Oacle 开窗函数 分析函数

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over(Partition by...) 一个超级牛皮的ORACLE特有函数。

天天都用ORACLE,用了快2年了。最近才接触到这个功能强大而灵活的函数。真实惭愧啊!

oracle的分析函数over 及开窗函数
一:分析函数over
Oracle从8.1.6开始提供分析函数,分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是
对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行。 
下面通过几个例子来说明其应用。                                       
1:统计某商店的营业额。        
     date       sale
     1           20
     2           15
     3           14
     4           18
     5           30
    规则:按天统计:每天都统计前面几天的总额
    得到的结果:
    DATE   SALE       SUM
    ----- -------- ------
    1      20        20           --1天           
    2      15        35           --1天+2天           
    3      14        49           --1天+2天+3天           
    4      18        67            .          
    5      30        97            .
     
2:统计各班成绩第一名的同学信息
    NAME   CLASS S                         
    ----- ----- ---------------------- 
    fda    1      80                     
    ffd    1      78                     
    dss    1      95                     
    cfe    2      74                     
    gds    2      92                     
    gf     3      99                     
    ddd    3      99                     
    adf    3      45                     
    asdf   3      55                     
    3dd    3      78              
   
    通过:   
    --
    select * from                                                                       
    (                                                                            
    select name,class,s,rank()over(partition by class order by s desc) mm from t2
    )                                                                            
    where mm=1 
    --
    得到结果:
    NAME   CLASS S                       MM                                                                                        
    ----- ----- ---------------------- ---------------------- 
    dss    1      95                      1                      
    gds    2      92                      1                      
    gf     3      99                      1                      
    ddd    3      99                      1          
   
    注意:
    1.在求第一名成绩的时候,不能用row_number(),因为如果同班有两个并列第一,row_number()只返回一个结果         
    2.rank()和dense_rank()的区别是:
      --rank()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名
      --dense_rank()l是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名
     
     
3.分类统计 (并显示信息)
    A   B   C                      
    -- -- ---------------------- 
    m   a   2                      
    n   a   3                      
    m   a   2                      
    n   b   2                      
    n   b   1                      
    x   b   3                      
    x   b   2                      
    x   b   4                      
    h   b   3 
   select a,c,sum(c)over(partition by a) from t2                
   得到结果:
   A   B   C        SUM(C)OVER(PARTITIONBYA)      
   -- -- ------- ------------------------ 
   h   b   3        3                        
   m   a   2        4                        
   m   a   2        4                        
   n   a   3        6                        
   n   b   2        6                        
   n   b   1        6                        
   x   b   3        9                        
   x   b   2        9                        
   x   b   4        9                        
  
   如果用sum,group by 则只能得到
   A   SUM(C)                            
   -- ---------------------- 
   h   3                      
   m   4                      
   n   6                      
   x   9                      
   无法得到B列值       
  
=====
select * from test

数据:
A B C 
1 1 1 
1 2 2 
1 3 3 
2 2 5 
3 4 6

---将B栏位值相同的对应的C 栏位值加总
select a,b,c, SUM(C) OVER (PARTITION BY B) C_Sum
from test

A B C C_SUM 
1 1 1 1 
1 2 2 7 
2 2 5 7 
1 3 3 3 
3 4 6 6

---如果不需要已某个栏位的值分割,那就要用 null

eg: 就是将C的栏位值summary 放在每行后面

select a,b,c, SUM(C) OVER (PARTITION BY null) C_Sum
from test

A B C C_SUM 
1 1 1 17 
1 2 2 17 
1 3 3 17 
2 2 5 17 
3 4 6 17

求个人工资占部门工资的百分比

SQL> select * from salary;

NAME DEPT SAL
---------- ---- -----
a 10 2000
b 10 3000
c 10 5000
d 20 4000

SQL> select name,dept,sal,sal*100/sum(sal) over(partition by dept) percent from salary;

NAME DEPT SAL PERCENT
---------- ---- ----- ----------
a 10 2000 20
b 10 3000 30
c 10 5000 50
d 20 4000 100

二:开窗函数           
      开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化,举例如下: 
1:     
   over(order by salary) 按照salary排序进行累计,order by是个默认的开窗函数
   over(partition by deptno)按照部门分区
2:
  over(order by salary range between 5 preceding and 5 following)
   每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过5,之后行幅度值不超过5
   例如:对于以下列
     aa
     1
     2
     2
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     9
   
   sum(aa)over(order by aa range between 2 preceding and 2 following)
   得出的结果是
            AA                       SUM
            ---------------------- ------------------------------------------------------- 
            1                       10                                                      
            2                       14                                                      
            2                       14                                                      
            2                       14                                                      
            3                       18                                                      
            4                       18                                                      
            5                       22                                                      
            6                       18                                                                
            7                       22                                                                
            9                       9                                                                 
             
   就是说,对于aa=5的一行 ,sum为   5-1<=aa<=5+2 的和
   对于aa=2来说 ,sum=1+2+2+2+3+4=14     ;
   又如 对于aa=9 ,9-1<=aa<=9+2 只有9一个数,所以sum=9    ;
              
3:其它:
     over(order by salary rows between 2 preceding and 4 following)
          每行对应的数据窗口是之前2行,之后4行 
4:下面三条语句等效:           
     over(order by salary rows between unbounded preceding and unbounded following)
          每行对应的数据窗口是从第一行到最后一行,等效:
     over(order by salary range between unbounded preceding and unbounded following)
           等效
     over(partition by null)

常用的分析函数如下所列:

row_number() over(partition by ... order by ...)
rank() over(partition by ... order by ...)
dense_rank() over(partition by ... order by ...)
count() over(partition by ... order by ...)
max() over(partition by ... order by ...)
min() over(partition by ... order by ...)
sum() over(partition by ... order by ...)
avg() over(partition by ... order by ...)
first_value() over(partition by ... order by ...)
last_value() over(partition by ... order by ...)
lag() over(partition by ... order by ...)
lead() over(partition by ... order by ...)

示例
SQL> select type,qty from test;

TYPE QTY
---------- ----------
1 6
2 9

SQL> select type,qty,to_char(row_number() over(partition by type order by qty))||‘/‘||to_char(count(*) over(partition by type)) as cnt2 from test;

TYPE QTY CNT2 
---------- ---------- ------------
3 1/2
1 6 2/2
2 5 1/3
7 2/3 
2 9 3/3

SQL> select * from test;
---------- -------------------------------------------------
1 11111
2 22222
3 33333
4 44444

SQL> select t.id,mc,to_char(b.rn)||‘/‘||t.id)e
2 from test t,
 (select rownum rn from (select max(to_number(id)) mid from test) connect by rownum <=mid ))L
4 where b.rn<=to_number(t.id)
order by id

ID MC TO_CHAR(B.RN)||‘/‘||T.ID
--------- -------------------------------------------------- ---------------------------------------------------
1 11111 1/1
2 22222 1/2
2 22222 2/2
3 33333 1/3
3 33333 2/3
3 33333 3/3
 44444 1/4 44444 2/4
4 44444 3/4CNOUG4 44444 4/4

10 rows selected

*******************************************************************

关于partition by

这些都是分析函数,好像是8.0以后才有的 row_number()和rownum差不多,功能更强一点(可以在各个分组内从1开时排序) rank()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名(同样是在各个分组内) dense_rank()l是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名。相比之下row_number是没有重复值的 lag(arg1,arg2,arg3): arg1是从其他行返回的表达式 arg2是希望检索的当前行分区的偏移量。是一个正的偏移量,时一个往回检索以前的行的数目。 arg3是在arg2表示的数目超出了分组的范围时返回的值。

1.
select deptno,row_number() over(partition by deptno order by sal) from emp order by deptno;
2.
select deptno,rank() over (partition by deptno order by sal) from emp order by deptno;
3.
select deptno,dense_rank() over(partition by deptno order by sal) from emp order by deptno;
4.
select deptno,ename,sal,lag(ename,1,null) over(partition by deptno order by ename) from emp ord er by deptno;
5.
select deptno,ename,sal,lag(ename,2,‘example‘) over(partition by deptno order by ename) from em p
order by deptno;
6.
select deptno, sal,sum(sal) over(partition by deptno) from emp;--每行记录后都有总计值  select deptno, sum(sal) from emp group by deptno;
7. 求每个部门的平均工资以及每个人与所在部门的工资差额

select deptno,ename,sal ,
     round(avg(sal) over(partition by deptno)) as dept_avg_sal, 
     round(sal-avg(sal) over(partition by deptno)) as dept_sal_diff
from emp;

时间: 2024-11-12 12:44:51

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oracle分析函数技术详解(配上开窗函数over())

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SQL开窗函数

开窗函数:在开窗函数出现之前存在着很多用 SQL 语句很难解决的问题,很多都要通过复杂的相关子查询或者存储过程来完成.为了解决这些问题,在 2003 年 ISO SQL 标准加入了开窗函数,开窗函数的使用使得这些经典的难题可以被轻松的解决.目前在 MSSQLServer.Oracle.DB2 等主流数据库中都提供了对开窗函数的支持,不过非常遗憾的是 MYSQL 暂时还未对开窗函数给予支持. 开窗函数简介:与聚合函数一样,开窗函数也是对行集组进行聚合计算,但是它不像普通聚合函数那样每组只返回一个值

深入浅出谈开窗函数(一)

      在开窗函数出现之前存在着非常多用 SQL 语句非常难解决的问题,非常多都要通过复杂的相关子查询或者存储过程来完毕.为了解决这些问题,在2003年ISO  SQL标准增加了开窗函数,开窗函数的使用使得这些经典的难题能够被轻松的解决.眼下在 MSSQLServer.Oracle.DB2 等主流数据库中都提供了对开窗函数的支持,只是非常遗憾的是 MYSQL 临时还未对开窗函数给予支持.  为了更加清楚地理解,我们来建表并进行相关的查询(截图为MSSQLServer中的结果)        

开窗函数 --over()

一个学习性任务:每个人有不同次数的成绩,统计出每个人的最高成绩. 这个问题应该还是相对简单,其实就用聚合函数就好了. select id,name,max(score) from Student group by id,name order by name 上边这种情况只适用id 和name是一一对应的,否则查询出来的数据是不正确的. 例如 : 1 张三 100 2 张三 90 查询出来的结果 两条信息都会输出. 避免这种情况,可以使用开窗函数. 个人理解就是,开窗函数和聚合函数功能是相反的.

SQL SERVER开窗函数

SQL SERVER开窗函数 总结的很好,转来做个笔记. 转自:http://www.cnblogs.com/csdbfans/p/3504845.html 今天将要介绍SQL Sever的开窗函数,何谓开窗函数,不懂吧.反正对于我来说,我是摸不着头脑了,第一次听说过.那么,什么是开窗函数,其实可以理解为是聚合函数的一个加强版.因为使用聚合函数的话(不包括子查询的情况),整个查询都只能是聚合列返回值,而不能有基础行的返回值.那么对于需要基础行的返回值的话,就需要使用复杂的子查询或者是存储过程等才

[转]Oracle 语法之 OVER (PARTITION BY ..) 及开窗函数

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over(partition by)开窗函数的使用

开窗函数是分析函数中的一种,开窗函数与聚合函数的区别是:开窗函数是用于计算基于组的某种聚合值且每个的组的聚合计算结果可以有多行,而聚合函数每个组的聚合计算结果只有一个.使用开窗函数可以在没有group by语句的情况下计算聚合值并将结果作为一个新字段输出.开窗函数还可以和其他函数结合使用,如row_number().rank().dense_rank().min().max().sum().first_value() .last_value().avg()等等,聚合函数与开窗函数结合使用可以提供