文章目录

1 MySQL8新特性概述
- 1.1 MySQL8.0 新增特性
- 1.2 MySQL8.0移除的旧特性
2 新特性1：窗口函数
- 2.1 使用窗口函数前后对比
- 2.2 窗口函数分类
- 2.3 语法结构
- 2.4 分类讲解
- - 1 序号函数
  - 2 分布函数
  - 3 前后函数
  - 4 首尾函数
  - 5 其他函数
- 2.5 小结
3 新特性2：公用表表达式
- 3.1 普通公用表表达式
- 3.2 递归公用表表达式
- 3.3 小结

尚硅谷MySQL数据库教程-讲师：宋红康

我们缺乏的不是知识，而是学而不厌的态度

1 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;

Subquery代表子查询，子查询前使用WITH语句将结果集命名为cte_name，在后续的查询中即可使用cte_name进行查询。

12.窗口函数

MySQL 8开始支持窗口函数。

在之前的版本中已存在的大部分聚合函数在MySQL 8中也可以作为窗口函数来使用。

在这里插入图片描述

13.正则表达式支持

MySQL在8.0.4以后的版本中采用支持Unicode的国际化组件库实现正则表达式操作，这种方式不仅能提供完全的Unicode支持，而且是多字节安全编码。

MySQL增加了REGEXP_LIKE()、EGEXP_INSTR()、REGEXP_REPLACE()和 REGEXP_SUBSTR()等函数来提升性能。

另外，regexp_stack_limit和regexp_time_limit 系统变量能够通过匹配引擎来控制资源消耗。

14.内部临时表

TempTable存储引擎取代MEMORY存储引擎成为内部临时表的默认存储引擎。

TempTable存储引擎为VARCHAR和VARBINARY列提供高效存储。

internal_tmp_mem_storage_engine会话变量定义了内部临时表的存储引擎，可选的值有两个，TempTable和MEMORY，其中TempTable为默认的存储引擎。

temptable_max_ram系统配置项定义了TempTable存储引擎可使用的最大内存数量。

15.日志记录

在MySQL 8中错误日志子系统由一系列MySQL组件构成。

这些组件的构成由系统变量log_error_services来配置，能够实现日志事件的过滤和写入。

16.备份锁

新的备份锁允许在线备份期间执行数据操作语句，同时阻止可能造成快照不一致的操作。

新备份锁由 LOCK INSTANCE FOR BACKUP 和 UNLOCK INSTANCE 语法提供支持，执行这些操作需要备份管理员特权。

17.增强的MySQL复制

MySQL 8复制支持对 JSON文档进行部分更新的二进制日志记录，该记录使用紧凑的二进制格式，从而节省记录完整JSON文档的空间。

当使用基于语句的日志记录时，这种紧凑的日志记录会自动完成，并且可以通过将新的binlog_row_value_options系统变量值设置为PARTIAL_JSON来启用。

1.2 MySQL8.0移除的旧特性

在MySQL 5.7版本上开发的应用程序如果使用了MySQL8.0 移除的特性，语句可能会失败，或者产生不同的执行结果。

为了避免这些问题，对于使用了移除特性的应用，应当尽力修正避免使用这些特性，并尽可能使用替代方法。

1. 查询缓存

查询缓存已被移除，删除的项有：

（1）语句：FLUSH QUERY CACHE和RESET QUERYCACHE。
（2）系统变量：query_cache_limit、query_cache_min_res_unit、query_cache_size、query_cache_type、query_cache_wlock_invalidate。
（3）状态变量：Qcache_free_blocks、Qcache_free_memory、Qcache_hits、Qcache_inserts、Qcache_lowmem_prunes、Qcache_not_cached、Qcache_queries_in_cache、Qcache_total_blocks。
（4）线程状态：checking privileges on cachedquery、checking query cache for query、invalidating query cache entries、sending cached result toclient、storing result in query cache、waiting for query cache lock。

2.加密相关

删除的加密相关的内容有：ENCODE()、DECODE()、ENCRYPT()、DES_ENCRYPT()和DES_DECRYPT()函数，配置项des-key-file，系统变量have_crypt，FLUSH语句的DES_KEY_FILE选项，HAVE_CRYPT CMake选项。

对于移除的ENCRYPT()函数，考虑使用SHA2()替代，对于其他移除的函数，使用AES_ENCRYPT()和AES_DECRYPT()替代。

3.空间函数相关

在MySQL 5.7版本中，多个空间函数已被标记为过时。

这些过时函数在MySQL 8中都已被移除，只保留了对应的ST_和MBR函数。

4.\N和NULL

在SQL语句中，解析器不再将\N视为NULL，所以在SQL语句中应使用NULL代替\N。

这项变化不会影响使用LOAD DATA INFILE或者SELECT…INTO OUTFILE操作文件的导入和导出。

在这类操作中，NULL仍等同于\N。

5.mysql_install_db

在MySQL分布中，已移除了mysql_install_db程序，数据字典初始化需要调用带着–initialize或者–initialize-insecure选项的mysqld来代替实现。

另外，–bootstrap和INSTALL_SCRIPTDIRCMake也已被删除。

6.通用分区处理程序

通用分区处理程序已从MySQL服务中被移除。

为了实现给定表分区，表所使用的存储引擎需要自有的分区处理程序。

提供本地分区支持的MySQL存储引擎有两个，即InnoDB和NDB，而在MySQL 8中只支持InnoDB。

7.系统和状态变量信息

在INFORMATION_SCHEMA数据库中，对系统和状态变量信息不再进行维护。

GLOBAL_VARIABLES、SESSION_VARIABLES、GLOBAL_STATUS、SESSION_STATUS表都已被删除。

另外，系统变量show_compatibility_56也已被删除。

被删除的状态变量有Slave_heartbeat_period、Slave_last_heartbeat、Slave_received_heartbeatsSlave_retried_transactions、Slave_running。

以上被删除的内容都可使用性能模式中对应的内容进行替代。

8.mysql_plugin工具

mysql_plugin工具用来配置MySQL服务器插件，现已被删除，可使用–plugin-load或–plugin-load-add选项在服务器启动时加载插件或者在运行时使用INSTALL PLUGIN语句加载插件来替代该工具。

2 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。

窗口函数可以分为静态窗口函数和动态窗口函数。

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

窗口函数总体上可以分为序号函数、分布函数、前后函数、首尾函数和其他函数，如下表：

在这里插入图片描述

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]）

或者是：

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');

下面针对goods表中的数据来验证每个窗口函数的功能。

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)

5 其他函数

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

窗口函数的特点是可以分组，而且可以在分组内排序。

另外，窗口函数不会因为分组而减少原表中的行数，这对我们在原表数据的基础上进行统计和排序非常有用。

3 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;

普通公用表表达式类似于子查询，不过，跟子查询不同的是，它可以被多次引用，而且可以被其他的普通公用表表达式所引用。

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

递归公用表表达式也是一种公用表表达式，只不过，除了普通公用表表达式的特点以外，它还有自己的特点，就是可以调用自己。

它的语法结构是：

WITH RECURSIVE
CTE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。

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。

如果第四步的结果集为空，则计算结束，第三步的结果集就是我们需要的下下属集了，否则就必须继续进行第四步，一直到结果集为空为止。

比如上面的这个数据表，就需要到第五步，才能得到空结果集。

而且，最后还要进行第六步：把第三步和第四步的结果集合并，这样才能最终获得我们需要的结果集。

如果用递归公用表表达式，就非常简单了。

我介绍下具体的思路。

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。

这里看似也是 3 步，实际上是一个查询的 3 个部分，只需要执行一次就可以了。

而且也不需要用临时表保存中间结果，比刚刚的方法简单多了。

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;