mysql row_number() over()
时间: 2025-07-22 08:07:38 浏览: 2
MySQL 中的 `ROW_NUMBER()` 是窗口函数的一种，用于为查询结果集中的每一行分配一个唯一的连续序号。该函数从 `1` 开始递增，且不会因为排序字段的值重复而重复编号。`ROW_NUMBER()` 通常与 `OVER()` 子句一起使用，以定义编号的逻辑窗口。
### 使用方法
`ROW_NUMBER()` 的基本语法如下：
```sql
ROW_NUMBER() OVER (
[PARTITION BY partition_expression, ... ]
ORDER BY sort_expression [ASC | DESC], ...
)
```
- `PARTITION BY`：可选，用于将数据划分为多个分区，每个分区独立计算行号。
- `ORDER BY`：必填，用于指定在每个窗口或分区内部的排序规则，从而决定行号的分配顺序。
### 示例代码
#### 示例 1：对整个结果集分配唯一行号
以下示例为整个查询结果集中的每一行分配一个唯一的行号，按 `score` 字段降序排列：
```sql
SELECT id, class, score,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS row_num
FROM test1;
```
输出结果中，每一行的 `row_num` 列会根据 `score` 从高到低分配一个唯一的序号。
#### 示例 2：按分组分配行号
以下示例按照 `class` 字段进行分组，并在每个分组内按 `score` 降序排列，为每一行分配行号：
```sql
SELECT id, class, score,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY class ORDER BY score DESC) AS row_num
FROM test1;
```
此查询会为每个 `class` 分组内的数据按 `score` 从高到低分配行号，每个分组的行号都从 `1` 开始。
#### 示例 3：MySQL 5.7 中模拟 `ROW_NUMBER() OVER()` 功能
由于 `ROW_NUMBER()` 是 MySQL 8.0 才引入的功能，对于 MySQL 5.7 或更早版本，需要使用变量来模拟实现类似的功能。例如，按 `class` 分组并按 `score` 降序排列：
```sql
SELECT id, class, score,
IF(@pdept = class, @rank := @rank + 1, @rank := 1) AS row_num,
@pdept := class
FROM (
SELECT * FROM test1
ORDER BY class, score DESC
) AS sorted_data
CROSS JOIN (SELECT @rank := 0, @pdept := NULL) AS vars;
```
通过使用用户变量 `@rank` 和 `@pdept`，可以模拟 `ROW_NUMBER()` 的功能，在每个分组内生成递增的行号。
### 注意事项
- `ROW_NUMBER()` 会为每一行生成唯一的序号，即使排序字段的值相同，也不会出现重复的行号。
- 如果希望在相同排序字段值的情况下生成相同的编号，可以考虑使用 `RANK()` 或 `DENSE_RANK()` 窗口函数。
- `ROW_NUMBER()` 通常用于排名、分页、去重等场景，特别是在大数据量的分析中非常有用。
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- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
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- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
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- **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。
#### "自助网站收录，后台审阅"
- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
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### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
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- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
用户的问题是计算多头注意力机制的时间