MySQL 8.0 新增SQL语法对窗口函数和CTE的支持

尝试了一下MySQL 8.0的部分新特性。

　　如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数（Oracle中叫分析函数），
　　然后再使用MySQL 8.0之前的时候，就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了，虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能，但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣，看起来写起了都比较难受。

　　在MSSQL和Oracle以及PostgreSQL都已经完整支持窗口函数的情况下，MySQL 8.0中也加入了窗口函数的功能，这一点实实在在方便了sql的编码，可以说是MySQL8.0的亮点之一。

　　对于窗口函数，比如row_number()，rank()，dense_rank()，NTILE()，PERCENT_RANK()等等，在MSSQL和Oracle以及PostgreSQL，使用的语法和表达的逻辑，基本上完全一致。
　　这一点，几个数据库厂商做的还是比较统一的，如果熟悉任何一种关系数据中的窗口函数（分析函数），在MySQL 8.0之后就放心的用吧。

　　通过一个case来体验一下窗口函数的方便性，熟悉MSSQL或者Oracle或者PostgreSQL的老司机就不用看了。
　　测试case，简单模拟一个订单表，字段分别是订单号，用户编号，金额，创建时间

drop table  if exists order_info

create table order_info
(
    order_id int primary key,
    user_no varchar(10),
    amount int,
    create_date datetime
);

insert into order_info values (1,'u0001',100,'2018-1-1');
insert into order_info values (2,'u0001',300,'2018-1-2');
insert into order_info values (3,'u0001',300,'2018-1-2');
insert into order_info values (4,'u0001',800,'2018-1-10');
insert into order_info values (5,'u0001',900,'2018-1-20');

insert into order_info values (6,'u0002',500,'2018-1-5');
insert into order_info values (7,'u0002',600,'2018-1-6');
insert into order_info values (8,'u0002',300,'2018-1-10');
insert into order_info values (9,'u0002',800,'2018-1-16');
insert into order_info values (10,'u0002',800,'2018-1-22');

要求sql查询求每个用户的最新的一个订单。

传统的方式，尽量格式化的好读一点的情况下，说实话，这句sql咋一看有点莫名其妙，不知所以。

SELECT * FROM
(
    SELECT 
　　 IF(@y=a.user_no, @x:=@x+1, @x:=1) X ,
    IF(@y=a.user_no, @y, @y:=a.user_no) Y,
    a.*
    FROM order_info a, (SELECT @x:=0, @y:=NULL) b
    ORDER BY a.user_no, a.create_date desc
) a
WHERE X <= 1;

如下是执行结果，当然执行结果是可以满足需求的。

　　如果采用新的窗口函数的方法，
　　就是使用row_number()over(partition by user_no order by create_date desc) as row_num 给原始记录编一个号，
　　然后取第一个编号的数据，自然就是“用户的最新的一条订单”，实现逻辑上清晰了很多，代码也简洁，可读了很多。

select * from
(
    select row_number()over(partition by user_no order by create_date desc) as row_num,
    order_id,user_no,amount,create_date
    from order_info
)t where row_num=1;

　　需要注意的是，MySQL中的使用窗口函数的时候，是不允许使用*的，必须显式指定每一个字段。

 row_number()

　　(分组)排序编号，正如上面的例子， row_number()over(partition by user_no order by create_date desc) as row_num，按照用户分组，按照create_date排序，对已有数据生成一个编号。
　　当然也可以不分组，对整体进行排序。任何一个窗口函数，都可以分组统计或者不分组统计（也即可以不要partition by ***都可以，看你的需求了）

　　

rank()

　　类似于 row_number()，也是排序功能，但是rank()有什么不一样？新的事物的出现必然是为了解决潜在的问题。
　　如果再往测试表中写入一条数据：insert into order_info values (11,'u0002',800,'2018-1-22');
　　对于测试表中的U002用户来说，有两条create_date完全一样的数据（假设有这样的数据），那么在row_number()编号的时候，这两条数据却被编了两个不同的号
　　理论上讲，这两条的数据的排名是并列最新的。因此rank()就是为了解决这个问题的，也即：排序条件一样的情况下，其编号也一样。

　　

dense_rank()

　　dense_rank()的出现是为了解决rank()编号存在的问题的，
　　rank()编号的时候存在跳号的问题，如果有两个并列第1，那么下一个名次的编号就是3，结果就是没有编号为2的数据。
　　如果不想跳号，可以使用dense_rank()替代。

　　

avg，sum等聚合函数在窗口函数中的的增强

　　可以在聚合函数中使用窗口功能，比如sum(amount)over(partition by user_no order by create_date) as sum_amont，达到一个累积计算sum的功能
　　这种需求在没有窗口函数的情况下，用纯sql写起来，也够蛋疼的了，就不举例了。

　　

NTILE(N) 将数据按照某些排序分成N组

　　举个简单的例子，按照分数线的倒序排列，将学生成绩分成上中下3组，可以得到哪个程序数据上中下三个组中哪一部分，就可以使用NTILE(3) 来实现。这种需求倒是用的不是非常多。
　　如下还是使用上面的表，按照时间将user_no = 'u0002'的订单按照时间的纬度，划分为3组，看每一行数据数据哪一组。

　　

first_value(column_name) and last_value(column_name)

　　first_value和last_value基本上见名知意了，就是取某一组数据，按照某种方式排序的，最早的和最新的某一个字段的值。
　　看结果体会一下。

　　

nth_value(column_name,n)

　　从排序的第n行还是返回nth_value字段中的值，这个函数用的不多，要表达的这种逻辑，说实话，很难用语言表达出来，看个例子体会一下就行。

　　n = 3

　　

　　n = 4

cume_dist

　　在某种排序条件下，小于等于当前行值的行数/总行数，得到的是数据在某一个纬度的分布百分比情况。
　　比如如下示例
　　第1行数据的日期（create_date）是2018-01-05 00:00:00，小于等于2018-01-05 00:00:00的数据是1行，计算方式是：1/6 = 0.166666666
　　第2行数据的日期（create_date）是2018-01-06 00:00:00，小于等于2018-01-06 00:00:00的数据是2行，计算方式是：2/6 = 0.333333333
　　依次类推
　　第4行数据的日期（create_date）是2018-01-16 00:00:00，小于等于2018-01-16 00:00:00的数据是4行，计算方式是：4/6 = 0.6666666666
　　第一行数据的0.6666666666 意味着，小于第四行日期（create_date）的数据占了符合条件数据的66.66666666666%

　　

percent_rank()

　　同样是数据分布的计算方式，只不过算法变成了：当前RANK值-1/总行数-1 。
　　具体算法不细说，这个实际中用的也不多。

　　

lag以及lead

　　lag(column,n)获取当前数据行按照某种排序规则的上n行数据的某个字段，lead(column,n)获取当前数据行按照某种排序规则的下n行数据的某个字段，
　　确实很拗口。
　　举个实际例子，按照时间排序，获取当前订单的上一笔订单发生时间和下一笔订单发生时间，（可以计算订单的时间上的间隔度或者说买买买的频繁程度）

select order_id,
         user_no,
         amount,
         create_date,
       lag(create_date,1) over (partition by user_no order by create_date asc) 'last_transaction_time',
       lead(create_date,1) over (partition by user_no order by create_date asc) 'next_transaction_time'
from order_info ;

　　

CTE 公用表表达式

　　CTE有两种用法，非递归的CTE和递归的CTE。
　　非递归的CTE可以用来增加代码的可读性，增加逻辑的结构化表达。
　　平时我们比较痛恨一句sql几十行甚至上上百行，根本不知道其要表达什么，难以理解，对于这种SQL，可以使用CTE分段解决，
　　比如逻辑块A做成一个CTE，逻辑块B做成一个CTE，然后在逻辑块A和逻辑块B的基础上继续进行查询，这样与直接一句代码实现整个查询，逻辑上就变得相对清晰直观。
　　举个简单的例子，当然这里也不足以说明问题，比如还是第一个需求，查询每个用户的最新一条订单
　　第一步是对用户的订单按照时间排序编号，做成一个CTE，第二步对上面的CTE查询，取行号等于1的数据。

　　另外一种是递归的CTE，递归的话，应用的场景也比较多，比如查询大部门下的子部门，每一个子部门下面的子部门等等，就需要使用递归的方式。
　　这里不做细节演示，仅演示一种递归的用法，用递归的方式生成连续日期。

　　

　　当然递归不会无限下去，不同的数据库有不同的递归限制，MySQL 8.0中默认限制的最大递归次数是1000。
　　超过最大低估次数会报错：Recursive query aborted after 1001 iterations. Try increasing @@cte_max_recursion_depth to a larger value.
　　由参数@@cte_max_recursion_depth决定。

　　

　　关于CTE的限制，跟其他数据库并无太大差异，比如CTE内部的查询结果都要有字段名称，不允许连续对一个CTE多次查询等等，相信熟悉CTE的老司机都很清楚。

窗口函数和CTE的增加，简化了SQL代码的编写和逻辑的实现，并不是说没有这些新的特性，这些功能都无法实现，只是新特性的增加，可以用更优雅和可读性的方式来写SQL。
不过这都是在MySQL 8.0中实现的新功能，在8.0之前，还是老老实实按照较为复杂的方式实现吧。