SQL窗口函数之取值窗口函数的使用

目录
  • 案例分析
  • 1.环比分析
  • 2.同比分析
  • 3.复合增长率
  • 4.不同产品最高和最低销售额
  • 示例表和脚本

关于窗口函数的基础,请看文章SQL窗口函数

取值窗口函数可以用于返回窗口内指定位置的数据行。常见的取值窗口函数如下:

  • LAG函数可以返回窗口内当前行之前的第N行数据。
  • LEAD函数可以返回窗口内当前行之后的第N行数据。
  • FIRST_VALUE函数可以返回窗口内第一行数据。
  • LAST_VALUE函数可以返回窗口内最后一行数据。
  • NTH_VALUE函数可以返回窗口内第N行数据。

其中,LAG函数和LEAD函数不支持动态的窗口大小,它们以整个分区作为分析的窗口。

案例分析

案例使用的示例表

下面的查询中会用到一张表,sales_monthly表中存储了商品销量信息,product表示产品名称,ym表示年月,amount表示销售金额(元)。

以下是该表中的部分数据:

这个表的初始化脚本可以在文章底部获取。

1.环比分析

环比增长指的是本期数据与上期数据相比的增长,例如,产品2019年6月的销售额与2019年5月的销售额相比增加的部分。

以下语句统计了各种产品每个月的环比增长率:

SELECT s.product AS "产品", s.ym AS "年月", s.amount AS "销售额",
 (
    (s.amount - LAG(s.amount,1) OVER (PARTITION BY product ORDER BY s.ym))/
    LAG(s.amount,1) OVER (PARTITION BY product ORDER BY s.ym)
 ) * 100 AS "环比增长率(%)"
FROM sales_monthly s
ORDER BY s.product,s.ym

其中,LAG(amount,1)表示获取上一期的销售额,PARTITION BY选项表示按照产品分区,ORDER BY选项表示按照月份进行排序。

当前月份的销售额amount减去上一期的销售额,再除以上一期的销售额,就是环比增长率。

该查询返回的结果如下:

2018年1月是第一期,因此其环比增长率为空。

“桔子”2018年2月的环比增长率约为0.2856%((10183-10154)/10154×100),依此类推。

2.同比分析

同比增长指的是本期数据与上一年度或历史同期相比的增长,例如,产品2019年6月的销售额与2018年6月的销售额相比增加的部分。

以下语句统计了各种产品每个月的同比增长率:

SELECT s.product AS "产品", s.ym AS "年月", s.amount AS "销售额",
 (
    (s.amount - LAG(s.amount,12) OVER (PARTITION BY product ORDER BY s.ym))/
    LAG(s.amount,12) OVER (PARTITION BY product ORDER BY s.ym)
 ) * 100 AS "同比增长率(%)"
FROM sales_monthly s
ORDER BY s.product,s.ym

其中,LAG(amount,12)表示当前月份之前第12期的销售额,也就是去年同月份的销售额。

PARTITION BY选项表示按照产品分区,ORDER BY选项表示按照月份进行排序。

当前月份的销售额amount减去去年同期的销售额,再除以去年同期的销售额,就是同比增长率。

该查询返回的结果如下:

2018年的12期数据都没有对应的同比增长率,“桔子”2019年1月的同比增长率约为9.3067%((11099-10154)/10154×100),依此类推。

提示:LEAD函数与LAG函数的使用方法类似,不过它的返回结果是当前行之后的第N行数据。

3.复合增长率

复合增长率是第N期的数据除以第一期的基准数据,然后开N-1次方再减去1得到的结果。

假如2018年的产品销售额为10000,2019年的产品销售额为12500,2020年的产品销售额为15000。那么这两年的复合增长率的计算方式如下:

以年度为单位计算的复合增长率被称为年均复合增长率,以月度为单位计算的复合增长率被称为月均复合增长率

以下查询统计了自2018年1月以来不同产品的月均销售额复合增长率:

WITH s (product,ym,amount,first_amount,num) AS (
  SELECT m.product, m.ym, m.amount,
  FIRST_VALUE(m.amount) OVER (PARTITION BY m.product ORDER BY m.ym),
  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY m.product ORDER BY m.ym)
  FROM sales_monthly m
)

SELECT product AS "产品", ym AS "年月",amount AS "销售额",
       (POWER( amount/first_amount, 1.0/NULLIF(num-1,0)) -1)*100 AS "月均复合增长率(%)"
FROM s
ORDER BY product, ym

首先定义了一个通用表表达式,其中FIRST_VALUE(amount)返回了第一期(201801)的销售额,ROW_NUMBER函数返回了每一期的编号。

主查询中的POWER函数用于执行开方运算,NULLIF函数用于处理第一期数据的除零错误,常量1.0用于避免由整数除法所导致的精度丢失问题。

该查询返回的结果如下:

2018年1月是第一期,因此其产品月均销售额复合增长率为空。

“桔子”2018年2月的月均销售额复合增长率等于它的环比增长率,2018年3月的月均销售额复合增长率等于0.4471%,依此类推。

4.不同产品最高和最低销售额

以下语句统计了不同产品最低销售额、最高销售额以及第三高销售额所在的月份:

  SELECT product AS "产品", ym AS "年月",amount AS "销售额",

         FIRST_VALUE(m.ym) OVER (
           PARTITION BY m.product ORDER BY m.amount DESC
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
         ) AS "最高销售额月份",

         LAST_VALUE(m.ym) OVER (
           PARTITION BY m.product ORDER BY m.amount DESC
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
         ) AS "最低销售额月份",

         NTH_VALUE(m.ym,3) OVER (
           PARTITION BY m.product ORDER BY m.amount DESC
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
         ) AS "第三高销售额月份"

  FROM sales_monthly m
  ORDER BY product, ym;

三个窗口函数的OVER子句相同,PARTITION BY选项表示按照产品进行分区,ORDER BY选项表示按照销售额从高到低排序。

以上三个函数的默认窗口都是从分区的第一行到当前行,因此我们将窗口扩展到了整个分区。

该查询返回的结果如下:

“桔子”的最高销售额出现在2019年6月,最低销售额出现在2018年1月,第三高销售额出现在2019年4月。

示例表和脚本

-- 创建销量表sales_monthly
-- product表示产品名称,ym表示年月,amount表示销售金额(元)
CREATE TABLE sales_monthly(product VARCHAR(20), ym VARCHAR(10), amount NUMERIC(10, 2));

-- 生成测试数据
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201801',10159.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201802',10211.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201803',10247.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201804',10376.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201805',10400.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201806',10565.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201807',10613.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201808',10696.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201809',10751.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201810',10842.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201811',10900.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201812',10972.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201901',11155.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201902',11202.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201903',11260.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201904',11341.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201905',11459.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('苹果','201906',11560.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201801',10138.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201802',10194.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201803',10328.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201804',10322.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201805',10481.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201806',10502.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201807',10589.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201808',10681.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201809',10798.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201810',10829.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201811',10913.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201812',11056.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201901',11161.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201902',11173.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201903',11288.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201904',11408.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201905',11469.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('香蕉','201906',11528.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201801',10154.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201802',10183.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201803',10245.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201804',10325.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201805',10465.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201806',10505.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201807',10578.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201808',10680.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201809',10788.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201810',10838.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201811',10942.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201812',10988.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201901',11099.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201902',11181.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201903',11302.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201904',11327.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201905',11423.00);
INSERT INTO sales_monthly (product,ym,amount) VALUES ('桔子','201906',11524.00);

到此这篇关于SQL窗口函数之取值窗口函数的使用的文章就介绍到这了,更多相关SQL 取值窗口函数内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • SQL窗口函数的使用方法

    目录 什么是窗口函数 窗口函数组成部分 1.创建数据分区 2.分区内的排序 3.指定窗口大小 窗口函数分类 1.聚合窗口函数 2.排名窗口函数 3.取值窗口函数 什么是窗口函数 SQL窗口函数为在线分析处理(OLAP)和商业智能(BI)提供了复杂分析和报表统计的功能,例如产品的累计销售额统计.分类排名.同比/环比分析等.这些功能通常很难通过聚合函数和分组操作来实现. 窗口函数(Window Function)可以像聚合函数一样对一组数据进行分析并返回结果,二者的不同之处在于,窗口函数不是将一组数

  • 带你快速了解SQL窗口函数

    目录 底表 分组排序 各分组排序函数的差异 累计聚合 与 GROUP BY 组合使用 总结 窗口函数形如: 表达式 OVER (PARTITION BY 分组字段 ORDER BY 排序字段) 有两个能力: 当表达式为 rank() dense_rank() row_number() 时,拥有分组排序能力. 当表达式为 sum() 等聚合函数时,拥有累计聚合能力. 无论何种能力,窗口函数都不会影响数据行数,而是将计算平摊在每一行. 这两种能力需要区分理解. 底表 以上是示例底表,共有 8 条数据

  • MySQL窗口函数的具体使用

    目录 一.什么是窗口函数 1.怎么理解窗口? 2.什么是窗口函数 二.窗口函数用法 1.序号函数:row_number() / rank() / dense_rank() 2.分布函数:percent_rank() / cume_dist() 3.前后函数:lag(expr,n) / lead(expr,n) 4.头尾函数:FIRST_VALUE(expr).LAST_VALUE(expr) 5.其他函数:nth_value() / nfile() 本章小结   之前我给粉丝们搞过个投票,寻找M

  • SQL窗口函数之聚合窗口函数的使用(count,max,min,sum)

    目录 案例分析 1.移动平均值 2.累计求和(ROW) 3.累计求和(RANGE) 示例表和脚本 关于窗口函数的基础,请看文章SQL窗口函数 许多常见的聚合函数也可以作为窗口函数使用,包括AVG().SUM().COUNT().MAX()以及MIN()等函数. 案例分析 案例使用的示例表 下面的查询中会用到两个表,其中sales_monthly表中存储了不同产品(苹果.香蕉.橘子)每个月的销售额情况.以下是该表中的部分数据: transfer_log表中记录了一些银行账户的交易日志.以下是该表中

  • MySQL8.0中的窗口函数的示例代码

    目录 1.窗口函数与聚合函数 2.常见的窗口函数 3.over子句 4.代码示例 4.1row_number\dense_rank\ rank 4.2cume_dist\percent_rank 4.3first_value\last_value\nth_value 4.4ntile() 4.5lag\lead 4.6聚合函数 4.7orderby子句 4.8 window子句 4.9 rows和range 在以前的MySQL版本中是没有窗口函数的,直到MySQL8.0才引入了窗口函数.窗口函数

  • SQL窗口函数之排名窗口函数的使用

    目录 案例分析 案例使用的示例表 1.环比分析 2.同比分析 3.复合增长率 4.不同产品最高和最低销售额 示例表和脚本 关于窗口函数的基础,请看文章SQL窗口函数 取值窗口函数可以用于返回窗口内指定位置的数据行.常见的取值窗口函数如下: LAG函数可以返回窗口内当前行之前的第N行数据.LEAD函数可以返回窗口内当前行之后的第N行数据.FIRST_VALUE函数可以返回窗口内第一行数据.LAST_VALUE函数可以返回窗口内最后一行数据.NTH_VALUE函数可以返回窗口内第N行数据. 其中,L

  • SQL窗口函数之取值窗口函数的使用

    目录 案例分析 1.环比分析 2.同比分析 3.复合增长率 4.不同产品最高和最低销售额 示例表和脚本 关于窗口函数的基础,请看文章SQL窗口函数 取值窗口函数可以用于返回窗口内指定位置的数据行.常见的取值窗口函数如下: LAG函数可以返回窗口内当前行之前的第N行数据. LEAD函数可以返回窗口内当前行之后的第N行数据. FIRST_VALUE函数可以返回窗口内第一行数据. LAST_VALUE函数可以返回窗口内最后一行数据. NTH_VALUE函数可以返回窗口内第N行数据. 其中,LAG函数和

  • 关于mybatis if else if 条件判断SQL片段表达式取值和拼接问题

    前言 最近在开发项目的时候涉及到复杂的动态条件查询,但是mybaits本身不支持if elseif类似的判断但是我们可以间接通过 chose when otherwise 去实现其中choose为一个整体 when是if otherwise是else 快速使用 以前我们进行条件判断时候使用if标签进行判断,条件并列存在 <if test="seat_no != null and seat_no != '' "> AND seat_no = #{seat_no} </i

  • SQL中的开窗函数(窗口函数)

    目录 窗口函数 1.1 排序窗口函数rank 1.2 rank(), dense_rank(), row_number()区别 1.3 排序截取数据lag(),lead(),ntile(),cume_dist() 1.4 聚合函数作为窗口函数 1.5 over(- - rows between and ) 窗口函数 简单理解,就是对查询的结果多出一列,这一列可以是聚合值,也可以是排序值. 开窗函数一般就是说的是over()函数,其窗口是由一个 OVER 子句 定义的多行记录 开窗函数一般分为两类

  • innodb_flush_method取值方法(实例讲解)

    innodb_flush_method的几个典型取值 fsync: InnoDB uses the fsync() system call to flush both the data and log files. fsync is the default setting. O_DSYNC: InnoDB uses O_SYNC to open and flush the log files, and fsync() to flush the data files. InnoDB does no

  • 如何解决ASP.NET新增时多字段取值的问题

    ASP.NET 开发人员在卡发时经常会碰到一个情况,就是新增的页面中字段太多,在点击保存的时候需要一个一个的赋值实体或者构建SQL语句去保存.这样不仅浪费体力还需要占用大量的文本行控件去写代码.经过构思是否可以使用一种更方便的办法去解决呢?提高代码的内聚性. 1.思路 我们知道一般新增页面最多的就是一大堆文本框让用户输入内容,然后点击保存按钮进行提交将数据持久化到数据库. 在点击提交的时候传统方式就是一个一个文本框的读取赋值. HTML代码如下: <asp:TextBox ID="Text

  • php数据入库前清理 注意php intval与mysql的int取值范围不同

    php保存数据到mysql 打算在dao层进行数据入库前的清理,比如varchar进行trim,int进行intval. 有一天突然想起,php intval的取值范围与mysql的int类型一样吗? 查了一下,不一样-- http://php.net/manual/en/function.intval.phphttp://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/column-types.html#numeric-typesphp intval的取值范围:与操作系统相关,

  • 浅谈DataFrame和SparkSql取值误区

    1.DataFrame返回的不是对象. 2.DataFrame查出来的数据返回的是一个dataframe数据集. 3.DataFrame只有遇见Action的算子才能执行 4.SparkSql查出来的数据返回的是一个dataframe数据集. 原始数据 scala> val parquetDF = sqlContext.read.parquet("hdfs://hadoop14:9000/yuhui/parquet/part-r-00004.gz.parquet") df: or

  • mybatis中${}和#{}取值的区别分析

    mybatis作为一个轻量级的ORM框架,应用广泛,其上手使用也比较简单:一个成熟的框架,必然有精巧的设计,值得学习. 在使用mybatis框架时,在sql语句中获取传入的参数有如下两种方式: ${paramName} #{paramName} 那如何理解这两种传参方式呢?如下带你走近背后的奥义. 先来回顾下原生Jdbc查询: public static void main(String[] args) throws Exception { // sql语句 String sql = "sele

  • 解决使用mybatis取值,字段赋值错误的问题

    目录 使用mybatis取值,字段赋值错误 mybatis映射赋值失败 错误输出 错误造成原因 解决方法 使用mybatis取值,字段赋值错误 我在读取数据库的表信息时,出现了不同字段取值对应不上的情况,有些字段的赋值是错位置的, <select id="selectByPrimaryKey" parameterType="java.lang.Integer" resultMap="BaseResultMap"> BaseResult

  • 解决Mybatis中foreach嵌套使用if标签对象取值的问题

    目录 foreach嵌套使用if标签对象取值问题 大体格式 解决办法 代码如下 Mybatis if 语句嵌套 要求 foreach嵌套使用if标签对象取值问题 最近做项目过程中,涉及到需要在 Mybatis 中 使用 foreach 进行循环读取传入的查询条件,动态拼接SQL语句,接口传入的查询条件格式:{"advanceSearchList":[{"searchType":10,"searchText":"12"}]} ,

随机推荐