本节给大家讲解SQL在实际过程中用途比较多的子查询与窗口函数，下面一起学习。
示例工具：MySQL8.0、Navicat Premium 12 本文讲解内容：子查询与窗口函数 适用范围：SQL进阶应用
子查询
子查询用于为主查询返回其所需数据，或者对检索数据进行进一步的限制,通常将一个查询（子查询）的结果作为另一个查询（主查询）的数据来源或判断条件，常见的子查询有WHERE子查询，HAVING子查询，FROM子查询，SELECT子查询，EXISTS子查询。
子查询是一种嵌套在其他 SQL 查询的 WHERE 子句中的查询，可以在 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句中，同逻辑运算符一起使用。
使用子查询必须遵循以下几个规则：
子查询必须括在圆括号中。
子查询的 SELECT 子句中只能有一个列。
子查询不能使用 ORDER BY，在子查询中，GROUP BY 可以起到同 ORDER BY 相同作用。
返回多行数据的子查询只能同多值操作符一起使用，比如 IN 操作符。
子查询不能直接用在聚合函数中。
BETWEEN 不能同子查询一起使用，但 BETWEEN 操作符可以用在子查询中。
创建数据表
通常情况下子查询都与 SELECT 语句一起使用，其基本语法如下所示：
SELECT column_name [, column_name ]FROM table1 [, table2 ]WHERE column_name OPERATOR (SELECT column_name [, column_name ] FROM table1 [, table2 ] [WHERE])对于子查询的数据演示创建两个表，一个是薪水表，另一个是职位表，并且插入数据。
#创建薪水表SALARYCREATE TABLE SALARY (ID VARCHAR ( 10 ),NAME VARCHAR ( 10 ),AGE VARCHAR ( 10 ),ADDRESS VARCHAR ( 10 ),SAL INT(10) );给薪水表插入数据，数据内容如下所示：
# 给薪水表插入数据INSERT INTO SALARY(ID,NAME,AGE,ADDRESS,SAL) VALUES('C001','Rmesh',35,'Ahmedabad',2000),('C002','Khilan',25,'Delhi',1500),('C003','Kaushik',23,'Kota',2000),('C004','Chaitali',25,'Mumbai',6500),('C005','Hardik',27,'Bhopal',8500),('C006','Komal',22,'MP',4500),('C007','Tom',26,'MP',5500),('C008','Muffy',24,'Indore',10000);查询所有的薪水数据如下所示：
SELECT * FROM SALARY;
同理创建一个职位表。
#创建职位表JOBCREATE TABLE JOB (JID VARCHAR ( 10 ),JB VARCHAR ( 10 ));给职位表插入数据，数据内容如下所示：
# 给职位表插入数据INSERT INTO JOB(JID,JB) VALUES('C001','Teacher'),('C002','Docter'),('C003','Teacher'),('C004','Worker'),('C005','Nurse'),('C006','Teacher'),('C007','Docter'),('C008','Teacher');查询所有的职位数据如下所示：
SELECT * FROM JOB;
子查询过滤
子查询常见的使用是在WHERE子句的IN操作符中，以及用来填充计算列。先看一个简单的例子，要查询所有医生的薪水情况，这里首先在职位表中查询所有医生的JID，查询结果如下：
SELECT JIDFROM JOBWHERE JB='Docter';
然后在薪水表中查询ID为'C002','C007'的薪水情况，查询结果如下：
SELECT SALFROM SALARYWHERE ID IN('C002','C007');
这里使用子查询更加简便，子查询从内向外依次处理，在下面的SELECT语句中，MySQL实际上执行了两个操作，首先查询返回两个ID号：C002和C007。
然后，这两个值以IN操作符要求的逗号分隔的格式传递给外部查询的WHERE子句，可以看到输出的结果是正确的，并且与前面WHERE子句所返回的值相同。
SELECT SALFROM SALARYWHERE ID IN(SELECT JID FROM JOB WHERE JB='Docter');
使用子查询查询薪水大于8000的员工的所有信息，首先内部查询薪水大于8000的ID，然后外部使用一个WHERE查询即可得到结果。
SELECT *FROM SALARYWHERE ID IN (SELECT ID FROM SALARY WHERE SAL > 8000);
作为计算字段使用子查询
使用子查询的另一方法是创建计算字段，创建计算字段需要使用聚合函数，例如count，sum，avg，max，min等，这里首先计算平均薪水作为一个内查询，然后在外部使用WHERE子句进行查询，得出薪资比平均薪资低的员工的所有信息。
SELECT * FROM SALARYWHERE SAL < (SELECT AVG(SAL) FROM SALARY);
除使用WHERE过滤，还可以使用HAVING过滤，HAVING子句对分组统计函数进行过滤，也可以在HAVING子句中使用子查询，要查询薪资高的人及其薪资情况，首先内部查询高工资，然后外部以人名分组后使用HAVING子句过滤，查询结果如下。
SELECT NAME,SALFROM SALARYGROUP BY NAMEHAVING SAL = (SELECT MAX(SAL) FROM SALARY);
窗口函数
窗口函数与数据分组功能相似，可指定数据窗口进行统计分析，但窗口函数与数据分组又有所区别，窗口函数对每个组返回多行，而数据分组对每个组只返回一行；窗口函数指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化，而数据分组是针对所有数据进行统计，窗口函数的写法如下。
<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>order by <用于排序的列名>)窗口函数主要有两种，一种是专用窗口函数，包括rank、dense_rank、row_number等。另一种是聚合函数，包括sum、avg、count、max、min等，下面逐一介绍窗口函数的五个功能，分别是聚合、排序、极值、移动、切片，下面一起来学习。
创建表
首先创建一个金额表，年份、姓名、国家设置为字符串类型，交易金额设置为整型。
#创建金额表payCREATE TABLE pay (year VARCHAR ( 10 ),name VARCHAR ( 10 ),country VARCHAR ( 10 ),payment INT(10) );给金额表插入数值。
# 给金额表插入数据INSERT INTO pay(year,name,country,payment) VALUES(2017,'Lining','China',1119),(2018,'Lining','China',1176),(2018,'Zhaoqi','China',1388),(2019,'Zhaoqi','China',1597),(2018,'Jackie','USA',1028),(2019,'Jackie','USA',1934),(2020,'Jackie','USA',1837),(2017,'Tom','India',1578),(2018,'Tom','India',1329),(2019,'Tom','India',1578),(2020,'Tom','India',1399);将所有的数据查询出来结果如下所示。
SELECT * from pay;
一、聚合
1、计算列表总金额
SELECT *, SUM(payment) OVER() as Total_payment from pay;计算当前列表的总金额可以使用窗口函数，sum是求和，over()中不添加参数，则对所有数据进行求和，输出的结果都是15963。
2、计算各国家总金额
SELECT *, SUM(payment) OVER() as Total_payment,SUM(payment) OVER(PARTITION by country) as country_payment from pay;计算各国家总金额就要对各个国家分组，这里分组使用的是PARTITION by，PARTITION by的功能与GROUP BY的功能类似，指定按照那一列进行分组，用country分组求和，则每个country的输出结果一致。
3、按国家降序累加求和金额
SELECT *, SUM(payment) OVER() as Total_payment,SUM(payment) OVER(PARTITION by country) as country_payment,SUM(payment) OVER(PARTITION by country ORDER BY payment DESC) as order_payment from pay;这里使用SQL中常用的向下累计求和的方法，当使用order by时，没有rows between则意味着窗口是从起始行到当前行，所以对不同国家进行累加求和操作。
4、不同国家人数计数
count()用于计数，与前面sum的用法基本一致，可以用count(distinct country)进行去重，如果用partition by进行分组，则分组后再计数。
SELECT *, COUNT(name) OVER() as Total_people,COUNT(name) OVER(PARTITION by country) as country_people from pay;
5、 不同国家平均金额
SELECT *, AVG(payment) OVER() as avg_payment,AVG(payment) OVER(PARTITION by country) as country_ayg_payment from pay;使用avg聚合函数的用法与前面的聚合运算用法一致，PARTITION by同样用来分组，这里分组后求均值。
6、各国家低金额
SELECT *, MAX(payment) OVER() as Max_payment,MIN(payment) OVER(PARTITION by country) as country_min_payment from pay;这里MAX(payment)函数对整个数据计算大值，使用PARTITION by对于不同的国家分组后然后计算小值。
二、排序
1、各国家按金额排序
使用窗口函数排序，会使用到三个函数，row_number,rank,dense_rank，他们的使用区别如下：
row_number从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列；
rank生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位；
dense_rank生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名词中不会留下空位。
SELECT *,ROW_NUMBER()OVER(ORDER BY payment DESC) as '顺序排序',RANK()OVER(ORDER BY payment DESC) as '秩排序',DENSE_RANK()over(ORDER BY payment DESC) as '数据排序'from pay;row_number函数，按照行记录的顺序来排序，此处从1到11按顺序排列；rank函数，在排名相等会在名次中留下空位，此处共同排名为第4名，同时忽略第5名，继续往下排列；dense_rank排名相等会在名词中不会留下空位此处共同排名为第4名，不忽略第5名，继续往下排列。
三、极值
1、当前行金额高的人
first_value截止当前行的个，last_value截止当前行的后一个。
select *,first_value(name)over(order by payment desc) as max_id,first_value(name)over(order by payment asc) as min_id,last_value(name)over(order by payment desc) as min_id_1,last_value(name)over(partition by country order by payment desc rows between unbounded preceding and unbounded following) as level_min_idfrom pay;first_value按分组排序后取范围内第1个值，last_value取后1个值，因为默认窗口的关系，last_value会随着窗口的改变而改变，所以一般不用last_value，如果要用，则改变窗口为所有行，此处用来查询当前金额大的人，以及截至当前金额小的人。
四、移动
1、按国家分组金额排名前1位和后1位人名
select *,lag(name,1,null)over(partition by country order by payment desc) as lag_id,lead(name,1,'0')over(partition by country order by payment desc) as lead_idfrom pay;
五、切片
1、按金额切片
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，ntile把有序分区中的行分发到指定数据的组中，各个组有编号，编号从1开始，对于每一行，ntile返回此行所属的组的编号，ntile(3)表示将表切分为3组，ntile可以分组排序后切分，表示对当前的组内进行切分后排序。
select *,ntile(3) over(order by payment desc) as total_part,ntile(2)over(partition by country order by payment desc) as level_partfrom pay;
以上文章来源于大话数据分析 ，作者尚天强
