sql 赋值 null_巩固SQL - 窗口函数amp;变量amp;数据透视图

入数据行业近3年了，这3年的工作时间我绝大多数时间都在写python做分析。但作为合格的一个数据分析师，sql的精通肯定是必不可少的，所以最近疯狂刷sql题，同时也来总结下我以前比较少用的语法。

（工作写的是hive，为方便演示，本文章均使用Mysql8.0.16版本）

一、窗口函数

1、什么是窗口函数

窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。

2、窗口函数基本语法

分析函数 over（partition by 列名 order by 列名 ）

2.1、分析函数分类

聚合类
avg(列名)、sum(列名)、count(列名)、max(列名)、min(列名)
排名类
row_number() 按照值排序时产生一个自增编号，不会重复
rank() 按照值排序时产生一个自增编号，值相等时会重复，会产生空位
dense_rank() 按照值排序时产生一个自增编号，值相等时会重复，不会产生空位
注意：排名类分析函数不需要任何参数。
其他类
lag(列名,往前的行数,[行数为null时的默认值，不指定为null])
lead(列名,往后的行数,[行数为null时的默认值，不指定为null])
ntile(n) 用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值，如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布。

3、窗口函数的功能

1、同时具备分组和排序的功能。

2、不像group by，分组后不减少原表行数

3、不用表连接就能建立辅助分析列。

4、实战理解

#创建学生表格
create table tb_score (id int,class varchar(255),score int);#插入数据
insert into tb_score (id,class,score)
values
(1,'语文',99),
(1,'数学',90),
(1,'英语',80),
(3,'英语',80),
(3,'语文',80),
(3,'数学',60),
(2,'数学',50),
(2,'语文',40);#创建用户购买明细表
create table tb_user (name1 varchar(255),orderdate varchar(255),cost int);#插入数据
insert into tb_user(name1,orderdate,cost)
values
('jack','2017-01-01',10),
('tony','2017-01-02',15),
('jack','2017-02-03',23),
('tony','2017-01-04',29),
('jack','2017-01-05',46),
('jack','2017-04-06',42),
('tony','2017-01-07',50),
('jack','2017-01-08',55),
('mart','2017-04-08',62),
('mart','2017-04-09',68),
('neil','2017-05-10',12),
('mart','2017-04-11',75),
('neil','2017-06-12',80),
('mart','2017-04-13',94);

4.1、排名函数row_number() ,rank() ,dense_rank()的区别与用法

row_number() 按照值排序时产生一个自增编号，不会重复。
rank() 按照值排序时产生一个自增编号，值相等时会重复，会产生空位。
dense_rank() 按照值排序时产生一个自增编号，值相等时会重复，不会产生空位。

select *,
rank() over( order by score desc) ranking ,
dense_rank() over( order by score desc) dense_ranking,
row_number() over( order by score desc) row_num
from tb_score

4.2、排名函数经典面试题。

4.2.1、排名问题：增加成绩排名一列，如果两个分数相同，则排名并列（dense_rank）。

select *, dense_rank() over(order by score desc) ranking from tb_score

4.2.2、TopN问题：取出各科成绩前两名的记录（TopN问题用row_number）

select * from
(select *,row_number() over(partition by class order by score desc) as ranking from tb_score) t
where ranking <=2

4.3 其他类：lag，lead，ntile的用法

lag（列名,往前的行数,[行数为null时的默认值，不指定为null]）
lead（列名,往后的行数,[行数为null时的默认值，不指定为null]）
ntile（n）用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值，如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布。

4.3.1、lad,lead函数的理解需要想清楚“为什么会出现Null值”

SELECT *,lag(cost,1) over(partition by name1 order by cost desc) as lag_function,lead(cost,1) over(partition by name1 order by cost desc) as lead_function
FROM test.tb_user

4.4、其他类函数经典面试题

4.4.1、查询顾客上次的购买时间

select *,lag(orderdate,1) over(partition by name1 order by orderdate) as last_buy from tb_user

4.4.2、查询前20%时间的订单信息：20%即把数据集切成5分，所以ntile(5)

select * from
(select *,ntile(5) over(order by orderdate) as group_num from tb_user) t
where group_num = 1

4.5、聚合函数用法及经典面试题

语法：sum() over（partition by 列名 order by 列名 ）

组内对比问题：查询单科成绩高于该科目平均成绩的学生

select * from
(select *,avg(score) over(partition by class) as avg_score from tb_score) t
where score >avg_score

小结：

1、窗口函数原则上只能写在Select句子中。

2、窗口函数做数据处理的核心思想是建立“ 辅助列“去帮助我们做筛选，比较。

3、对我而言，掌握了窗口函数，感觉再也不怕写SQL了(很可能是错觉)

二、变量

1、变量的一些概念：

SQL的变量就是一个参数，和python一样，可以对这个参数进行赋值。
变量分为局部变量和全局变量，局部变量用@标识，全局变量@@标识（全局变量一般已经定义好的）

2、变量的申明与赋值

2.1、变量的申明；sql server中变量要先申明后才能赋值。mysql中变量不用事前申明，在用的时候直接赋值。

语法 ：declare @变量名 数据类型；例如：declare @num int；

2.2、赋值方法有两种

#第一种方法
set @num = 1; 或 set @num :=1#第二种方法
select @num:=1; 或 select @num:=字段名 from 表名 where (注意筛选出的结果应为单值）

注意：上面两种赋值符号，使用set时可以用“=”或“：=”，但是使用select时必须用“：=赋值”。

3、变量的使用。

#创建订单明细表，字段：订单号，浏览日期，加购物车日期，下订单日期，收货日期
create table tb_order(order_id int,view_time varchar(255),cart_time varchar(255),buy_time varchar(255), rec_time varchar(255));#插入数据
insert into tb_order(order_id,view_time,cart_time,buy_time,rec_time)
values
(1,'2020-05-20','2020-05-21','2020-05-22','2020-05-23'),
(2,'2020-05-20','2020-05-20','2020-05-20','2020-05-20'),
(3,'2020-05-24','2020-05-25','2020-05-26','2020-05-27'),
(4,'2020-05-20','2020-05-21','2020-05-22','2020-05-23'),
(5,'2020-05-28','2020-05-28','2020-05-28','2020-05-28');

找出浏览日期为'2020-05-20'的订单明细

set @date1 = '2020-05-20';
select * from tb_order where view_time =@date1;

有同学会问，我直接写view_time ='2020-05-20'不就行了嘛，为啥要搞这么复杂？

在上面场景下，确实直接写view_time ='2020-05-20'就足够了，但在某些场景下，写变量会更加简便。比如：

找出浏览日期，浏览日期，加购物车日期，下订单日期，收货日期均为2020年5月20日的订单明细。

set @date1 = '2020-05-20';
select * from tb_order where
view_time =@date1
and cart_time =@date1
and buy_time = @date1
and rec_time =@date1;

之后，找出各日期均为2020年5月28日的订单明细，这时，你仅仅需要改一个变量即可，无需将所有日期都改。

set @date1 = '2020-05-28';
select * from tb_order where
view_time =@date1
and cart_time =@date1
and buy_time = @date1
and rec_time =@date1;

使用变量也可以提高查询效率。

例如：数据库制定两个执行计划，制定执行计划直接是需要消耗资源的。

select * from table where id =1
select * from table where id =2

而如果我们改成这样，当我们把id改成2时，数据库还是会执行之前的执行计划，这样就节省了时间。

set @idv = 1
select * from table where id =@idv

三、利用case when作数据透视图

1、case when 语法；

select
col0,
(case when col1 =  codition2 then 选项值1when col2 = codition2 then 选项值2else 默认值 end)  as casewhen_col
fron table

2、case when的三种最常用的应用场景

(1)、等值替换

(2)、范围替换

(3)、数据透视图（也称列转行）

3、实战

#创建订单价格表
create table tb_order2(order_id varchar(255),price int,time varchar(255),area varchar(255));
#插入数据
insert into tb_order2(order_id,price,time,area)
values
('S001',10,'2019/1/1','A区'),
('S002',20,'2019/1/1','B区'),
('S003',30,'2019/1/1','C区'),
('S004',40,'2019/1/2','A区'),
('S005',10,'2019/1/2','B区'),
('S006',20,'2019/1/2','C区'),
('S007',30,'2019/1/3','A区'),
('S008',40,'2019/1/3','C区');select * from tb_order2;

3.1、值替换：将所有A区的订单改成D区的订单

select *,case when area ='A区' then 'D区'   end as  casewhen_col from tb_order2

3.2、范围替换：假设有个需求为：价格<=10，劣质订单；>=10&<=20，中等订单；>20，优质订单；

select *,(case when price <=10 then '劣质订单'when price <=20 then '中等订单'else '优质订单'  end) label
from tb_order2

3.3、数据透视图（也称列转行）

需求，想计算各区域各天的销售总价。这种用excel作就很简单直接作数据透视图，如果写sql去实现的话需要用到case when，结果如下表：

### 实现数据透视。
select time,sum(case when area ='A区' then price else 0 end) as 'A区总价',sum(case when area='B区' then price else 0 end) as 'B区总价',sum(case when area='C区' then price else 0 end) as 'C区总价'
from tb_order2
group by time

四、With as

1、概念：with as也叫做子查询部分，就类似于一个视图或临时表，可以用来存储一部分的SQL语句，它可以提高代码可读性。

2、优点：

（1）、其最大的好处就是提高代码的可读性，如何with子句在后面要多次使用到，这可大大简化SQL。

（2）、可以提高查询性能。

3、使用

3.1、单表with as

with t1 as
(select * from tb_score where class ='语文')
select * from t1;

3.2、多表with as

with t1 as (select * from tb_score where class ='语文'),t2 as (select * from tb_score where class ='数学')
#笛卡尔积
select * from t1,t2

注意：这里必须要整体作为一条SQL查询，即with as语句之后不能加分号结束，不然会报错，必须用select结束。

五、group_concat

因为我个人主要用clickhouse数据库 + grafana BI工具，是一款写SQL作数据可视化的BI工具，它需要符合这样的固定格式才能出图：[时间，维度，值]，所以若我想多维度展示的时候，就必须用groupArray函数去构建维度这列。后来我发现Mysql也有和groupArray函数几乎相同功能的函数就是group_concat，所以就来学习下。

其语法：

group_concat([DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator '分隔符'])

注意：需要和group by联合使用。

其用法：

1、以id分组，查看所有的class有哪些元素

select id,group_concat(distinct class) as groupc_col from tb_score group by id

2、改变分隔符为'-'

select id,group_concat(distinct class separator '-') as groupc_col from tb_score group by id

嗯，以上就是我以前比较少用的SQL知识点了。经过这次复习巩固，看别的同事很长的SQL也没这么怕啦。

感谢阅读！

一个记录会计转到数据、算法路上所学的微信公众号：Dathon数据分析