在数据密集型的时代，数据分析变得越来越重要，MySQL作为广泛使用的数据库管理系统，其分析函数提供了强大的工具来处理和分析数据，本文将深入探讨MySQL中的分析函数，通过丰富的实例和详细的解释，帮助读者掌握这些强大的工具，提升数据处理和分析能力。

什么是分析函数？

分析函数是一类用于在查询结果集中执行复杂计算的函数，它们通常与窗口函数一起使用，可以在不进行聚合查询的情况下，对一组相关的行进行操作，排名、累积和、移动平均等都是典型的分析函数应用。

窗口函数基础

定义及语法

窗口函数（Window Function）是SQL标准中提供的一种功能，允许用户在结果集中执行复杂的分析和计算，其基本语法如下：

SELECT column1, column2, window_function(column_name) OVER (
    [PARTITION BY partition_expression]
    [ORDER BY order_expression]
    [ROWS BETWEEN row_start AND row_end]
) AS alias_name
FROM table_name;

window_function: 分析函数的名称，如SUM(), AVG(), RANK()等。

OVER子句: 指定窗口框架或窗口规范，可以包含以下部分：

PARTITION BY: 将数据分区的标准，类似于GROUP BY。

ORDER BY: 指定在每个分区内的排序方式。

ROWS BETWEEN: 指定窗口帧的范围，可以是数值、UNBOUNDED PRECEDING、UNBOUNDED FOLLOWING等。

示例

假设有一个sales表，结构如下：

计算每个产品在各个类别中的总销售额：

SELECT product, category, SUM(revenue) OVER (PARTITION BY category) AS total_revenue
FROM sales;

输出：

在这个例子中，SUM(revenue) OVER (PARTITION BY category)表示按category列进行分区，并在每个分区内计算revenue列的总和。

常见的分析函数及其用法

2.1ROW_NUMBER()

ROW_NUMBER()函数为每行分配一个唯一的序号，常用于需要明确行号的场景。

示例：为每个类别的产品按销售日期排序，并分配行号。

SELECT product, category, sale_date, quantity,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY sale_date) AS row_num
FROM sales;

输出：

2.2RANK()与DENSE_RANK()

RANK()函数为每行分配一个排名，如果有相同的值则跳过下一个排名（类似于排名赛后的名次）。DENSE_RANK()则不同，相同的值会有相同的排名，不会跳过名次。

示例：为每个类别的产品按销售额进行排名。

SELECT product, category, revenue,
       RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY revenue DESC) AS rank,
       DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY revenue DESC) AS dense_rank
FROM sales;

输出：

2.3LAG()与LEAD()

LAG()函数返回当前行前N行的列值，LEAD()函数返回当前行后N行的列值，这两个函数常用于时间序列分析和比较当前行与其前后几行的数据差异。

示例：比较每个产品的当前销售量与前一天的销售量。

SELECT product, sale_date, quantity,
       LAG(quantity, 1) OVER (PARTITION BY product ORDER BY sale_date) AS previous_day_quantity
FROM sales;

输出：

高级分析函数应用

3.1FIRST_VALUE()与LAST_VALUE()

FIRST_VALUE()返回窗口帧中的第一行值，LAST_VALUE()返回窗口帧中的最后一行值，常用于获取分组后的首尾数据。

示例：获取每个类别的第一个和最后一个销售记录。

SELECT category, product, sale_date, quantity,
       FIRST_VALUE(product) OVER (PARTITION BY category ORDER BY sale_date) AS first_product,
       LAST_VALUE(product) OVER (PARTITION BY category ORDER BY sale_date)