SQL进阶篇

Posted 2021-06-29 柳小葱

🐾今天我们来说一说SQL进阶篇的一些操作，主要的内容包含一些特殊函数介绍，例如：字符函数，时间函数，窗口函数等。详细内容请看下面👇:

目录

• • 1.字符函数
  • • 1.1 拼接两个字段
    • 1.2 转换大小写
    • 1.3 获取字符
    • 1.4 替换字符
    • 1.5 反转字符
  • 2.日期时间函数
  • • 2.1 获取当前日期时间
    • 2.2 获取当前日期
    • 2.3 获取当前时间
    • 2.4 获取年、月、日
    • 2.5 格林威治时间至某时间的秒数
    • 2.6 天数之差
    • 2.7 转换时间格式
  • 3.窗口函数
  • • 3.1 按照年份分组然后求和
    • 3.2 按照年份分组然后求和（指定求和行）
    • 3.3 排序函数
    • 3.4 分组函数ntile
    • 3.5 lag向前偏移
    • 3.6 lead向前偏移

1.字符函数

1.1 拼接两个字段

--CONCAT函数
SELECT CONCAT(user_id,Order_date) #拼接两个字段
from ord;

结果如下：

1.2 转换大小写

--LOWER与UPPER
SELECT LOWER("ABCDEFG");#转换为小写
SELECT UPPER("abdefg");#转化为大写

结果如下：

1.3 获取字符

--LEFT（str,n）取str左边起前n个字符
SELECT LEFT("abcdefg",3)#返回字符串右边3个字符

结果如下：

1.4 替换字符

--REPLACE(str,"s1","s2")使用s2代替str中的s1
SELECT REPLACE("ABCDEFG","CDE","cde");#使用cde代替字符串ABCDEFG 中的CDE

结果如下：

1.5 反转字符

-- REVERSE()函数
SELECT REVERSE("ABCDEFG");#反转字符

结果如下：

2.日期时间函数

2.1 获取当前日期时间

-- now()函数
SELECT now() #选择当前日期时间

结果如下：

2.2 获取当前日期

--CURDATE()函数
SELECT CURDATE()#选择当前日期

结果如下：

2.3 获取当前时间

--CURTIME()获取当前时间点
SELECT CURTIME()#选择当前时间点

结果如下：

2.4 获取年、月、日

--YEAR(),MONTH(),DAY()#选择当前的年,月，日
SELECT YEAR(NOW()),MONTH(NOW()),DAY(NOW())#选择当前的年,月，日

结果如下：

2.5 格林威治时间至某时间的秒数

--UNIX_TIMESTAMP()函数
SELECT UNIX_TIMESTAMP(NOW())#选择从1970-01-01到现在的秒数

结果如下：

也可以将秒数转换回去

--FROM_UNIXTIME()#反转秒数
SELECT FROM_UNIXTIME(1619712170,'%Y-%M-%d-%T')#将时间反转回去

结果如下：

2.6 天数之差

--DATEDIFF()#两日期之差，单位为天数。
SELECT DATEDIFF("2021-04-20","2021-04-10")#时间差，以天数为单位

结果如下：

2.7 转换时间格式

--DATE_FORMAT转换时间格式
SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d')#转换时间格式

结果如下：

3.窗口函数

常见的窗口函数：

• 聚合类
  sum()/count()/avg()/max()/min()over()
• 排序窗口函数
  rank（）over（ ） 考虑数据重复，如1,1，3
  dense_rank（）over（）考虑数据重复 ，如1，1，2
  row_number（）over（）不考虑数据重复，如 1，2，3
• 分组窗口函数
  ntile（n）over（）
• 偏移分析窗口函数
  lag（expr,n,default）over（）
  lead（expr,n,default）over（）

这里说一下窗口函数的范围，其实每个窗口函数后面都需要增加rows between来指定窗口的范围。

3.1 按照年份分组然后求和

#根据年与月份分组，然后求和
SELECT sales_date,SUM(sales)over(PARTITION by DATE_FORMAT(sales_date,'%Y-%m'))
FROM sales_rank;

结果如下：

3.2 按照年份分组然后求和（指定求和行）

#指定窗口的前后行
SELECT sales_date,AVG(sales)over(PARTITION by MONTH(sales_date) ORDER BY sales_date rows BETWEEN 1 preceding AND 1 following)
from sales_rank

结果如下：

解释一下：这里的第一行只有后面一行，前面没有行，所以计算的只有前两行的平均值，3-02只有前两个没有后两个。所以是(100+99）/ 2=99.5。

3.3 排序函数

rank() 考虑数据重复，挤占坑位

--rank排序
SELECT sales_date,sales,rank()over(PARTITION by MONTH(sales_date) ORDER BY sales DESC) rank1
FROM sales_rank;

结果如下：1，1，3

row_number() 考虑数据重复，不挤占坑位

#row_number()排序
SELECT sales_date,sales,row_number()over(PARTITION by MONTH(sales_date) ORDER BY sales DESC) rank1
FROM sales_rank;

结果如下：1，2，3

dense_rank() 不考虑数据的重复性，按照顺序依次标号

SELECT sales_date,sales,dense_rank()over(PARTITION by MONTH(sales_date) ORDER BY sales DESC) rank1
FROM sales_rank;

结果如下：1，1，2

3.4 分组函数ntile

这个函数可以获取前百分之n的数据。

--ntile函数
select sales_date,sales,NTILE(5)over(ORDER BY sales DESC) GROU
FROM sales_rank;

结果如下：

我们怎么获取前百分之n的数据呢？我们可以做一个子查询。

--做一个子查询，取1,2标签的值，就去取出了40%的数据 
SELECT * 
FROM (
select sales_date,sales,NTILE(5)over(ORDER BY sales DESC) GROU
FROM sales_rank
)tmp
WHERE GROU IN (1,2)
ORDER BY sales_date;

3.5 lag向前偏移

--LAG(sale,n,sale)向前n行偏移。
SELECT * ,LAG(sales,1,sales)over(ORDER BY sales_date) sal_lag
FROM sales_rank;

3.6 lead向前偏移

--## lead向上偏移
SELECT * ,LEAD(sales,1,sales)over(ORDER BY sales_date) sal_lag
FROM sales_rank;

结果如下：向上偏移

以上就是本章节的全部内容，有什么错误还行小伙伴们指点！