3 行”。
- 自身（当前记录）
- 之前 1行的记录
- 之前 2行的记录

这样的统计方法称为移动平均（moving average）。由于这种方法在希望实时把握“最近状态”时非常方便，因此常常会应用在对股市趋势的实时跟踪当中。

使用关键字 FOLLOWING 替换 PRECEDING，就可以指定“截止到之后 ~ 行”作为框架了。

@将当前记录的前后行作为汇总对象

代码清单8-7　将当前记录的前后行作为汇总对象

SELECT product_id, product_name, sale_price, 
 AVG (sale_price) OVER (ORDER BY product_id
 ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND
 1 FOLLOWING) AS moving_avg
 FROM Product;

执行结果：

在上述代码中，我们通过指定框架，将“1 PRECEDING”（之前 1 行）和“1 FOLLOWING”（之后 1 行）的区间作为汇总对象。即将如下 3 行作为汇总对象来进行计算。
- 之前 1行的记录
- 自身（当前记录）
- 之后 1行的记录

两个ORDER BY

OVER 子句中的 ORDER BY 只是用来决定窗口函数按照什么样的顺序进行计算的，对结果的排列顺序并没有影响。

代码清单8-8　无法保证如下SELECT语句的结果的排列顺序

SELECT product_name, product_type, sale_price, 
 RANK () OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking
 FROM Product;

说明：我在自己的环境测试的结果看着是已排序的

代码清单8-9　在语句末尾使用ORDER BY子句对结果进行排序

SELECT product_name, product_type, sale_price, 
 RANK () OVER (ORDER BY sale_price) AS ranking
 FROM Product
 ORDER BY ranking;

8-2 GROUPING运算符

同时得到合计行

代码清单8-11　分别计算出合计行和汇总结果再通过UNION ALL进行连接

shop=# SELECT '合计' AS product_type, SUM(sale_price) FROM Product
shop-# UNION ALL SELECT product_type, SUM(sale_price) FROM Product GROUP BY product_type;
 product_type |  sum
--------------+-------
 合计         | 16780
 衣服         |  5000
 办公用品     |   600
 厨房用具     | 11180
(4 rows)
 
shop=#

ROLLUP 同时得出合计和小计

@ROLLUP的使用方法

代码清单8-12 使用ROLLUP同时得出合计和小计

shop=# SELECT product_type, SUM(sale_price) AS sum_price
shop-#  FROM Product GROUP BY ROLLUP(product_type);
 product_type | sum_price
--------------+-----------
              |     16780
 衣服         |      5000
 办公用品     |       600
 厨房用具     |     11180
(4 rows)
 
shop=#

说明：

1.在MySQL中执行代码 --> “GROUP BY product_type WITH ROLLUP;”

2. ROLLUP （< 列 1>,< 列 2>,...）--> 一次计算出不同聚合键组合的结果

例如，在本例中就是一次计算出了如下两种组合的汇总结果
① GROUP BY ()   表示没有聚合键，也就相当于没有 GROUP BY 子句
② GROUP BY (product_type)

@将“登记日期”添加到聚合键当中

代码清单8-13　在GROUP BY中添加“登记日期”（不使用ROLLUP）

SELECT product_type, regist_date, SUM(sale_price) AS sum_price
 FROM Product
 GROUP BY product_type, regist_date;

执行结果：

 

代码清单8-14　在GROUP BY中添加“登记日期”（使用ROLLUP）

SELECT product_type, regist_date, SUM(sale_price) AS sum_price FROM Product
 GROUP BY ROLLUP(product_type, regist_date);

执行结果：

说明：

1.在MySQL中执行代码 --> “GROUP BY product_type, regist_date WITH ROLLUP;”

2.该 SELECT 语句的结果相当于使用 UNION 对如下 3 种模式的聚合级的不同结果进行连接。

① GROUP BY ()
② GROUP BY (product_type)
③ GROUP BY (product_type, regist_date)

@GROUPING函数 让NULL更加容易分辨

SQL 提供了一个用来判断超级分组记录的 NULL 的特定函数 -> GROUPING 函数
该函数在其参数列的值为超级分组记录所产生的 NULL 时返回 1，其它情况返回 0

代码清单8-15　使用GROUPING函数来判断NULL

SELECT GROUPING(product_type) AS product_type, GROUPING(regist_date) AS regist_date, SUM(sale_price) AS sum_price FROM Product 
GROUP BY ROLLUP(product_type, regist_date);

执行结果：

这样就能分辨超级分组记录中的 NULL 和原始数据本身的 NULL 了。 使用 GROUPING 函数还能在超级分组记录的键值中插入字符串。也就是说，当 GROUPING 函数的返回值为 1 时，指定“合计”或者“小计”等 字符串，其他情况返回通常的列的值。

代码清单8-16　在超级分组记录的键值中插入恰当的字符串

SELECT CASE WHEN GROUPING(product_type) = 1 
 THEN '商品种类 合计' 
 ELSE product_type END AS product_type,
 CASE WHEN GROUPING(regist_date) = 1 
 THEN '登记日期 合计' 
 ELSE CAST(regist_date AS VARCHAR(16)) END AS regist_date,
 SUM(sale_price) AS sum_price
 FROM Product
 GROUP BY ROLLUP(product_type, regist_date);

说明：regist_date 列转换为 CAST （regist_date AS VARCHAR（16））形式的字符串，是为了满足 CASE 表达式所有分支的返回值必须一致的条件。

执行结果：

 

附：
法则 8-1 窗口函数兼具分组和排序两种功能。
法则 8-2 通过PARTITION BY分组后的记录集合称为“窗口”。
法则 8-3 由于专用窗口函数无需参数，因此通常括号中都是空的。
法则 8-4 原则上窗口函数只能在SELECT子句中使用。
法则 8-5 将聚合函数作为窗口函数使用时，会以当前记录为基准来决定汇总对象的记录。
法则 8-6 超级分组记录默认使用NULL作为聚合键。
法则 8-6 超级分组记录默认使用NULL作为聚合键。
法则 8-8 使用GROUPING函数能够简单地分辨出原始数据中的NULL和超级分组记录中的NULL。