1、数据表内容为：
CREATE TABLE chapter11 (
shopname VARCHAR(255) NULL,
sales VARCHAR(255) NULL,
sale_date VARCHAR(255) NULL
)
ENGINE=InnoDB
DEFAULT CHARSET=utf8mb4
COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
INSERT INTO chapter11 (shopname, sales, sale_date) VALUES('A', '1', '2020/1/1');
INSERT INTO chapter11 (shopname, sales, sale_date) VALUES('B', '3', '2020/1/1');
INSERT INTO chapter11 (shopname, sales, sale_date) VALUES('C', '5', '2020/1/1');
INSERT INTO chapter11 (shopname, sales, sale_date) VALUES('A', '7', '2020/1/2');
INSERT INTO chapter11 (shopname, sales, sale_date) VALUES('B', '9', '2020/1/2');
INSERT INTO chapter11 (shopname, sales, sale_date) VALUES('C', '2', '2020/1/2');
INSERT INTO chapter11 (shopname, sales, sale_date) VALUES('A', '4', '2020/1/3');
INSERT INTO chapter11 (shopname, sales, sale_date) VALUES('B', '6', '2020/1/3');
INSERT INTO chapter11 (shopname, sales, sale_date) VALUES('C', '8', '2020/1/3');
1、求出总平均值：
-- 从demo.chapter11表中选择数据
select
shopname, -- 选取shopname字段
sales, -- 选取sales字段
sale_date, -- 选取sale_date字段
-- 使用子查询计算demo.chapter11表的平均销售额
(select avg(sales) from demo.chapter11) as avgsales,
-- 固定值'测试数据'作为test_col列
'测试数据' as test_col
from
demo.chapter11; -- 从demo.chapter11表中选择数据
由于sales加起来是45，除以这9列，所有平均值为为5!
上面的代码虽然可以实现我们的需求，但是略显烦琐，我们可以使用窗口函数的 over0函数轻松实现上面的需求，只需要在聚合函数后面加一个 over函数即可具体实现代码如下:
over（）函数
select
shopname,
sales,
sale_date,
-- 使用窗口函数计算每个记录的平均销售额
avg(sales) over() as avgsales
from
demo.chapter11;
2、求出每个商品的总数，并且求出每个商品的销售平均值
SELECT
shopname,
sale_date,
sum( sales ),
avg( sales )
FROM
demo.chapter11 a
GROUP BY
a.shopname
3、求出每个商品的销售平均值
-- 从demo.chapter11表中选择shopname、sales和sale_date字段的值
SELECT
a.shopname, -- 选取demo.chapter11表中的shopname字段
a.sales, -- 选取demo.chapter11表中的sales字段
a.sale_date, -- 选取demo.chapter11表中的sale_date字段
avg_table.avg_sales -- 选取avg_table表中的avg_sales字段
FROM
demo.chapter11 a -- 从demo.chapter11表中选择数据，并给这个表起个别名为a
LEFT JOIN -- 使用左连接将avg_table表连接到demo.chapter11表上
(SELECT -- 子查询开始
shopname, -- 选取shopname字段
avg(sales) AS avg_sales -- 计算每个分组的平均销售额，并命名为avg_sales
FROM
demo.chapter11 b -- 从demo.chapter11表中选择数据，并给这个表起个别名为b
GROUP BY -- 按shopname字段分组
b.shopname) avg_table -- 将结果命名为avg_table表
ON -- 连接条件是两表之间的shopname字段相等
a.shopname = avg_table.shopname; -- 将a表的shopname字段与avg_table表的shopname字段进行匹配
上面的写法太过于麻烦：下面用partition by
partition by
partition by的作用与group by类似，在over0函数中使用partition by 来指明要按照哪列进行分组，然后聚合函数就会在分好的组内进行聚合运算，此处按照shopname列进行分组，具体实现代码如下:
以下是详细的中文注释：
-- 计算每个shopname分组的平均销售额
SELECT
a.shopname, -- 选取demo.chapter11表中的shopname字段
a.sales, -- 选取demo.chapter11表中的sales字段
a.sale_date, -- 选取demo.chapter11表中的sale_date字段
avg(a.sales) over (partition by a.shopname) as avg_sales -- 使用窗口函数计算每个shopname分组的平均销售额
FROM
demo.chapter11 a ; -- 从demo.chapter11表中选择数据，并给这个表起个别名为a
这个SQL查询的目的是从demo.chapter11表中选取shopname、sales和sale_date字段的值，并使用窗口函数计算每个分组的平均销售额。
在这个查询中，使用了窗口函数avg(a.sales) over (partition by a.shopname)
来计算每个shopname分组的平均销售额。
窗口函数允许在查询结果的不同部分（窗口）上执行聚合操作，
而不需要对整个结果集进行分组。在这个例子中，窗口函数根据shopname字段对数据进行分区，
并计算每个分组的平均销售额。结果将命名为avg_sales。
4、每个店铺每天的销量与该店铺自己所有销量的平均值之间的比较
order by
SELECT
a.shopname, -- 选取demo.chapter11表中的shopname字段
a.sales, -- 选取demo.chapter11表中的sales字段
a.sale_date, -- 选取demo.chapter11表中的sale_date字段
avg(a.sales) over (partition by a.shopname ORDER BY a.sale_date) as avg_sales -- 使用窗口函数计算每个shopname分组的平均销售额
FROM
demo.chapter11 a ;
店铺A在2020年1月1日的平均值就是它本身，
在1月2日的平均值是1月1日与1月2日两天的平均值，
在1月3日的平均值是1月1日、1月2日、1月3日二天的平均值。
前面讲的over（）、partition by、order by
使用的聚合函数都是求平均值运算，当然也可以使用其他聚合函数，
