Přehled nových funkcí analytického okna v MySQL 8.0

Data jsou zachycována a ukládána z různých důvodů. Nepočítatelné hodiny (a ještě více rozpočtu) investované do shromažďování, přijímání, strukturování, ověřování a nakonec ukládání dat; říkat, že je to cenný přínos, znamená přivést domů diskutabilní bod. V dnešní době to může být ve skutečnosti naše nejcennější komodita.

Některá data jsou používána výhradně jako archiv. Možná pro záznam nebo sledování událostí, které se staly v minulosti. Ale druhá strana této mince je, že historická data mají hodnotu při rozhodování o budoucnosti a budoucích snahách.

Který den máme výprodej? (Plánování budoucích prodejů na základě toho, jak jsme si vedli v minulosti.)
Který prodejce si vedl v prvním čtvrtletí nejlépe? (Když se ohlédneme zpět, koho můžeme odměnit za jeho úsilí.)
Která restaurace je v polovině července nejvíce navštěvována? (Cestovní sezóna je za námi... Komu můžeme prodávat naše potraviny a zboží?)

Dostanete obrázek. Používání dat po ruce je nedílnou součástí každé organizace.

Mnoho společností vytváří, zakládá a poskytuje služby s daty. Jsou na tom závislí.

Před několika měsíci, v závislosti na tom, kdy toto čtete, jsem začal vážně chodit za cvičením, abych zhubnul, zvládnul své zdraví a hledal každý den trochu samoty v tomto uspěchaném světě, ve kterém žijeme.

Ke sledování svých túr jsem použil mobilní aplikaci krokoměru, a to i vzhledem k tomu, jaké boty jsem měl na sobě, protože mám tendenci být extrémně vybíravý, pokud jde o obuv.

I když tato data nejsou zdaleka tak důležitá jako data zmíněná v těchto scénářích výše, pro mě je klíčovým prvkem při učení čehokoli používání něčeho, co mě zajímá, k čemu se mohu vztahovat a čemu rozumím.

Funkce okna jsou na mém radaru k prozkoumání již dlouhou dobu. Tak mě napadlo vyzkoušet pár z nich v tomto příspěvku. Poté, co byl nedávno podporován v MySQL 8 (Navštivte tento blog Somenines, kde jsem psal o upgradech MySQL 8 a nových přírůstcích, kde je krátce zmíním), tento ekosystém je ten, který zde použiji. Buďte předem varováni, nejsem guru analytických funkcí oken.

Co je funkce okna MySQL?

Dokumentace MySQL je takto definuje: "Funkce okna provádí operaci podobnou agregaci na sadě řádků dotazu. Zatímco však agregovaná operace seskupuje řádky dotazu do jednoho řádku výsledků, funkce okna vytváří výsledek pro každý řádek dotazu:"

Sada dat a nastavení pro tento příspěvek

Zachycená data z mých procházek ukládám do této tabulky:

mysql> DESC hiking_stats;
+-----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| Field           | Type         | Null | Key | Default | Extra |
+-----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| day_walked      | date         | YES  |     | NULL    |       |
| burned_calories | decimal(4,1) | YES  |     | NULL    |       |
| distance_walked | decimal(4,2) | YES  |     | NULL    |       |
| time_walking    | time         | YES  |     | NULL    |       |
| pace            | decimal(2,1) | YES  |     | NULL    |       |
| shoes_worn      | text         | YES  |     | NULL    |       |
| trail_hiked     | text         | YES  |     | NULL    |       |
+-----------------+--------------+------+-----+---------+-------+
7 rows in set (0.01 sec)

Zde jsou data za téměř 90 dní:

mysql> SELECT COUNT(*) FROM hiking_stats;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
|       84 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

Přiznám se, že jsem na své boty vybíravý, takže pojďme určit, který pár bot se mi nejvíce líbí:

mysql> SELECT DISTINCT shoes_worn, COUNT(*)
    -> FROM hiking_stats
    -> GROUP BY shoes_worn;
+---------------------------------------+----------+
| shoes_worn                            | COUNT(*) |
+---------------------------------------+----------+
| New Balance Trail Runners-All Terrain |       30 |
| Oboz Sawtooth Low                     |       47 |
| Keen Koven WP(keen-dry)               |        6 |
| New Balance 510v2                     |        1 |
+---------------------------------------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)

Abych zajistil lepší a ovladatelnější ukázku na obrazovce, omezím zbývající část výsledků dotazu pouze na ty oblíbené boty, které jsem měl na sobě 47krát.

Mám také sloupec trail_hiked a protože jsem byl v 'režimu ultra cvičení Během tohoto téměř 3měsíčního období jsem dokonce počítal kalorie, když jsem sekal zahradu:

mysql> SELECT DISTINCT trail_hiked, COUNT(*)
    -> FROM hiking_stats
    -> GROUP BY trail_hiked;
+------------------------+----------+
| trail_hiked            | COUNT(*) |
+------------------------+----------+
| Yard Mowing            |       14 |
| Sandy Trail-Drive      |       20 |
| West Boundary          |       29 |
| House-Power Line Route |       10 |
| Tree Trail-extended    |       11 |
+------------------------+----------+
5 rows in set (0.01 sec)

Abych ještě více omezil soubor dat, odfiltruji i tyto řádky:

mysql> SELECT COUNT(*)
    -> FROM hiking_stats
    -> WHERE shoes_worn = 'Oboz Sawtooth Low'
    -> AND
    -> trail_hiked <> 'Yard Mowing';
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
|       40 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)

Pro jednoduchost a snadnost použití vytvořím NÁHLED sloupců pro práci:

mysql> CREATE VIEW vw_fav_shoe_stats AS
    -> (SELECT day_walked, burned_calories, distance_walked, time_walking, pace, trail_hiked
    -> FROM hiking_stats
    -> WHERE shoes_worn = 'Oboz Sawtooth Low'
    -> AND trail_hiked <> 'Yard Mowing');
Query OK, 0 rows affected (0.19 sec)

Necháváte mi tuto sadu dat:

mysql> SELECT * FROM vw_fav_shoe_stats;
+------------+-----------------+-----------------+--------------+------+------------------------+
| day_walked | burned_calories | distance_walked | time_walking | pace | trail_hiked            |
+------------+-----------------+-----------------+--------------+------+------------------------+
| 2018-06-03 |           389.6 |            4.11 | 01:13:19     |  3.4 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-04 |           394.6 |            4.26 | 01:14:15     |  3.4 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-06 |           384.6 |            4.10 | 01:13:14     |  3.4 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-07 |           382.7 |            4.12 | 01:12:52     |  3.4 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-17 |           296.3 |            2.82 | 00:55:45     |  3.0 | West Boundary          |
| 2018-06-18 |           314.7 |            3.08 | 00:59:13     |  3.1 | West Boundary          |
| 2018-06-20 |           338.5 |            3.27 | 01:03:42     |  3.1 | West Boundary          |
| 2018-06-21 |           339.5 |            3.40 | 01:03:54     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-06-24 |           392.4 |            3.76 | 01:13:51     |  3.1 | House-Power Line Route |
| 2018-06-25 |           362.1 |            3.72 | 01:08:09     |  3.3 | West Boundary          |
| 2018-06-26 |           380.5 |            3.94 | 01:11:36     |  3.3 | West Boundary          |
| 2018-07-03 |           323.7 |            3.29 | 01:00:55     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-07-04 |           342.8 |            3.47 | 01:04:31     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-07-06 |           375.7 |            3.80 | 01:10:42     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-07-07 |           347.6 |            3.40 | 01:05:25     |  3.1 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-07-08 |           351.6 |            3.58 | 01:06:09     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-07-09 |           336.0 |            3.28 | 01:03:13     |  3.1 | West Boundary          |
| 2018-07-11 |           375.2 |            3.81 | 01:10:37     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-07-12 |           325.9 |            3.28 | 01:01:20     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-07-15 |           382.9 |            3.91 | 01:12:03     |  3.3 | House-Power Line Route |
| 2018-07-16 |           368.6 |            3.72 | 01:09:22     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-07-17 |           339.4 |            3.46 | 01:03:52     |  3.3 | West Boundary          |
| 2018-07-18 |           368.1 |            3.72 | 01:08:28     |  3.3 | West Boundary          |
| 2018-07-19 |           339.2 |            3.44 | 01:03:06     |  3.3 | West Boundary          |
| 2018-07-22 |           378.3 |            3.76 | 01:10:22     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-07-23 |           322.9 |            3.28 | 01:00:03     |  3.3 | West Boundary          |
| 2018-07-24 |           386.4 |            3.81 | 01:11:53     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-07-25 |           379.9 |            3.83 | 01:10:39     |  3.3 | West Boundary          |
| 2018-07-27 |           378.3 |            3.73 | 01:10:21     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-07-28 |           337.4 |            3.39 | 01:02:45     |  3.2 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-07-29 |           348.7 |            3.50 | 01:04:52     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-07-30 |           361.6 |            3.69 | 01:07:15     |  3.3 | West Boundary          |
| 2018-07-31 |           359.9 |            3.66 | 01:06:57     |  3.3 | West Boundary          |
| 2018-08-01 |           336.1 |            3.37 | 01:01:48     |  3.3 | West Boundary          |
| 2018-08-03 |           259.9 |            2.57 | 00:47:47     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-08-05 |           341.2 |            3.37 | 01:02:44     |  3.2 | West Boundary          |
| 2018-08-06 |           357.7 |            3.64 | 01:05:46     |  3.3 | West Boundary          |
| 2018-08-17 |           184.2 |            1.89 | 00:39:00     |  2.9 | Tree Trail-extended    |
| 2018-08-18 |           242.9 |            2.53 | 00:51:25     |  3.0 | Tree Trail-extended    |
| 2018-08-30 |           204.4 |            1.95 | 00:37:35     |  3.1 | House-Power Line Route |
+------------+-----------------+-----------------+--------------+------+------------------------+
40 rows in set (0.00 sec)

První funkcí okna, na kterou se podívám, je ROW_NUMBER().

Předpokládejme, že chci sadu výsledků seřazenou podle sloupce burned_calories pro měsíc 'červenec'.

Samozřejmě mohu tato data získat pomocí tohoto dotazu:

mysql> SELECT day_walked, burned_calories, trail_hiked
    -> FROM vw_fav_shoe_stats
    -> WHERE MONTHNAME(day_walked) = 'July'
    -> ORDER BY burned_calories DESC;
+------------+-----------------+------------------------+
| day_walked | burned_calories | trail_hiked            |
+------------+-----------------+------------------------+
| 2018-07-24 |           386.4 | West Boundary          |
| 2018-07-15 |           382.9 | House-Power Line Route |
| 2018-07-25 |           379.9 | West Boundary          |
| 2018-07-22 |           378.3 | West Boundary          |
| 2018-07-27 |           378.3 | West Boundary          |
| 2018-07-06 |           375.7 | West Boundary          |
| 2018-07-11 |           375.2 | West Boundary          |
| 2018-07-16 |           368.6 | West Boundary          |
| 2018-07-18 |           368.1 | West Boundary          |
| 2018-07-30 |           361.6 | West Boundary          |
| 2018-07-31 |           359.9 | West Boundary          |
| 2018-07-08 |           351.6 | West Boundary          |
| 2018-07-29 |           348.7 | West Boundary          |
| 2018-07-07 |           347.6 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-07-04 |           342.8 | West Boundary          |
| 2018-07-17 |           339.4 | West Boundary          |
| 2018-07-19 |           339.2 | West Boundary          |
| 2018-07-28 |           337.4 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-07-09 |           336.0 | West Boundary          |
| 2018-07-12 |           325.9 | West Boundary          |
| 2018-07-03 |           323.7 | West Boundary          |
| 2018-07-23 |           322.9 | West Boundary          |
+------------+-----------------+------------------------+
22 rows in set (0.01 sec)

Přesto, z jakéhokoli důvodu (možná osobní spokojenost), chci ocenit hodnocení mezi vrácenými řádky začínajícími 1 indikujícím nejvyšší počet spálených_kalorií až po (n) řádky v sadě výsledků.

ROW_NUMBER(), to zvládne bez problémů:

mysql> SELECT day_walked, burned_calories,
    -> ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY burned_calories DESC)
    -> AS position, trail_hiked
    -> FROM vw_fav_shoe_stats
    -> WHERE MONTHNAME(day_walked) = 'July';
+------------+-----------------+----------+------------------------+
| day_walked | burned_calories | position | trail_hiked            |
+------------+-----------------+----------+------------------------+
| 2018-07-24 |           386.4 |        1 | West Boundary          |
| 2018-07-15 |           382.9 |        2 | House-Power Line Route |
| 2018-07-25 |           379.9 |        3 | West Boundary          |
| 2018-07-22 |           378.3 |        4 | West Boundary          |
| 2018-07-27 |           378.3 |        5 | West Boundary          |
| 2018-07-06 |           375.7 |        6 | West Boundary          |
| 2018-07-11 |           375.2 |        7 | West Boundary          |
| 2018-07-16 |           368.6 |        8 | West Boundary          |
| 2018-07-18 |           368.1 |        9 | West Boundary          |
| 2018-07-30 |           361.6 |       10 | West Boundary          |
| 2018-07-31 |           359.9 |       11 | West Boundary          |
| 2018-07-08 |           351.6 |       12 | West Boundary          |
| 2018-07-29 |           348.7 |       13 | West Boundary          |
| 2018-07-07 |           347.6 |       14 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-07-04 |           342.8 |       15 | West Boundary          |
| 2018-07-17 |           339.4 |       16 | West Boundary          |
| 2018-07-19 |           339.2 |       17 | West Boundary          |
| 2018-07-28 |           337.4 |       18 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-07-09 |           336.0 |       19 | West Boundary          |
| 2018-07-12 |           325.9 |       20 | West Boundary          |
| 2018-07-03 |           323.7 |       21 | West Boundary          |
| 2018-07-23 |           322.9 |       22 | West Boundary          |
+------------+-----------------+----------+------------------------+
22 rows in set (0.00 sec)

Řádek s množstvím spálených_kalorií 386,4 má pozici 1, zatímco řádek s hodnotou 322,9 má 22, což je nejmenší (nebo nejnižší) množství mezi vrácenými řádky.

Jak budeme postupovat, použiji ROW_NUMBER() pro něco trochu zajímavějšího. Teprve když jsem se o něm v tomto kontextu dozvěděl, skutečně jsem si uvědomil část jeho skutečné síly.

Dále navštívíme funkci okna RANK(), která poskytuje jiný druh 'hodnocení “ mezi řádky. Stále budeme cílit na hodnotu sloupce burned_calories. A i když je RANK() podobné ROW_NUMBER() v tom, že poněkud řadí řádky, za určitých okolností přináší jemný rozdíl.

Ještě dále omezím počet řádků jako celku tím, že budu filtrovat záznamy nikoli v měsíci 'červenec', ale zacílím na konkrétní stopu:

mysql> SELECT day_walked, burned_calories,
    -> RANK() OVER(ORDER BY burned_calories DESC) AS position,
    -> trail_hiked
    -> FROM vw_fav_shoe_stats
    -> WHERE MONTHNAME(day_walked) = 'July'
    -> AND trail_hiked = 'West Boundary';
+------------+-----------------+----------+---------------+
| day_walked | burned_calories | position | trail_hiked   |
+------------+-----------------+----------+---------------+
| 2018-07-24 |           386.4 |        1 | West Boundary |
| 2018-07-25 |           379.9 |        2 | West Boundary |
| 2018-07-22 |           378.3 |        3 | West Boundary |
| 2018-07-27 |           378.3 |        3 | West Boundary |
| 2018-07-06 |           375.7 |        5 | West Boundary |
| 2018-07-11 |           375.2 |        6 | West Boundary |
| 2018-07-16 |           368.6 |        7 | West Boundary |
| 2018-07-18 |           368.1 |        8 | West Boundary |
| 2018-07-30 |           361.6 |        9 | West Boundary |
| 2018-07-31 |           359.9 |       10 | West Boundary |
| 2018-07-08 |           351.6 |       11 | West Boundary |
| 2018-07-29 |           348.7 |       12 | West Boundary |
| 2018-07-04 |           342.8 |       13 | West Boundary |
| 2018-07-17 |           339.4 |       14 | West Boundary |
| 2018-07-19 |           339.2 |       15 | West Boundary |
| 2018-07-09 |           336.0 |       16 | West Boundary |
| 2018-07-12 |           325.9 |       17 | West Boundary |
| 2018-07-03 |           323.7 |       18 | West Boundary |
| 2018-07-23 |           322.9 |       19 | West Boundary |
+------------+-----------------+----------+---------------+
19 rows in set (0.01 sec)

Všimli jste si zde něčeho zvláštního? Liší se od ROW_NUMBER()?

Podívejte se na hodnotu pozice pro tyto řádky „2018-07-22“ a „2018-07-27“. Na třetím místě jsou nerozhodně.

Má to dobrý důvod, protože hodnota burned_calorie 378,3 je uvedena v obou řádcích.

Jak by je seřadil ROW_NUMBER()?

Pojďme to zjistit:

mysql> SELECT day_walked, burned_calories,
    -> ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY burned_calories DESC) AS position,
    -> trail_hiked
    -> FROM vw_fav_shoe_stats
    -> WHERE MONTHNAME(day_walked) = 'July'
    -> AND trail_hiked = 'West Boundary';
+------------+-----------------+----------+---------------+
| day_walked | burned_calories | position | trail_hiked   |
+------------+-----------------+----------+---------------+
| 2018-07-24 |           386.4 |        1 | West Boundary |
| 2018-07-25 |           379.9 |        2 | West Boundary |
| 2018-07-22 |           378.3 |        3 | West Boundary |
| 2018-07-27 |           378.3 |        4 | West Boundary |
| 2018-07-06 |           375.7 |        5 | West Boundary |
| 2018-07-11 |           375.2 |        6 | West Boundary |
| 2018-07-16 |           368.6 |        7 | West Boundary |
| 2018-07-18 |           368.1 |        8 | West Boundary |
| 2018-07-30 |           361.6 |        9 | West Boundary |
| 2018-07-31 |           359.9 |       10 | West Boundary |
| 2018-07-08 |           351.6 |       11 | West Boundary |
| 2018-07-29 |           348.7 |       12 | West Boundary |
| 2018-07-04 |           342.8 |       13 | West Boundary |
| 2018-07-17 |           339.4 |       14 | West Boundary |
| 2018-07-19 |           339.2 |       15 | West Boundary |
| 2018-07-09 |           336.0 |       16 | West Boundary |
| 2018-07-12 |           325.9 |       17 | West Boundary |
| 2018-07-03 |           323.7 |       18 | West Boundary |
| 2018-07-23 |           322.9 |       19 | West Boundary |
+------------+-----------------+----------+---------------+
19 rows in set (0.06 sec)

Hmmm...

Tentokrát bez remíz v číslování sloupců pozic.

Ale kdo má přednost?

Pokud je mi známo, pro předvídatelné pořadí jej budete pravděpodobně muset určit nějakými dalšími dodatečnými prostředky v rámci dotazu (např. v tomto případě sloupcem time_walking?).

S možnostmi hodnocení jsme ale ještě neskončili. Zde je DENSE_RANK():

mysql> SELECT day_walked, burned_calories,
    -> DENSE_RANK() OVER(ORDER BY burned_calories DESC) AS position,
    -> trail_hiked
    -> FROM vw_fav_shoe_stats
    -> WHERE MONTHNAME(day_walked) = 'July'
    -> AND trail_hiked = 'West Boundary';
+------------+-----------------+----------+---------------+
| day_walked | burned_calories | position | trail_hiked   |
+------------+-----------------+----------+---------------+
| 2018-07-24 |           386.4 |        1 | West Boundary |
| 2018-07-25 |           379.9 |        2 | West Boundary |
| 2018-07-22 |           378.3 |        3 | West Boundary |
| 2018-07-27 |           378.3 |        3 | West Boundary |
| 2018-07-06 |           375.7 |        4 | West Boundary |
| 2018-07-11 |           375.2 |        5 | West Boundary |
| 2018-07-16 |           368.6 |        6 | West Boundary |
| 2018-07-18 |           368.1 |        7 | West Boundary |
| 2018-07-30 |           361.6 |        8 | West Boundary |
| 2018-07-31 |           359.9 |        9 | West Boundary |
| 2018-07-08 |           351.6 |       10 | West Boundary |
| 2018-07-29 |           348.7 |       11 | West Boundary |
| 2018-07-04 |           342.8 |       12 | West Boundary |
| 2018-07-17 |           339.4 |       13 | West Boundary |
| 2018-07-19 |           339.2 |       14 | West Boundary |
| 2018-07-09 |           336.0 |       15 | West Boundary |
| 2018-07-12 |           325.9 |       16 | West Boundary |
| 2018-07-03 |           323.7 |       17 | West Boundary |
| 2018-07-23 |           322.9 |       18 | West Boundary |
+------------+-----------------+----------+---------------+
19 rows in set (0.00 sec)

Remíza zůstává, číslování se však liší v tom, kde se počítají řady , pokračujte přes zbývající výsledky.

Tam, kde RANK() začalo počítání s 5 po shodě, DENSE_RANK() nabírá na dalším čísle, které je v tomto případě 4, protože nerozhodný výsledek nastal na řadě 3.

Budu první, kdo připustí, že tyto různé vzorce řazení řádků jsou docela zajímavé, ale jak je můžete použít pro smysluplnou sadu výsledků?

ClusterControlSingle Console pro celou vaši databázovou infrastrukturu Zjistěte, co je ještě nového v ClusterControl Nainstalujte ClusterControl ZDARMA

Bonusová myšlenka

Musím poskytnout úvěr tam, kde je úvěr splatný. Dozvěděl jsem se toho tolik o funkcích oken z úžasné série na YouTube a zejména jedno video mě inspirovalo pro tento další příklad. Mějte prosím na paměti, ačkoli příklady v této sérii jsou demonstrovány s databází bez otevřeného zdroje (Neházejte na mě digitální shnilé ovoce a zeleninu), celkově se z videí dá hodně učit.

Ve většině dosavadních výsledků dotazu vidím vzorec, který chci prozkoumat. Nebudu filtrovat podle žádného měsíce ani stopu.

Co chci vědět, jsou po sobě jdoucí dny, kdy jsem spálil více než 350 kalorií. Ještě lépe, skupiny těch dnů.

Zde je základní dotaz, kterým začnu a budu z něj vycházet:

mysql> SELECT day_walked, burned_calories, 
    -> ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY day_walked ASC) AS positional_bound, 
    -> trail_hiked 
    -> FROM vw_fav_shoe_stats 
    -> WHERE burned_calories > 350;
+------------+-----------------+------------------+------------------------+
| day_walked | burned_calories | positional_bound | trail_hiked            |
+------------+-----------------+------------------+------------------------+
| 2018-06-03 |           389.6 |                1 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-04 |           394.6 |                2 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-06 |           384.6 |                3 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-07 |           382.7 |                4 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-24 |           392.4 |                5 | House-Power Line Route |
| 2018-06-25 |           362.1 |                6 | West Boundary          |
| 2018-06-26 |           380.5 |                7 | West Boundary          |
| 2018-07-06 |           375.7 |                8 | West Boundary          |
| 2018-07-08 |           351.6 |                9 | West Boundary          |
| 2018-07-11 |           375.2 |               10 | West Boundary          |
| 2018-07-15 |           382.9 |               11 | House-Power Line Route |
| 2018-07-16 |           368.6 |               12 | West Boundary          |
| 2018-07-18 |           368.1 |               13 | West Boundary          |
| 2018-07-22 |           378.3 |               14 | West Boundary          |
| 2018-07-24 |           386.4 |               15 | West Boundary          |
| 2018-07-25 |           379.9 |               16 | West Boundary          |
| 2018-07-27 |           378.3 |               17 | West Boundary          |
| 2018-07-30 |           361.6 |               18 | West Boundary          |
| 2018-07-31 |           359.9 |               19 | West Boundary          |
| 2018-08-06 |           357.7 |               20 | West Boundary          |
+------------+-----------------+------------------+------------------------+
20 rows in set (0.00 sec)

ROW_NUMBER() jsme již viděli, ale nyní to skutečně přichází do hry.

Aby to fungovalo (alespoň v MySQL), musel jsem použít funkci DATE_SUB(), protože v podstatě touto technikou odečítáme číslo - hodnotu poskytnutou ROW_NUMBER() od sloupce day_walked date ve stejném řádku, který v turn, poskytuje datum sám prostřednictvím výpočtu:

mysql> SELECT day_walked AS day_of_walk,
    -> DATE_SUB(day_walked, INTERVAL ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY day_walked ASC) DAY) AS positional_bound,
    -> burned_calories,
    -> trail_hiked
    -> FROM vw_fav_shoe_stats
    -> WHERE burned_calories > 350;
+-------------+------------------+-----------------+------------------------+
| day_of_walk | positional_bound | burned_calories | trail_hiked            |
+-------------+------------------+-----------------+------------------------+
| 2018-06-03  | 2018-06-02       |           389.6 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-04  | 2018-06-02       |           394.6 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-06  | 2018-06-03       |           384.6 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-07  | 2018-06-03       |           382.7 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-24  | 2018-06-19       |           392.4 | House-Power Line Route |
| 2018-06-25  | 2018-06-19       |           362.1 | West Boundary          |
| 2018-06-26  | 2018-06-19       |           380.5 | West Boundary          |
| 2018-07-06  | 2018-06-28       |           375.7 | West Boundary          |
| 2018-07-08  | 2018-06-29       |           351.6 | West Boundary          |
| 2018-07-11  | 2018-07-01       |           375.2 | West Boundary          |
| 2018-07-15  | 2018-07-04       |           382.9 | House-Power Line Route |
| 2018-07-16  | 2018-07-04       |           368.6 | West Boundary          |
| 2018-07-18  | 2018-07-05       |           368.1 | West Boundary          |
| 2018-07-22  | 2018-07-08       |           378.3 | West Boundary          |
| 2018-07-24  | 2018-07-09       |           386.4 | West Boundary          |
| 2018-07-25  | 2018-07-09       |           379.9 | West Boundary          |
| 2018-07-27  | 2018-07-10       |           378.3 | West Boundary          |
| 2018-07-30  | 2018-07-12       |           361.6 | West Boundary          |
| 2018-07-31  | 2018-07-12       |           359.9 | West Boundary          |
| 2018-08-06  | 2018-07-17       |           357.7 | West Boundary          |
+-------------+------------------+-----------------+------------------------+
20 rows in set (0.00 sec)

Nicméně bez DATE_SUB() skončíte s tímto (nebo alespoň já):

mysql> SELECT day_walked AS day_of_walk,
    -> day_walked - ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY day_walked ASC) AS positional_bound,
    -> burned_calories,
    -> trail_hiked
    -> FROM vw_fav_shoe_stats
    -> WHERE burned_calories > 350;
+-------------+------------------+-----------------+------------------------+
| day_of_walk | positional_bound | burned_calories | trail_hiked            |
+-------------+------------------+-----------------+------------------------+
| 2018-06-03  |         20180602 |           389.6 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-04  |         20180602 |           394.6 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-06  |         20180603 |           384.6 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-07  |         20180603 |           382.7 | Sandy Trail-Drive      |
| 2018-06-24  |         20180619 |           392.4 | House-Power Line Route |
| 2018-06-25  |         20180619 |           362.1 | West Boundary          |
| 2018-06-26  |         20180619 |           380.5 | West Boundary          |
| 2018-07-06  |         20180698 |           375.7 | West Boundary          |
| 2018-07-08  |         20180699 |           351.6 | West Boundary          |
| 2018-07-11  |         20180701 |           375.2 | West Boundary          |
| 2018-07-15  |         20180704 |           382.9 | House-Power Line Route |
| 2018-07-16  |         20180704 |           368.6 | West Boundary          |
| 2018-07-18  |         20180705 |           368.1 | West Boundary          |
| 2018-07-22  |         20180708 |           378.3 | West Boundary          |
| 2018-07-24  |         20180709 |           386.4 | West Boundary          |
| 2018-07-25  |         20180709 |           379.9 | West Boundary          |
| 2018-07-27  |         20180710 |           378.3 | West Boundary          |
| 2018-07-30  |         20180712 |           361.6 | West Boundary          |
| 2018-07-31  |         20180712 |           359.9 | West Boundary          |
| 2018-08-06  |         20180786 |           357.7 | West Boundary          |
+-------------+------------------+-----------------+------------------------+
20 rows in set (0.04 sec)

Hej, to opravdu nevypadá tak špatně.

Co dává?

Eh, řádek s hodnotou positional_bound '20180698'...

Počkejte minutu, toto má vypočítat hodnotu data odečtením čísla poskytnutého ROW_NUMBER() od sloupce day_of_walk.

Správně.

Nevím jak vy, ale já nevím o měsíci s 98 dny!

Ale pokud existuje, přineste další výplaty!

Kromě legrace to bylo zjevně nesprávné a přimělo mě to (nakonec) použít DATE_SUB(), které poskytuje správnou sadu výsledků a umožňuje mi spustit tento dotaz:

mysql> SELECT MIN(t.day_of_walk), 
    -> MAX(t.day_of_walk),
    -> COUNT(*) AS num_of_hikes
    -> FROM (SELECT day_walked AS day_of_walk,
    -> DATE_SUB(day_walked, INTERVAL ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY day_walked ASC) DAY) AS positional_bound
    -> FROM vw_fav_shoe_stats
    -> WHERE burned_calories > 350) AS t
    -> GROUP BY t.positional_bound
    -> ORDER BY 1;
+--------------------+--------------------+--------------+
| MIN(t.day_of_walk) | MAX(t.day_of_walk) | num_of_hikes |
+--------------------+--------------------+--------------+
| 2018-06-03         | 2018-06-04         |            2 |
| 2018-06-06         | 2018-06-07         |            2 |
| 2018-06-24         | 2018-06-26         |            3 |
| 2018-07-06         | 2018-07-06         |            1 |
| 2018-07-08         | 2018-07-08         |            1 |
| 2018-07-11         | 2018-07-11         |            1 |
| 2018-07-15         | 2018-07-16         |            2 |
| 2018-07-18         | 2018-07-18         |            1 |
| 2018-07-22         | 2018-07-22         |            1 |
| 2018-07-24         | 2018-07-25         |            2 |
| 2018-07-27         | 2018-07-27         |            1 |
| 2018-07-30         | 2018-07-31         |            2 |
| 2018-08-06         | 2018-08-06         |            1 |
+--------------------+--------------------+--------------+
13 rows in set (0.12 sec)

Související zdroje ClusterControl pro MySQL MySQL v roce 2018:Co je ve verzi 8.0 a další postřehy Srovnávání výkonu MySQL:MySQL 5.7 vs MySQL 8.0

V podstatě mám zabalené sada výsledků poskytnutá z tohoto analytického dotazu ve formě odvozené tabulky a dotazovaná na:počáteční a koncové datum, počet toho, co jsem označil num_of_hikes, pak seskupené do sloupce positional_bound, což nakonec poskytuje sady skupin po sobě jdoucí dny, kdy jsem spálil více než 350 kalorií.

Můžete se podívat na časové období 2018-06-24 až 2018-06-26, což vedlo ke splnění kritéria spálených kalorií 350 v klauzuli WHERE ve 3 po sobě jdoucích dnech.

Není to špatné, pokud to neříkám sám, ale rozhodně je to deska, kterou chci vyzkoušet a nejlepší!

Závěr

Funkce oken jsou ve světě a lize samy o sobě. Ani jsem nepoškrábal jejich povrch, pokryl jsem pouze 3 z nich v 'vysoké úrovni “ úvodní a možná triviální smysl. Doufejme však, že prostřednictvím tohoto příspěvku zjistíte, že se můžete dotazovat na docela zajímavá a potenciálně srozumitelná data s 'holým minimem ' jejich použití.

Děkuji za přečtení.