mysqllead（mysqllead函数）

本篇文章给大家谈谈mysqllead，以及mysqllead函数对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、MySql窗口函数
• 2、mysql的lead函数数据突然变成null了是怎么回事
• 3、MySQL窗口_分布、前后、头尾函数
• 4、开窗函数
• 5、MySQL实现常用分析函数

MySql窗口函数

MySQL从8.0开始支持窗口函数。也就是分析函数

序号函数：ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()

分布函数：PERCENT_RANK()、CUME_DIST()

前后函数：LAG()、LEAD()

头尾函数：FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()

其它函数：物贺NTH_VALUE()、NTILE()

例子：

首先有一个表字段：id score（分数）user_id

1.序号函数：ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()

用途：显示分区中的当前行号,对查询结果进行排序.

ROW_NUMBER()：顺序排序——1、2、3 RANK()：并列排序，跳过重复序号——1、1、3 DENSE_RANK()：并列排序，不跳过重复序号——1、1、2

执行sql:

2.分布函数：PERCENT_RANK()、CUME_DIST()

用途：每行按照公式(rank-1) / (rows-1)进行计算。其中，rank为RANK()函数产生的序号，rows为当前窗口的记录总行数

3.前后函数：LAG()、LEAD()

LAG和LEAD分析函数可以在同一次查询中取出同一字段的前N行的数据(LAG)和后N行的数据(LEAD)作为独立的列

在实际应用当中，若要用到取今天和昨天的某字段差值时，LAG和LEAD函数的应用就显得尤为重要。当然，这种操作可以用表的自连接实现，但是LAG和LEAD与LEFT JOIN、RIGHT JOIN等自连接相比，效率更高，SQL更简洁。下面我就对这两个函数做一个简单的介绍。

函数语法如下：

lag(exp_str,offset,defval) OVER(PARTITION BY …ORDER BY …)

lead(exp_str,offset,defval) OVER(PARTITION BY …ORDER BY …)

参数说明：

exp_str是字段名

offset是偏移量，即是上1个或上N个的值，假设当前行在表中排在第10行，则offset 为3，则表示我们所要找的数据行就是表中的第7行(即10-3=7)。

defval默认值，当两个函数取上N/下N个值，当埋码在表弯蚂哪中从当前行位置向前数N行已经超出了表的范围时，LAG()函数将defval这个参数值作为函数的返回值，若没有指定默认值，则返回NULL，那么在数学运算中，总要给一个默认值才不会出错。

执行sql:

以第一行为例：4.0上一条记录（lag）是没有的,所有有赋予默认值0，4.0的下一条记录（lead）还是4.0,可以通过偏移量调整上下N条记录

注意：这里是序号的上一条或下一条

4.头尾函数：FIRST_VALUE(expr)、LAST_VALUE(expr)

用途：返回第一个(FIRST_VALUE(expr))或最后一个(LAST_VALUE(expr))expr的值

执行sql:

FIRST_VALUE()的结果容易理解，直接在结果的所有行记录中输出同一个满足条件的首个记录；

LAST_VALUE()默认统计范围是 rows between unbounded preceding and current row，也就是取当前行数据与当前行之前的数据的比较。

那么如果我们直接在每行数据中显示最后的那个数据，需在order by 条件的后面加上语句： rows between unbounded preceding and unbounded following ， 也就是前面无界和后面无界之间的行比较。

加上语句，执行sql:

结果：

简单理解就是，取最大的还是最小的结合ORDER BY使用，或者取第一个还是或者最后一个

参考： ;wfr=spiderfor=pc

[img]

mysql的lead函数数据突然变成null了是怎么回事

可能是因为MySQL的Lead函数的索引被改变或删除了，导致表中的数据被重置或变更，从而导致Lead函数的数据变成null。此外，如慎裂袜果Lead函宽激数搜索的数源型据不存在，也会出现null的情况。

MySQL窗口_分布、前后、头尾函数

接上一篇，这一篇主要介绍三类窗口函数，分布函数、前后函数和头尾函数。

【分布函数】

PERCENT_RANK基于RANK()函数的排序结果，percent_ranks列按照公式(rank-1) / (rows-1)带入rank值（row_num列）和rows值，其中，rank为RANK()函数产生的序号，rows为当前窗口的记录总行数。

CUME_DIST，分组内小于等于当前rank值的行数告竖/分组内总行数，这个知纯函数比percen_rank使用场景更多。可以用于计算大于等于或小于等于当前订单金额的订单比例有多少。

【前后函数】

分区中位于当前行前n行（LAG）或后n行(LEAD)的记录值。这两个函数在实际中还是有使用场景，比如要查询上一个订单距离当前订单的时间间隔，或者本条订单距离下一条订单的时间间隔。

如果要计算距离上一条订单的天数，只需要增加一列，用DATEDIFF函数把两个日期相减就可以了。如果是第一条订单，就会返回空值。

【头尾函数】

头尾函数FIRST_VAL和LAST_VAL函数，用来得到分区中的第一个或最后一个指定参数的值。可以用来查询每个用户第一次和最后一次搭友咐的订单数据信息，然后就行比较操作。需要注意的是，最后一条订单时间是基于当前订单时间来看的，所有是等于当前订单时间。

End

◆ PowerBI开场白

◆ Python高德地图可视化

◆ Python不规则条形图

开窗函数

开窗函数

需求：

既要显示聚合前的数据，又要显示聚合后的结果

rank

开窗函数：

窗口函数： 窗口 + 函数

窗口： 函数运行时计算的数据集的范围

函此闷数：运行时的函数：

1.常用的聚合函数

2.窗口内置的函数

1.聚合函数 -》纳扒链开窗

数据：

需求：

统计累计的问题，每个用户每天累计点外卖的次数

函数 over([partition by xxx,...] [order by xxx,...])

2.指定窗口大小

3.开窗 -内置函数

RANK

ROW_NUMBER

DENSE_RANK

NTILE

1.NTILE

需求：

把数据按照姓名进行分组 时间排序 结果数据分成 3份数

NTILE(N):

把数据平均分配到N中,如果不能平均分配，优先分配到较小的编号中。

2.rank相关的

RANK

ROW_NUMBER

DENSE_RANK

RANK：

从1开始，按照顺序，生成组内记录的编号，排序相同会重复，在名次中留下空位

ROW_NUMBER：

从1开始，按照顺序，生成组内记录的编号，序号没有重复的

DENSE_RANK：

从1开始，按照顺序，生成组内记录的编号，排序相同会重复，在名次中不留下空位

3.蹿行问题

lag 向上取第几行

lead 向下取第几行

4.取值问题

FIRST_VALUE(col)：取分组后 截止到当前行 第一个值

LAST_VALUE(col)：取分组后 截止到当前行 最后一个值

开窗函数案例：

1.我们有如下的用户访问数据

userId visitDate visitCount

u01 2017/1/21 5

u02 2017/1/23 6

u03 2017/1/22 8

u04 2017/1/20 3

u01 2017/1/23 6

u01 2017/2/21 8

U02 2017/1/23 6

U01 2017/2/22 4

要求使用SQL统计出每个用户的累积访问次数，如下表所示：

用户id 月份 小计 累积

u01 2017-01 11 11

u01 2017-02 12 23

u02 2017-01 12 12

u03 2017-01 8 8

u04 2017-01 3 3

每个用户的累积访问次数=》

每个用户每个月累计访问次数

维度： 用户、月

指标：次数、累计访问次数

1.etl：

2017/2/22 =》 2017-02 日期函数 ，string函数 sql里面

2017/2/22=2017-2-22

2.

1.先求 每个月 次数

2. 1结果 =》 累计

也可以使用str_to_date

date_format(str_to_date(visitdate,'%Y/%m/%d') ,'%Y-%m')as month

2.有50W个京东店铺，每个顾客访客访问任何一个店铺的任何一个商品时都会产生一条访问日志，

访问日志存储的表名为Visit，访客的用户id为user_id，被访问的店铺名称为shop，数据如下：

u1 a

u2 b

u1 b

u1 a

u3 c

u4 b

u1 a

u2 c

u5 b

u4 b

u6 c

u2 c

u1 b

u2 a

u2 a

u3 a

u5 a

u5 a

u5 a

请统计：

(1)每个店铺的UV（访客数） 、pv(访问量)

维度：店铺

指标：uv =》user_id

(2)每个店铺访问次数top3的访客信息。输出店铺名称、访客id、访问次数

维度：店铺、 访客id

指标：访问次数 、访问次数的top3

uv pv :

pv = page 次数 不需要去重

uv = user 次数 需要去重

2.行洞孙转列 列转行

1.列转行

||

v

zuoshao,王者荣耀,黑丝,看小视频

xuanxuan,姐姐,天天,杰伦

mysql没有collection_list(hobby)

可以使用group_concat(hobby)

-- hive

select

name,

concat_ws(",",collection_list(hobby)) as hobbyies

from t1

group by

name;

concat_ws

concat

2.行转列

hive爆破函数实现

mysql没有爆破函数（免费版本没有）

MySQL实现常用分析函数

分别在 MySQL5.7.25-log 和 8.0.16 环境中实现类似Oracle的分析函数(8.0版本中已支持，直接使用即可)。

一、创建测试数据

二、row_number() over()

三、rank() over()

四、dense_rank() over()

五、lag() over()

六悉羡、lead() over()

七、待补充

例1：不分组，全部数据添加序列号，类Oracle 的rownum伪列

例2：先按roomid分组，再按照deviceid,counter排序，类Oracle 的row_number() OVER(PARTITION BY ORDER BY )

例1：不分组，全部数据按 roomid 排序，再添加序号，类Oracle 的rank() OVER(ORDER BY)

例2：敬唯先按roomid分组，再按deviceid排序，类Oracle 的rank() OVER(PARTITION BY ORDER BY)

例1：不分组，全部数据按roomid排序，再添加序号，类Oracle 的dense_rank() OVER(ORDER BY)

例2：先按roomid分组，再按deviceid排序睁稿拍，类Oracle 的dense_rank() OVER(PARTITION BY ORDER BY)

例1：不分组，全部数据按roomid,deviceid升序排序，类Oracle 的lag() OVER(ORDER BY)

例2：先按roomid分组，再按roomid,deviceid排序，类Oracle 的lag() OVER(PARTITION BY ORDER BY)

例1：不分组，全部数据按roomid,deviceid,counter升序排序，类Oracle 的lead() OVER(ORDER BY)

例2：先按roomid分组，再按deviceid,counter排序，类Oracle 的lead() OVER(PARTITION BY ORDER BY)

关于mysqllead和mysqllead函数的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。