MySQL PARTITION BY 子句
“纵有疾风来,人生不言弃”,这句话送给正在学习数据库的朋友们,也希望在阅读本文《MySQL PARTITION BY 子句》后,能够真的帮助到大家。我也会在后续的文章中,陆续更新数据库相关的技术文章,有好的建议欢迎大家在评论留言,非常感谢!
Partition By 子句可用于提高查询性能。它降低了存储需求,并提高了数据可管理性。通过对大表进行分区,可以更快地执行仅访问一小部分数据的查询。分区还可以缩短备份和恢复时间。在本文中,我们将通过语法和各种示例讨论 MySQL 中的 Partition By 子句。
简介
PARTITION BY 子句的目的是将表的行分组到单独的分区中。当使用同一分区中的其他行对分区内的特定行执行计算时,这特别有用。
PARTITION BY 子句必须始终在 OVER() 子句中使用。 PARTITION BY 子句创建的分区也称为窗口。该子句专门对 RANK()、LEAD() 和 LAG() 等窗口函数进行操作。
如果从 OVER() 子句中排除 PARTITION BY 子句,则整个表将被视为单个分区。
语法
Window_function ( expression ) Over ( partition by expr [order_clause] [frame_clause] )
order_clause 和frame_clause 是语法的可选组件。
在 MySQL 中,Partition 子句中的表达式可以是列名,也可以是内置函数。但是,在标准 SQL 中,表达式中只允许使用列名称。
示例
让我们以“Hacker”表为例 -
h_id |
h_name |
challenge_id |
分数 |
---|---|---|---|
3 |
拉朱 |
111 |
20 |
2 |
密斯莱什 |
111 |
80 |
5 |
楼陀罗 |
112 |
40 |
5 |
莫汉 |
114 |
90 |
4 |
洛汗 |
112 |
30 |
1 |
索汉 |
112 |
40 |
我们需要确定每个挑战中每个黑客的排名。换句话说,我们必须列出所有参与挑战的黑客以及他们在该挑战中各自的排名。
为了实现此目的,我们使用以下查询:
select challenge_id, h_id, h_name, score, dense_rank() over ( partition by challenge_id order by score desc ) as "rank", from hacker;
在此查询中,partition by 子句按challenge_id 对表进行分组。
order by 子句按照得分降序对每个分区中的黑客进行排序。
over() 子句指定如何对窗口函数rank() 的表行进行分区和排序。
窗口函数dense_rank()为挑战的有序分区中的每个黑客分配一个等级。如果两个黑客得分相同,则他们被分配相同的排名。
结果输出显示所有黑客的列表以及他们在每个挑战中各自的排名 -
challenge_id |
h_id |
h_name |
分数 |
排名 |
---|---|---|---|---|
111 |
2 |
密斯莱什 |
80 |
1 |
111 |
3 |
拉朱 |
20 |
2 |
112 |
楼陀罗 |
40 |
1 |
|
112 |
1 |
索汉 |
40 |
1 |
112 | 4 |
洛汗 |
30 |
2 |
114 |
5 |
莫汉 |
90 |
1 |
因此,我们成功获得了所有黑客的列表以及他们在每个单独挑战中的排名。
PARTITION BY 子句的使用
将表的行分组到单独的分区中,以便对分区内的特定行执行计算。
降低存储要求并提高数据可管理性。
通过更快地执行仅访问一小部分数据的查询来提高查询性能。
缩短备份和恢复时间。
结论
MySQL 中的 PARTITION BY 子句是一个有用的工具,用于将表的行分组到单独的分区中,从而提高查询性能并减少存储需求。该子句专门对 RANK()、LEAD() 和 LAG() 等窗口函数进行操作。语法很简单,并且允许子句中使用的表达式类型具有灵活性。上面的示例演示了 PARTITION BY 子句在计算每个客户的销售总额时的功能。通过利用这一强大的功能,用户可以优化数据库性能并提高数据可管理性。理论要掌握,实操不能落!以上关于《MySQL PARTITION BY 子句》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!

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