今天是高端局，都是超级高大上的内容，惯例上目录

今天没有什么具体的栗子合集，大家的应用场景都很不一样，so，到具体知识点，我们再具体举栗子。

窗口函数

概念： 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。

基础语法

‹窗口函数› over (partition by ‹用于分组的列名›
order by ‹用于排序的列名›)

关于这个语法点，下文会有详细的介绍

窗口函数分类

窗口函数总共分两类，一类是专用窗口函数，另一类是聚合函数

专用窗口函数

专用窗口函数大致又三个，rank(),, dense_rank(), row_number()三个，我们来一个一个看。

首先来看rank(),认真讲，这个大家应该很熟悉，作为窗口函数的用法，其实就是把rank()直接套进基础语法里面就可以了。

举个具体例子

我们要再每个班级内进行排名。

我们先来看看code怎么写

select *,rank() over (partition by 班级
order by 成绩 desc) as ranking from 班级表

我们再来看看这个code里面的语法点。

先说不认识的，之前没见过的partition by，这个的作用跟group by差不多，就是对数据进行分组，我们的栗子里，就是对数据按照班级列进行分组。那partition by和group by有什么区别呢？我们为什么要学习两个功能相同的函数呢？

这是因为，group by汇总分组后，改变了表原有的行数，一行只有一个类别。而partition by和rank 函数，则不会改变原表的行数。

dense_rank，其实也是对函数进行排名。而row_number则是显示出每一行的行号。

举个栗子

select *,        rank() over (order by 成绩 desc) as ranking,dense_rank() over (order by 成绩 desc) as dese_rank,row_number() over (order by 成绩 desc) as row_numfrom 班级表;

橘色框框的地方，其实就是重点显示它们三者不同之处的地方。说完了专用窗口函数，我们再来说说聚合窗口函数

聚合窗口函数

我们常说的聚合函数，其实就是，sum(), avg(),count(),min(),max()这些，这波又是一个code帮你搞定聚合窗口函数系列

select *,        sum(成绩) over (order by 学号) as current_sum,avg(成绩) over (order by 学号) as current_avg,
count(成绩) over (order by 学号) as current_count,
max(成绩) over (order by 学号) as current_max,
min(成绩) over (order by 学号) as current_min  from 班级表;

输出结果

如果想要知道所有人成绩的总和、平均等聚合结果，看最后一行即可。

这样使用窗口函数有什么用呢？聚合函数作为窗口函数，可以在每一行的数据里直观的看到，截止到本行数据，统计数据是多少（最大值、最小值等）。同时可以看出每一行数据，对整体统计数据的影响。

avg()作为窗口函数时，如果我们想对返回数据做出限制的时候，一般情况下，我们会想到使用where语句。例如，我们要返回，比平均成绩高的学生。

select *,
avg(成绩) over (partition by 科目) as avg_score from 成绩表 where 成绩 › avg_score;

但是这么写，SQL会出现错误，为什么呢？

记得我们之前重复了无数次的，SQL运行顺序嘛？再来复习一次。

在我们，运行到，where语句的时候，我们在select里面求的平均值，根本都还没有运行，所以这个where条件没有办法执行。

解决方法：子查询

select * from
(select *, avg(成绩) over (partition by 科目) as avg_score from 成绩表) as b
where 成绩 › avg_score;

窗口函数的移动平均

select *, avg(成绩) over (order by 学号 rows 2 preceding) as current_avg from 班级表;

出现了新的关键词！！！rows 2 preceding，欢迎大家来到英语翻译训练营，在这里rows 2 preceding 是说，之前两行。用在这里就是表明，结果就是自身记录及其前两行记录的平均。

注意事项

• 在上述的这三个专用窗口函数中，函数后面的括号不需要任何参数，保持()空着就可以，但是()不可省略。
• 窗口函数原则上只能写在select子句中。
• partition子句可是省略，就仅是按照成绩进行排序。
• 窗口函数，不减少原表的行数，所以经常用来在每组内排名。但是group by会减少原表行数（例如，同一组内两个最高分均为80，我们如果用group by就会只筛选出来一个。）

窗口函数使用场景

1. 组内Top N 排名问题
2. 累计求和
3. 组内比较问题（eg.查找组内大于平均值数据）

SQL存储过程

概念： 这个存储过程，本质上就是记录记录和呼叫重复行为的语句。

分类 : 无参数存储过程，有参数存储过程以及默认参数存储过程

无参数存储过程

定义过程

create procedure 存储过程名称() begin ‹sql语句› ; end；

呼叫过程

call 存储过程名称()；

有参数存储过程

定义过程

create procedure 存储过程名称(参数1,参数2,...) begin ‹sql语句› ; end；

呼叫过程同上。

这个举个栗子，

比如，我要找到，学号为0001的学生姓名，这个过程，我不能直接定义学号0001叭，那万一，我下次要找学号为0002的学生呢？如果只能用一次，这个存储过程不久没意义了嘛！所以这个定义过程，应该是

create procedure getNum(num varchar(100))
begin  select 姓名  from 学生表 where 学号=num; end；

getNum后面定义值和值的类型。

然后，呼叫函数的时候，可以直接写成

call getNum(0001);

就可以找到学号为0001的学生的姓名啦。

默认参数的储存过程

最后我们来说说，默认参数存储过程。

依然还是分三种，IN, OUT, INOUT(我没有在跳健身操，真的。)

IN 输入参数:参数初始值在存储过程前被指定为默认值，在存储过程中修改该参数的值不能被返回

总结下来就是，我不管你怎么改，但是我改不认同，就是不认，最开始是多少就是多少。

OUT输出参数:参数初始值为空，该值可在存储过程内部被改变，并可返回

该改还是得改的OUT。

INOUT输入输出参数：参数初始值在存储过程前被指定为默认值，并且可在存储过程中被改变和在调用完毕后可被返回

注意事项

• 定义存储过程语法里的SQL语句代码块必须是完整的sql语句，必须用“;”结尾
• 定义的储存过程的名字，不可重复，否则会引起系统报错
• 存储过程和视图在实际应用中有什么区别
  • 视图只是一段固定的sql语句，方便重复查询;
  • 存储过程约等于编程，可以实现复杂的操作，例如传参、建表、写入、数据同步等过程。业务比较复杂、重复性工作比较多，存储过程会比较实用。
• 把重复要做的事情整理成一步一步的业务步骤，然后把业务步骤写成sql语句，然后再把sql语句写到存储过程的语法里。就像自动驾驶一样，把可能遇到的状况提前规划好，就不需要自己操纵方向盘，车子就按照我们写的步骤向前开了。

优缺点：

优点： 执行速度非常非常快，效率很高

缺点： 很难迁移到别的数据库。

鉴于这个缺点，所以这个存储过程的知识点，做个了解就好啦！不是太常用~今天的分享就到这里啦！