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1. 窗口函数（Window Functions）​​

用于在结果集的“窗口”（指定行范围）内执行计算，保留原数据行的同时生成聚合或排序结果。

​​1.1 核心语法​​

SELECT column1,column2,[窗口函数] OVER (PARTITION BY 分组列 ORDER BY 排序列 [ROWS/RANGE 范围定义]) AS 别名
FROM 表名;

​​1.2 常用窗口函数​​

• ​​排序类​​：

  ROW_NUMBER()   -- 行号（唯一，无重复）
  RANK()         -- 排名（允许并列，后续跳过序号）
  DENSE_RANK()   -- 密集排名（允许并列，后续不跳号）

  示例：按分数对学生排名

  SELECT name, score,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS row_num,RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS dense_rank
  FROM students;

• ​​聚合类​​：

  SUM() OVER (PARTITION BY 分组列)  -- 分组求和
  AVG() OVER (ORDER BY 排序列 ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)  -- 滑动平均

  示例：计算每个学生的累计总分

  SELECT name, score,SUM(score) OVER (ORDER BY enroll_date) AS cumulative_sum
  FROM students;

• ​​分布类​​：

  LAG(column, n)  -- 获取前第n行的值
  LEAD(column, n)  -- 获取后第n行的值
  NTILE(4)        -- 将数据分为4组

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​​2. 存储过程与函数​​

​​2.1 存储过程（Stored Procedure）​​

封装复杂逻辑，可重复调用：

-- 创建存储过程（示例：根据年龄筛选学生）
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE GetStudentsByAge(IN min_age INT, IN max_age INT)
BEGINSELECT name, age FROM students WHERE age BETWEEN min_age AND max_age;
END //
DELIMITER ;-- 调用存储过程
CALL GetStudentsByAge(18, 25);

​​2.2 自定义函数（User-Defined Function）​​

返回单一值，可在查询中使用：

-- 创建函数（示例：计算折扣价）
CREATE FUNCTION CalculateDiscount(price DECIMAL(10,2), discount_rate DECIMAL(3,2))
RETURNS DECIMAL(10,2)
DETERMINISTIC
BEGINRETURN price * (1 - discount_rate);
END;-- 使用函数
SELECT product_name, price, CalculateDiscount(price, 0.1) AS discounted_price
FROM products;

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​​3. 触发器（Triggers）​​

在指定事件（INSERT/UPDATE/DELETE）前后自动执行：

-- 创建触发器（示例：在插入订单时更新库存）
CREATE TRIGGER UpdateInventoryAfterOrder
AFTER INSERT ON orders
FOR EACH ROW
BEGINUPDATE products SET stock = stock - NEW.quantity WHERE product_id = NEW.product_id;
END;-- 插入订单后，库存自动减少
INSERT INTO orders (product_id, quantity) VALUES (101, 5);

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​​4. 动态SQL​​

构建灵活查询（示例：根据条件动态筛选）：

-- 使用预处理语句（MySQL示例）
SET @sql = CONCAT('SELECT * FROM students WHERE 1=1');
-- 动态添加条件
IF age_filter IS NOT NULL THENSET @sql = CONCAT(@sql, ' AND age = ', age_filter);
END IF;PREPARE stmt FROM @sql;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;

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​​5. JSON 数据处理​​

现代数据库支持 JSON 类型和操作：

-- 创建含 JSON 列的表
CREATE TABLE user_profiles (user_id INT PRIMARY KEY,profile JSON
);-- 插入 JSON 数据
INSERT INTO user_profiles VALUES (1, '{"name": "Alice", "hobbies": ["reading", "music"]}');-- 查询 JSON 字段
SELECT user_id,profile->'$.name' AS name,JSON_EXTRACT(profile, '$.hobbies[0]') AS first_hobby
FROM user_profiles;-- 更新 JSON 字段
UPDATE user_profiles 
SET profile = JSON_SET(profile, '$.age', 25) 
WHERE user_id = 1;

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​​6. 性能优化技巧​​

​​6.1 分析执行计划​​

使用 EXPLAIN 查看查询优化路径：

EXPLAIN SELECT * FROM students WHERE age > 20;

​​6.2 索引优化​​

• ​​覆盖索引​​：索引包含查询所需的所有字段。
• ​​避免全表扫描​​：对 WHERE 和 JOIN 中的列建索引。
• ​​复合索引顺序​​：将高区分度的列放在前面。

​​6.3 避免隐式类型转换​​

-- 错误示例（将数字与字符串比较）
SELECT * FROM students WHERE id = '100';-- 正确写法
SELECT * FROM students WHERE id = 100;

​​6.4 分页查询优化​​

避免 LIMIT offset, size 在大偏移量时的性能问题：

-- 优化写法（基于有序唯一列）
SELECT * FROM students 
WHERE id > 1000  -- 上次查询的最大ID
ORDER BY id 
LIMIT 10;

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​​7. 递归查询（CTE）​​

处理层次结构数据（如组织结构）：

-- 查询所有下属员工（示例表：employee(id, name, manager_id)）
WITH RECURSIVE Subordinates AS (SELECT id, name, manager_id FROM employee WHERE id = 1  -- 根节点（CEO）UNION ALLSELECT e.id, e.name, e.manager_id FROM employee eINNER JOIN Subordinates s ON e.manager_id = s.id
)
SELECT * FROM Subordinates;

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​​8. 视图与物化视图​​

​​8.1 视图（View）​​

虚拟表，简化复杂查询：

CREATE VIEW HighScoreStudents AS
SELECT name, score 
FROM students 
WHERE score >= 90;-- 使用视图
SELECT * FROM HighScoreStudents;

​​8.2 物化视图（Materialized View）​​

物理存储查询结果（需数据库支持，如 PostgreSQL）：

CREATE MATERIALIZED VIEW SalesSummary AS
SELECT product_id, SUM(quantity) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY product_id;-- 刷新物化视图
REFRESH MATERIALIZED VIEW SalesSummary;

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​​9. 综合实战：电商数据分析​​

-- 统计每个用户的订单数、总金额及最近购买时间
SELECT u.user_id,u.name,COUNT(o.order_id) AS order_count,SUM(o.amount) AS total_amount,MAX(o.order_date) AS last_order_date
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
GROUP BY u.user_id;-- 分析销售额的月度增长趋势（窗口函数）
SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS month,SUM(amount) AS monthly_sales,LAG(SUM(amount)) OVER (ORDER BY DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m')) AS prev_month_sales,(SUM(amount) - LAG(SUM(amount)) OVER (ORDER BY DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m'))) / LAG(SUM(amount)) OVER (ORDER BY DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m')) * 100 AS growth_rate
FROM orders
GROUP BY month;

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​​10. 本章练习​​

1. 使用窗口函数计算每个学生的分数与班级平均分的差值。
2. 编写存储过程：根据用户ID删除订单，并自动退还库存。
3. 优化以下分页查询（假设表含百万数据）：

   SELECT * FROM orders ORDER BY order_date DESC LIMIT 100000, 10;