主知识点八：窗口函数
新开窗口，不影响原数据的排序。且子句必须有order by。窗口结果返回到
且窗口函数必须写在select后面！
● 【排序窗口函数】
● rank()over()——1,1,3,4
● dense_rank()over()——1,1,2,3
● row_number()over()——1,2,3,4
【例题29】查询每一年S14000021选区中所有候选人所在的团体(party)和得票数(votes)，并对每一年中的所有候选人根据选票数的高低赋予名次，选票数最高则为1，第二名则为2，后续以此类推，最后根据团体(party)和年份(yr)排序。
分析：
（1）查询团体(party)和得票数(votes)
（2）每一年的，S14000021选区的
（3）每一年中的所有候选人根据选票数的高低赋予名次——窗口函数rank()over(partition by yr order by votes desc)
（4）根据团体(party)和年份(yr)排序。
代码：
select yr,party,votes,rank()over(partition by yr order by votes desc)as posn
from ge
where constituency='S14000021'
order by party,yr● 【偏移分析函数】
● lag(字段名,偏移量[,默认值])over()——当前行向上取值“偏移量”行
● lead(字段名,偏移量[,默认值])over()——当前行向下取值“偏移量”行
● 【例题30】查询法国和德国1月每天新增确诊人数，最后显示国家名、标准日期（2020-01-27）、当天截至时间累计确诊人数、昨天截至时间累计确诊人数、每天新增确诊人数，按照截至时间排序
分析：
（1）法国和德国1月每天新增确诊人数——where name in ('France','Germany') and month(whn) = 1
（2）最后显示国家名、标准日期（2020-01-27）、——date_format(whn,'%Y-%m-%d') date
当天截至时间累计确诊人数、——原表中的confirmed
昨天截至时间累计确诊人数、——,lag(confirmed,1)over(partition by name order by whn)，当前行往上取1行，再取这一行的confirmed的值，
每天新增确诊人数
（3）按照截至时间排序
代码：
select
name
,date_format(whn,'%Y-%m-%d') date
,confirmed 当天截至时间累计确诊人数
,lag(confirmed,1)over(partition by name order by whn) 昨天截至时间累计确诊人数
,(confirmed - lag(confirmed,1)over(partition by name order by whn)) 每天新增确诊人数
from covid
where name in ('France','Germany') and month(whn) = 1
order by whn结果：
● 【总结】
● 【排序窗口函数语法】
● rank()over([partition by 字段名] order by 字段名 asc|desc)
● dense_rank()over([partition by 字段名] order by 字段名 asc|desc)
● row_number()over([partition by 字段名] order by 字段名 asc|desc)
● 【偏移分析函数语法】
● lag(字段名,偏移量[,默认值])over([partition by 字段名] order by 字段名 asc|desc)
● lead(字段名,偏移量[,默认值])over([partition by 字段名] order by 字段名 asc|desc)
● 【题目】查询2017年选区为 'S14000024' 的所有候选人所在团体（party）和其选票数（votes）、还有候选人得票数在选区内对应的的排名，结果按团队party排序。
分析：
（1）查询候选人所在团体（party）和其选票数（votes）、
还有候选人得票数在选区内对应的的排名，
（2）2017年选区为 'S14000024' 的 ——where yr=2017 and constituency='S14000024'
（3）结果按团队party排序——order by party
代码：
select party,votes,rank()over(partition by constituency order by votes desc)as sort
from ge
where yr=2017 and constituency='S14000024'
order by party
● 【题目】查询截至时间为2020年4月20日的国家名，确诊人数，确诊人数排名，死亡人数，死亡人数排名，按照确诊人数降序排名。
分析：
（1）查询国家名，确诊人数，确诊人数排名，死亡人数，死亡人数排名，
（2）截至时间为2020年4月20日的
（3）按照确诊人数降序排名。
代码：
select name,confirmed,
rank()over(order by confirmed desc) cr,
deaths,rank()over(order by deaths desc) dr
from covid
where whn='2020-4-20'
order by confirmed desc● 【题目】查询意大利每周新增确诊数（显示每周一的数值 weekday(whn) = 0），最后显示国家名，标准日期（2020-01-27），每周新增人数，按照截至时间排序。
分析：
（1）查询意大利每周新增确诊数——每周，两个相邻周一的数据相减就是这周的确诊数
（2）显示每周一的数值 weekday(whn) = 0，
（3）最后显示国家名，标准日期（2020-01-27），每周新增人数，
（4）按照截至时间排序。
代码：
select name,date_format(whn,'%Y-%m-%d') date,
(confirmed-lag(confirmed,1)over(partition by name order by whn))
from covid
where weekday(whn)=0 and name = 'Italy'
order by whn
主知识点九：表链接
表链接：把表连接在一起（3种方式）
（1）内连接：只两个表保留相同的
（2）左连接：合并后左边的表所有行都保留，若左边的表有空值则删除（即删除右边没有匹配上的）
（3）右连接：与左相反
● 【基础语法】
● 内连接
select 字段名
from 表名1 inner join 表名2 on 表名1.字段名 = 表名2.字段名
注意内连接inner可以省略，直接使用join默认为内连接
● 左连接
select 字段名
from 表名1 left join 表名2 on 表名1.字段名 = 表名2.字段名
● 右连接
select 字段名
from 表名1 right join 表名2 on 表名1.字段名 = 表名2.字段名
● 【例题31】查询有球员名叫Mario进球的队伍1（team1），队伍2（team2）及球员姓名.
分析：球员表+比赛表
● 两表连接键分别为id列和matchid列，连接方式为内连接
● from game join goal on game.id = goal.matchid
代码：
SELECT player,team1,team2
FROM goal inner join game
on game.id = goal.matchid //不写on可能是完全连接
where player like '%Mario%'● 【例题32】查询队伍1（team1）的教练是“Fernando Santos”的球队名称（teamname）、比赛日期（mdate）和赛事编号（id）
分析：
要查询的是球队名称（teamname）、比赛日期（mdate）和赛事编号（id）
限制是队伍1（team1），and教练是“Fernando Santos”
代码：
连接键game.team1=eteam.id
SELECT teamname,mdate,game.id //有两个id要区分一下
FROM game join eteam
on game.team1=eteam.id //筛选队伍1中的教练
where coach='Fernando Santos'
● 【例题33】使用合适的连接显示所有教师及其所教授的科目名
分析：
是所有教师，则要左连接，否则有些老师会被清除，因为有些老师没有教课
代码：
select teacher.name,dept.name as dept
from teacher left join dept
on teacher.dept=dept.id
● 【题目1】查询至少出演过第1主角, 30次的演员名
代码：
SELECT name
FROM casting join actor
on casting.actorid=actor.id
where ord=1 //至少出演过第1主角
group by name // 查询的是演员，结果要以演员name 进行分组（group by）
having count(movieid)>=30 注意：group by字段名:规定依据哪个字段分组聚合，使用该子句是为了依据相同字段值分组后进行聚合运算，常和聚合函数联用
● 【题目2】查询在比赛前十分钟有进球记录的球员，他的队伍编号(teamid)，教练(coach), 进球时间(gtime)
分析：
查询的是——队伍编号(teamid)，教练(coach), 进球时间(gtime)
限制是——比赛前十分钟有进球记录的
代码：
SELECT teamid,coach,gtime
FROM eteam join goal
on eteam.id = goal.teamid //不一定是表第一列作为连接
where gtime<=10● 【题目3】查询每场比赛，每个球队的得分情况，按照以下格式显示。最后按照举办时间（mdate）、赛事编号（matchid）、队伍1（team1）和队伍2（team2）排序。
分析：
（1）得分表goal中出现的teamid就是得分队伍，即出现一次表示得分一次。
（2）每场比赛，每个球队——用group by按照场次、队伍分组
代码：
SELECT mdate,team1,sum(case when ga.team1=go.teamid then 1 else 0 end) score1,
team2,sum(case when ga.team2=go.teamid then 1 else 0 end) score2
FROM game ga
left join goal go
on ga.id = go.matchid
group by mdate,ga.team1,ga.team2
order by mdate,matchid,team1,score1,team2,score2主知识点十：子查询
套娃逻辑
1、【where基于子查询条件筛选（比较运算符&in关键字）】
● 【例题34】查询出gdp高于欧洲每个国家的所有国家名，有一些国家gdp值可能为NULL，请排除这些国家。
分析：
（1）gdp高于欧洲每个国家，即gdp高于欧洲gdp最大的国家
先查出这个GDP最大的国家，然后再大于这个国家就好了
（2）请排除国家gdp值可能为NULL——is not null
代码：
select name
from world
where gdp is not null
and gdp>
( //返回最大gdp给上面的判断
select max(gdp) from world where continent = 'Europe'
)2、【from基于子查询作为数据表】
● 【例题36】查询2017年所有在爱丁堡的选区当选议员所在选区（constituency）及其团队（party），已知爱丁堡选区编号为S14000021至S14000026，当选议员即各选区得票数最高的候选人。
分析：
（1）要查询：当选议员所在选区（constituency）及其团队（party）
（2）限制是：2017年，所有，在爱丁堡的（编号为S14000021至S14000026）
（3）当选议员：各选区得票数最高的候选人
代码1：
select yr,constituency,party,votes,
rank()over(partition by constituency order by votes desc) as pson
from ge
where yr = 2017
and constituency between 'S14000021' and 'S14000026'以上代码可以找到2017年在爱丁堡选区，和票数的排名
再from从上面这个【表】中把pson=1 的筛选出来就好了：先将表另存为，再where 表.pson=1.
select constituency,party
from
(
select yr,constituency,party,votes,
rank()over(partition by constituency order by votes desc) as pson
from ge
where yr = 2017
and constituency between 'S14000021' and 'S14000026'
)data
where data.pson=1● 【总结】
● 子查询本身是一个完整的查询，由括号包裹嵌套在主查询中
● 子查询最后返回查询出的结果给主查询
● 子查询可以在select，from，where，having子句（同where）中使用，但要注意不同子句能接受的子查询种类有差别
● 子查询可以多重嵌套（子查询可以作为主查询再嵌套子查询）
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