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※食用指南：文章内容为《SQL基础教程》系列学习笔记，该书对新手入门非常友好，循序渐进，浅显易懂，本人主要用来补全学习MySQL中未涉及的部分，便于刷题和做项目。
官方电子书：《SQL基础教程》第2版——图灵社区
官方授权视频：《SQL基础教程》第2版 零基础6小时
（个人觉得不是很有必要去看视频，自己看书做练习就够了）
目录：
第8章：SQL高级处理
8-1：窗口函数
（1）什么是窗口函数
（2）窗口函数语法
（3）语法的基本使用方法——使用RANK函数
（4）无需指定PARTITION BY
（5）专用窗口函数的种类
（6）窗口函数的适用范围
（7）作为窗口函数使用的聚合函数
（8）计算移动平均
（9）两个ORDER BY
8-2：GROUPING运算符
（1）同时得到合计行
（2）ROLLUP——同时得出合计和小计
（3）GROUPING函数——让NULL更加容易辨认
（4）CUBE——用数据来搭积木
（5）GROUPING SETS——取得期望的积木
章节练习：
第8章：SQL高级处理
8-1：窗口函数
（1）什么是窗口函数
窗口函数OLAP（Online Analytical Processing），对数据库数据进行实时分析处理（市场分析、创建财务报表、创建计划等）
（2）窗口函数语法
作为窗口函数使用的函数：
ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK：专用窗口函数（排序函数）
SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN：能够作为窗口函数的聚合函数
（3）语法的基本使用方法——使用RANK函数
RANK：用来记录排序的函数
PARTITION BY：设定排序的对象范围（根据什么分组）
ORDER BY：指定哪一列、何种顺序排序（默认升序，降序DECS）
❗根据不同种类（product_type），按照销售单价（sale_price）从低到高排序
PARTITION BY对表进行横向分组；ORDER BY决定纵向排序的规则
窗口函数兼具GROUP BY子句的分组功能以及ORDER BY子句的排序功能，但PARTITION BY不具备GROUP BY子句的汇总功能，因此使用RANK函数不会减少表中记录的行数
🔺PARTITION BY分组后的记录合集称为“窗口”，代表范围
因为在SQL中，“组”特指GROUP BY分割后的记录集合，为避免混淆使用PARTITION BY时称为窗口
（4）无需指定PARTITION BY
窗口函数中起到关键作用的是PARTITION BY、GROUP BY，其中PARTITION BY并不是必需的，即使不指定也可以正常使用窗口函数
和没有使用GROUP BY的聚合函数时效果一样，将整个表作为一个大的窗口来使用
（5）专用窗口函数的种类
ROW_NUMBER：唯一值连续位次
RANK：存在相同位次的记录，跳过之后的位次
DENSE_RANK：存在相同位次的记录，不跳过之后的位次
使用RANK或ROW_NUMBER时无需任何参数，只需要像RANK（）或者ROW_NUMBER（）保持括号中为空就行
练习：
LeetCode178题：
分数排名（不分组排序）
LeetCode184题：
每个部门工资最高的员工（分组排序）
①获得每个部门的员工及员工工资排序
②只提取工资最高的员工
salary_rank = 1：取每个分组降序后的第一个
t：取一个别名
使用RANK、DENSE_RANK都可以，因为如果工资都是一样的（位次），都要把它列出来
（6）窗口函数的适用范围
原则上窗口函数只能在SELECT子句中使用
窗口函数是对WHERE子句或者GROUP BY子句处理后的结果进行操作
（7）作为窗口函数使用的聚合函数
所有聚合函数都能用作窗口函数：SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN
①计算销售单价的总计值，累计统计法
一行一行逐渐添加计算对象，按时间序列的顺序，计算各个时间的销售总额
②计算平均值，以当前记录为基准进行统计
（8）计算移动平均
窗口函数：将表以窗口为单位进行分割，并在其中进行排序的函数
框架：在窗口中指定更加详细的汇总范围的备选功能，该备选功能中的汇总范围
需要在ORDER BY子句之后使用指定范围的关键字
框架是根据当前记录来确定的，和固定的窗口不同，其范围会随着当前记录的变化而变化
①指定最靠近的3行作为汇总对象
ROWS（行）、PRECEDING（之前）
ROW 2 PRECEDING：截止到之前2行
-- 自身（当前记录）
-- 之前1行记录
-- 之前2行记录
以上的统计方法为移动平均（moving average），实时把控最近状态（常用于对股市趋势的实时跟踪）
②把PRECEDING替换成FOLLOWING，截止之后2行
汇总当前记录的前后行，同时使用PRECEDING、FOLLOWING
-- 之前1行的记录
-- 自身（当前记录）
-- 之后1行的记录
（能够熟练掌握框架功能，就可称之为窗口函数高手了）
（9）两个ORDER BY
注意：记录的排列顺序
使用窗口函数时必须要在OVER子句中使用ORDER BY，可能会误以为结果中的记录按照该ORDER BY 指定的顺序排序的
OVER子句中的OEDER BY只是用来决定窗口函数按照什么样的顺序进行计算的，对结果的排列顺序并没有影响
DBMS可以按照窗口函数的ORDER BY 子句所指定的顺序对结果进行排序，但也仅仅只是个例罢了
如果想让记录就按张ranking列的升序进行排序
在SELECT语句的最后，使用ORDER BY子句进行指定
使用两个ORDER BY 看起来有点怪，但这两个ORDER BY的动能完全不同
8-2：GROUPING运算符
（1）同时得到合计行
GROUP BY子句用来指定聚合键的场所，根据指定的键分割数据，不会出现合计行
合计行是不指定聚合键时得到的汇总结果
如果想要得到合计，分别计算出合计行和按照商品种类进行汇总的结果，再用UNION ALL连接在一起
（2）ROLLUP——同时得出合计和小计
GROUPING运算符：
ROLLUP
CUBE
GROUPING SETS
ROLLUP是卷起，卷起百叶窗、窗帘卷等，能够得到像从小计到合计，从最小的聚合级开始，聚合单位逐渐扩大的结果
ROLLUP（列1，列2，…），一次计算出不同聚合键组合的结果
-- GROUP BY（）
-- GROUP BY（product_type）
GROUP BY（）：没有聚合键，相当于没有GROUP BY子句，会得到全部数据的合计行记录，超级分组记录（super group row）
超级分组记录的product_type列的键值（对DBMS来说）并不明确，会默认使用NULL
其他SQL语法：
MySQL专用语法：
①未使用ROLLUP前：
②使用ROLLUP后：
其他SQL语法：
MySQL专用语法：
使用ROLLUP多了合计行和3个不同商品种类的小计行（未使用登记日期作为聚合键的记录），这4行就是超级分组记录
SELECT语句使用UNION对3种模式的聚合级的不同结果进行连接
-- GROUP BY
-- GROUP BY（product_type）
-- GROUP BY（product_type,regist_date）
（3）GROUPING函数——让NULL更加容易辨认
regist_date中衣服有一列为NULL，而NULL作为了聚合键作为小计，两个NULL不易辨认
判断超级分组记录的NULL特定函数——GROUPING函数，参数列的值是超级分组记录产生NULL返回1，其他返回0
使用GROUPING函数可以在超级分组记录的键值中插入字符串
当GROUPING函数的返回值为1时，指定“合计”或者“小计”等字符串，其他情况返回通常的列的值
（实际业务中需要获取包含合计或者小计的汇总结果）
ELSE CAST(regist_date AS VARCHAR(16)) END AS regist_date,
满足CAST表达式所有分支的返回值必须一致的条件，否则各个分支分别返回日期和字符串类型的值，执行时发生语法错误
（4）CUBE——用数据来搭积木
CUBE：立方体
将ROLLUP替换为CUBE
把regist_date作为聚合键
-- GROUP BY
-- GROUP BY（product_type）
-- GROUP BY（product_date）
-- GROUP BY（product_type,regist_date）
CUBE将GROUP BY子句中聚合键的“所以可能的组合“汇总结果集中到一个结果中
组合的个数2n（n是聚合键的个数）
聚合键有2个，所以是4，如果是3个聚合键则为8
（5）GROUPING SETS——取得期望的积木
GROUPING SETS运算符：用于从ROLLUP、CUBE的结果中取出部分记录，个别条件对应的不固定的结果
想从中选取将“商品种类“和”登记日期“各自作为聚合键的结果
或不想得到合计“记录和使用2个聚合键的记录“
章节练习：
8.1
按照product_id升序排序，计算出截至当前行的最高销售单价
商品编号越来越大，计算最大值的对象范围也不断扩大
（用于奥运会等竞技体育的最高纪录不断变化相似，随着运动员数量逐渐增加，要选出历史第一也会越来越难）
8.2
使用Proudct表，计算按照regist_date升序进行排列的各日期的sale_price的总额
排序需要将等级日期为NULL 的运动T恤记录排在第1位（看作弊比其他日期都早）
方法二：regist_date为NULL时，显示“1年1月1日“（日常骗一下DBMS）
方法一：regist_date为NULL时，将该记录放在最前显示（不推荐，可能因DBMS的需求改变无法使用）
————TBC