窗口分析函数

提出了一种基于临时窗口和组共享思想的窗口函数优化方案，优化了窗口函数的执行过程，提升了函数的执行效率。经性能对比，验证了新算法的有效性。

MySQL 的窗口函数，真的是型查询里的神器。像ROW_NUMBER()、RANK()、OVER()这些，分组内排序、累计求和、环比这些需求，顺手。写起来不像子查询那么绕，性能还挺不错，响应也快，逻辑一目了然。 窗口函数的用法，说白了就是：你能按某个字段分组，但又保留原表结构，还能在组内做排序或聚合。比如，想看每个部门里薪水最高的前 3 名员工？以前得嵌套子查询，现在一句ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary DESC)就搞定，代码简洁，维护起来也轻松。 别看名字叫“窗口”，其实跟前端窗口没关系，更多是“看某个范围内的数据”。像

MySQL中的窗口函数是指可以像聚合函数一样对一组数据进行分析并返回结果的函数。与聚合函数不同的是，窗口函数为每一行数据返回一个结果，而不是将整组数据汇总成单个结果。通过练习使用窗口函数，可以更好地理解其在数据分析中的应用。

PowerBuilder 数据窗口的 SetItemStatus 函数用于设置指定缓冲区、行和列的状态。函数语法为：dwcontrol.SetItemStatus(row, column, dwbuffer, status)其中：- dwcontrol：数据窗口控件- row：行号- column：列号- dwbuffer：缓冲区- status：状态此函数可用于设置特定单元格的各种状态，例如选中、禁用或隐藏。

Weka数据挖掘工具的文字结果分析窗口提供了模型性能的全面评估，具体如下： 运行信息: 展示模型构建过程中的关键参数设置和所使用的数据集信息。 分类模型: 显示使用全部训练数据构建的分类模型，例如决策树模型的具体结构或支持向量机的参数。 预测效果汇总: 提供模型在训练集和检验集上的预测准确率、召回率等指标。 k折交叉验证结果: 汇总k次交叉验证实验的结果，包括各项指标的平均值和标准差。 基于类的详细结果: 针对每个类别分别展示精确率、召回率、F1值等指标，以及混淆矩阵。 加权平均: 提供各项指标的加权平均值，其权重通常为各个类别样本数量占比。 混淆矩阵: 直观展示模型预测结果与真

T-SQL 性能调优资源，基于 SQL Server 2012 窗口函数，原书网站资源已失效，现已迁移至 GitHub，项目地址。

窗口函数的窗口大小在查询过程中不是固定的，而是随着rownum的增加而改变。窗口的位置在移动，尽管其大小保持不变。因此，通常所说的窗口是指移动窗口的概念。这些函数可用于计算累计和、按月份计算销售总和，并且根据查询读取的记录进行排序。窗口函数的起点是查询所读取的所有行，终点是当前行（默认情况下，可以不指定）。

本实验报告探讨了MySQL数据库中窗口函数的应用。窗口函数允许在相关行组上执行计算，不限于单行或整个表。涵盖的窗口函数包括ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()、PERCENT_RANK()、CUME_DIST()、FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()、LAG()、LEAD()、NTH_VALUE()和NTILE(N)。通过实际操作，学生可以深入理解这些函数的应用，例如在数据分析和时间序列数据中的实际应用场景。实验总结强调了通过实践加深对窗口函数理解的重要性。

窗口函数的高性能用法，是不少数据场景里的“加速神器”。《MS SQL Server 2012 High-Performance T-SQL Using Window Functions》这本书就讲得挺细，作者 Itzik Ben-Gan 懂行，写得也不枯燥，讲概念的时候顺手带上优化技巧，像在教你开车还顺便告诉你怎么省油。像ROW_NUMBER()、RANK()这些排序函数用得多的人，看到第二章应该会点头：嗯，这讲得清楚。还有LAG()、LEAD()这种“偷看前后行”的函数，时间序列数据的时候真的是太香了。报表开发、趋势、BI 这些场景，用窗口函数会比嵌套子查询快不少，还能写出结构清爽的 SQL

MATLAB开发：窗口交叉相关分析图。执行窗口交叉相关计算。