你好，我是朱晓峰。今天，我来和你聊一聊MySQL 8的新特征。
作为应用最广泛的三大关系型数据库之一，MySQL的背后有一个强大的开发团队，使MySQL能够持续迭代和创新，满足不断变化的用户需求。在MySQL 8中，就有很多新特征。
今天，我就给你介绍两个重要的新特征：窗口函数和公用表表达式（Common Table Expressions，简称CTE）。它们可以帮助我们用相对简单的查询语句，实现更加强大的查询功能。
窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组，不同的是，分组操作会把分组的结果聚合成一条记录，而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。一会儿我会借助一个例子来对比下，在此之前，你要先掌握窗口函数的语法结构。
窗口函数的语法结构是：
函数 OVER（[PARTITION BY 字段]）
或者是：
函数 OVER 窗口名 … WINDOW 窗口名 AS （[PARTITION BY 字段名]）
现在，我借助一个小例子来解释一下窗口函数的用法。
假设我现在有这样一个数据表，它显示了某购物网站在每个城市每个区的销售额：
mysql> SELECT * FROM demo.test1;
+----+------+--------+------------+
| id | city | county | salesvalue |
+----+------+--------+------------+
| 1 | 北京 | 海淀 | 10.00 |
| 2 | 北京 | 朝阳 | 20.00 |
| 3 | 上海 | 黄埔 | 30.00 |
| 4 | 上海 | 长宁 | 10.00 |
+----+------+--------+------------+
4 rows in set (0.00 sec)
现在我想计算一下，这个网站在每个城市的销售总额、在全国的销售总额、每个区的销售额占所在城市销售额中的比率，以及占总销售额中的比率。
如果用分组和聚合函数，就需要分好几步来计算。
第一步，计算总销售金额，并存入临时表demo.a：
mysql> CREATE TEMPORARY TABLE demo.a -- 创建临时表
-> SELECT SUM(salesvalue) AS salesvalue -- 计算总计金额
-> FROM demo.test1;
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0
我们查看一下临时表demo.a的内容，来验证一下计算结果：
mysql> SELECT * FROM demo.a;
+------------+
| salesvalue |
+------------+
| 70.00 |
+------------+
1 row in set (0.00 sec)
结果显示，总计金额已经存入临时表demo.a中了。
第二步，计算每个城市的销售总额并存入临时表demo.b：
mysql> CREATE TEMPORARY TABLE demo.b -- 创建临时表
-> SELECT city,SUM(salesvalue) AS salesvalue -- 计算城市销售合计
-> FROM demo.test1
-> GROUP BY city;
Query OK, 2 rows affected (0.01 sec)
Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0
我们查看一下临时表demo.b的内容，验证一下计算的结果：
mysql> SELECT * FROM demo.b;
+------+------------+
| city | salesvalue |
+------+------------+
| 北京 | 30.00 |
| 上海 | 40.00 |
+------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)
结果显示，每个城市的销售总计金额已经计算成功了。
第三步，计算各区的销售占所在城市的总计金额的比例，和占全部销售总计金额的比例。我们可以通过下面的连接查询获得需要的结果：
mysql> SELECT a.city AS 城市,a.county AS 区,a.salesvalue AS 区销售额,
-> b.salesvalue AS 市销售额,a.salesvalue/b.salesvalue AS 市比率,
-> c.salesvalue AS 总销售额,a.salesvalue/c.salesvalue AS 总比率
-> FROM demo.test1 AS a
-> JOIN demo.b AS b ON (a.city=b.city) -- 连接市统计结果临时表
-> JOIN demo.a AS c -- 连接总计金额临时表
-> ORDER BY a.city,a.county;
+------+------+----------+----------+----------+----------+----------+
| 城市 | 区 | 区销售额 | 市销售额 | 市比率 | 总销售额 | 总比率 |
+------+------+----------+----------+----------+----------+----------+
| 上海 | 长宁 | 10.00 | 40.00 | 0.250000 | 70.00 | 0.142857 |
| 上海 | 黄埔 | 30.00 | 40.00 | 0.750000 | 70.00 | 0.428571 |
| 北京 | 朝阳 | 20.00 | 30.00 | 0.666667 | 70.00 | 0.285714 |
| 北京 | 海淀 | 10.00 | 30.00 | 0.333333 | 70.00 | 0.142857 |
+------+------+----------+----------+----------+----------+----------+
4 rows in set (0.01 sec)
结果显示：市销售金额、市销售占比、总销售金额、总销售占比都计算出来了。
同样的查询，如果用窗口函数，就简单多了。我们可以用下面的代码来实现：
mysql> SELECT city AS 城市,county AS 区,salesvalue AS 区销售额,
-> SUM(salesvalue) OVER(PARTITION BY city) AS 市销售额, -- 计算市销售额
-> salesvalue/SUM(salesvalue) OVER(PARTITION BY city) AS 市比率,
-> SUM(salesvalue) OVER() AS 总销售额, -- 计算总销售额
-> salesvalue/SUM(salesvalue) OVER() AS 总比率
-> FROM demo.test1
-> ORDER BY city,county;
+------+------+----------+----------+----------+----------+----------+
| 城市 | 区 | 区销售额 | 市销售额 | 市比率 | 总销售额 | 总比率 |
+------+------+----------+----------+----------+----------+----------+
| 上海 | 长宁 | 10.00 | 40.00 | 0.250000 | 70.00 | 0.142857 |
| 上海 | 黄埔 | 30.00 | 40.00 | 0.750000 | 70.00 | 0.428571 |
| 北京 | 朝阳 | 20.00 | 30.00 | 0.666667 | 70.00 | 0.285714 |
| 北京 | 海淀 | 10.00 | 30.00 | 0.333333 | 70.00 | 0.142857 |
+------+------+----------+----------+----------+----------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)
结果显示，我们得到了与上面那种查询同样的结果。
你看，使用窗口函数，我们只用了一步就完成了查询，过程简单多了。而且，由于没有用到临时表，执行的效率也更高了。很显然，在这种需要用到分组统计的结果对每一条记录进行计算的场景下，使用窗口函数更好。
除了可以进行分组统计，窗口函数还有一些自己独有的函数，可以对分组内的数据进行处理，比较常用的就是排序函数RANK()、DENSE_RANK()和ROW_NUMBER()。
为了帮助你理解这几个函数的作用，我举个小例子。
假设我们有这样一张学生成绩表：
mysql> SELECT * FROM demo.test2;
+----+---------+--------+
| id | student | points |
+----+---------+--------+
| 1 | 张三 | 89 |
| 2 | 李四 | 77 |
| 3 | 王五 | 88 |
| 4 | 赵六 | 90 |
| 5 | 孙七 | 90 |
| 6 | 周八 | 88 |
+----+---------+--------+
6 rows in set (0.00 sec)
如果我们需要对表中的数据进行排序，就可以使用排序函数，代码如下所示：
mysql> SELECT student,points,
-> RANK() OVER w AS 排序1,
-> DENSE_RANK() OVER w AS 排序2,
-> ROW_NUMBER() OVER w AS 排序3
-> FROM demo.test2
-> WINDOW w AS (ORDER BY points DESC);
+---------+--------+-------+-------+-------+
| student | points | 排序1 | 排序2 | 排序3 |
+---------+--------+-------+-------+-------+
| 赵六 | 90 | 1 | 1 | 1 |
| 孙七 | 90 | 1 | 1 | 2 |
| 张三 | 89 | 3 | 2 | 3 |
| 王五 | 88 | 4 | 3 | 4 |
| 周八 | 88 | 4 | 3 | 5 |
| 李四 | 77 | 6 | 4 | 6 |
+---------+--------+-------+-------+-------+
6 rows in set (0.01 sec)
结果显示：
因此，我们就可以根据这些函数的特点，计算分组中的排位信息。如果不计算并列，就用ROW_NUMBER()函数；计算并列但不占用位次，就用DENSE_RANK()函数；计算并列且占用位次，就用RANK()函数。
接下来，我们再来学习MySQL 8的另一个重要新特征：公用表表达式。
公用表表达式是一个命名的临时结果集。它存在于单个查询语句中，主要作用就是可以代替子查询，并且可以被后面的查询多次引用。
依据语法结构和执行方式的不同，公用表表达式分为普通公用表表达式和递归公用表表达式2种。
普通公用表表达式的语法结构是：
WITH
CTE名称 AS （子查询）
SELECT|DELETE|UPDATE 语句;
普通公用表表达式类似于子查询，不过，跟子查询不同的是，它可以被多次引用，而且可以被其他的普通公用表表达式所引用。
举个小例子，假设我们有一个商品信息表（demo.goodsmaster），它保存的是商品信息，还有一个每日销售统计表（demo.dailystatistics），保存的是每日的销售统计信息。现在超市经营者想要查出都卖了什么商品，我们就可以先通过子查询查出所有销售过的商品的商品编号，然后查出这些商品的商品信息，代码如下所示：
mysql> SELECT * FROM demo.goodsmaster
-> WHERE itemnumber IN
-> (SELECT DISTINCT itemnumber -- 子查询，查出所有销售过的商品的商品编号
-> FROM demo.dailystatistics);
+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+
| itemnumber | barcode | goodsname | specification | unit | salesprice |
+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+
| 1 | 0001 | 书 | 16开 | 本 | 89.00 |
| 2 | 0002 | 笔 | 黑色 | 支 | 3.00 |
| 3 | 0003 | 胶水 | 无机 | 瓶 | 15.00 |
+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+
3 rows in set (0.01 sec)
这个查询也可以用普通公用表表达式的方式完成：
mysql> WITH
-> cte AS (SELECT DISTINCT itemnumber FROM demo.dailystatistics)
-> SELECT *
-> FROM demo.goodsmaster a JOIN cte
-> ON (a.itemnumber = cte.itemnumber);
+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+------------+
| itemnumber | barcode | goodsname | specification | unit | salesprice | itemnumber |
+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+------------+
| 1 | 0001 | 书 | 16开 | 本 | 89.00 | 1 |
| 2 | 0002 | 笔 | 黑色 | 支 | 3.00 | 2 |
| 3 | 0003 | 胶水 | 无机 | 瓶 | 15.00 | 3 |
+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+------------+
3 rows in set (0.00 sec)
可以看到，普通公用表表达式代替了第一种查询方式中的子查询，并且得到了同样的结果。
这个例子说明，公用表表达式可以起到子查询的作用。以后如果遇到需要使用子查询的场景，你可以在查询之前，先定义公用表表达式，然后在查询中用它来代替子查询。而且，跟子查询相比，公用表表达式有一个优点，就是定义过公用表表达式之后的查询，可以像一个表一样多次引用公用表表达式，而子查询则不能。
好了，我们再来学习下递归公用表表达式。
递归公用表表达式也是一种公用表表达式，只不过，除了普通公用表表达式的特点以外，它还有自己的特点，就是可以调用自己。它的语法结构是：
WITH RECURSIVE
CTE名称 AS （子查询）
SELECT|DELETE|UPDATE 语句;
递归公用表表达式由2部分组成，分别是种子查询和递归查询，中间通过关键字UNION [ALL]进行连接。这里的种子查询，意思就是获得递归的初始值。这个查询只会运行一次，以创建初始数据集，之后递归查询会一直执行，直到没有任何新的查询数据产生，递归返回。
同样，为了帮助你理解递归公用表表达式的工作原理，我来举个小例子。
假设我们有这样一张人员信息表（demo.teach），里面包含人员编号、名称和老师编号。
如果甲是乙的老师，那么，我们可以把乙叫做甲的徒子，如果同时乙又是丙的老师，那么丙就是乙的徒子，是甲的徒孙。
下面我们尝试用查询语句列出所有具有徒孙身份的人员信息。
如果用我们之前学过的知识来解决，会比较复杂，至少要进行4次查询才能搞定：
如果第四步的结果集为空，则计算结束，第三步的结果集就是我们需要的徒孙集了，否则就必须继续进行第四步，一直到结果集为空为止。比如上面的这个数据表，就需要到第五步，才能得到空结果集。而且，最后还要进行第六步：把第三步和第四步的结果集合并，这样才能最终获得我们需要的结果集。
如果用递归公用表表达式，就非常简单了。我介绍下具体的思路。
这里看似也是3步，实际上是一个查询的3个部分，只需要执行一次就可以了。而且也不需要用临时表保存中间结果，比刚刚的方法简单多了。
下面是具体的代码：
mysql> WITH RECURSIVE
-> cte AS (
-> SELECT id,fname,teacherid,1 AS n FROM demo.teach WHERE id = 101 -- 种子查询，找到第一代老师
-> UNION ALL
-> SELECT a.id,a.fname,a.teacherid,n+1 FROM demo.teach AS a JOIN cte
-> ON (a.teacherid = cte.id) -- 递归查询，找出以递归公用表表达式的人为老师的人
-> )
-> SELECT id,fname FROM cte WHERE n>=3; -- 从结果集中筛选代次大于等于3的，得到所有徒孙集
+------+-------+
| id | fname |
+------+-------+
| 103 | 王五 |
| 105 | 孙七 |
| 106 | 周八 |
+------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)
结果显示，王五、孙七和周八是徒孙。结果显然是正确的。
总之，递归公用表表达式对于查询一个有共同的根节点的树形结构数据，非常有用。它可以不受层级的限制，轻松查出所有节点的数据。如果用其他的查询方式，就比较复杂了。
这节课，我们学习了MySQL 8的2个重要新功能：窗口函数和公用表表达式。
窗口函数的特点是可以分组，而且可以在分组内排序。另外，窗口函数不会因为分组而减少原表中的行数，这对我们在原表数据的基础上进行统计和排序非常有用。
公用表表达式的作用是可以替代子查询，而且可以被多次引用。递归公用表表达式对查询有一个共同根节点的树形结构数据非常高效，可以轻松搞定其他查询方式难以处理的查询。
当然，除了今天学习的窗口函数和公用表表达式，MySQL 8还有许多其他的新特征，比如，完善了对空间位置信息的处理；支持对表的DDL操作（创建、修改和删除表）的原子性，使得CREATE TABLE ...SELECT语句能够成为一个原子操作，提高了数据安全性，等等。
如果你想要从旧版本切换到MySQL 8，课下可以点击这个链接进一步了解一下。
假设我有一个会员销售统计表（demo.memtrans），其中包括会员名称、商品名称和销售金额，具体数据如下：
请使用窗口函数查询会员名称、商品名称、销售金额、总计金额和销售占比。
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