mysql窗口函数row_number mysql窗口函数的应用实例

窗口函数是在一组数据行上执行计算并为每一行返回一个值的函数。它与普通聚合函数不同，保留原始数据行并进行行级计算。常见函数包括row_number()、rank()、dense_rank()以及结合over()使用的sum()、avg()等。例如，在计算销售排名时，使用rank() over(order by amount) desc)可对销售人员按销售额排名；在分析用户访问时，lag()函数可用于获取前一天数据以计算变化率；在分组获取最新记录时，row_number()配合partition by和order by可高效实现。窗口函数广泛评估绩效评估、趋势分析、报表生成等场景，掌握其数据使用能显着提升sql分析效率。

在MySQL中使用窗口函数进行数据分析，已经成为处理复杂查询、生成统计结果的重要手段。相比传统的聚合函数和子查询方式，窗口函数可以更灵活地实现分组计算、排名分析等操作。什么是窗口函数？

窗口函数（Window）函数）是在一组数据行上执行计算，并为每一行返回一个值的函数。它通常的聚合函数（如SUM()或COUNT()），晚上通常把多行合并成一行输出，而窗口函数则保留原始数据行，并在每行的基础上进行计算。

常见的窗口函数包括：ROW_NUMBER()：按指定顺序给每行分配唯一编号RANK()和DENSE_RANK()：对数据进行排名 SUM()， AVG()， MIN()， MAX() 等聚合函数结合 OVER() 使用

例如：SELECT order_id， customer_id， amount， SUM(amount) OVER(PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date) AS running_totalFROM订单；登录后复制

beSQL的意思是：按客户分组，按订单日期排序，然后计算每个客户的累计消费金额。实际案例一：计算每个销售人员的销售排名

假设你有一张销售记录表 sales_records，包含字段 salesperson_name 和 amount。你想知道后面的销售人员在当月的销售排名。SELECT salesperson_name， amount， RANK() OVER(ORDER BY amount DESC) AS sales_rankFROM Monthly_sales；登录后复制

这个查询会得到销售额最高的销售人员排第1名，如果有多少人并列第一，则后面的排名会跳过。如果你想不跳过排名数字，可以用DENSE_RANK()

常见用途：绩效评估销售排行榜数据趋势分析实际案例二：计算用户每日访问量的百分比

假设你有一个用户访问日志表user_visits，包含字段visit_date和visits_count，你想看每天访问量的变化情况。

SELECT 访问日期， 访问计数， LAG(访问计数， 1， 0) OVER(ORDER BY 访问日期) AS prev_day_visits， (访问计数 - LAG(访问计数， 1， 0) OVER(ORDER BY 访问日期)) / LAG(访问计数， 1， 0) OVER(ORDER BY 访问日期) * 100 AS Growth_rateFROM daily_visits；登录后复制这里包含了LAG()函数来获取前一天的数据，首先计算调用。这种方式在监控业务指标变化时非常实用。实际案例三：分组后取最新的一条记录

有时候你需要从每组数据中取出最新的那条记录，比如查看每个用户的最近一次登录时间。

假设有表user_logins，user_id和login_time，你可以这样写：SELECT *FROM ( SELECT *， ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY login_time DESC) AS rn FROM user_logins) tWHERE rn = 1；登录后复制

这里的思路是先对每个用户按登录时间倒序排列，再选出排名第一的记录。这种方法比使用GROUP BY更直观，也更容易扩展。

窗口函数的使用场景远不止这些，尤其是在做报表、数据透视、趋势分析时特别有用。和 ORDER BY，可以写出又清晰的 SQL 语句。

基本上就这些了，关键是要理解“窗口”的概念——然后你在数据范围内做计算。

以上就是MySQL中窗口函数最常用窗口函数在数据分析中的实际案例的详细，更多请关注乐哥常识网其他相关内容！