目录
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1.窗口函数简介
2.窗口函数示例-全统计
3.窗口函数进阶-滚动统计(累积/均值)
4.窗口函数进阶-根据时间范围统计
5.窗口函数进阶-first_value/last_value
6.窗口函数进阶-比较相邻记录
一、窗口函数简介：
到目前为止，我们所学习的分析函数在计算/统计一段时间内的数据时特别有用，但是假如计算/统计需要随着遍历记录集的每一条记录而进行呢？举些例子来说：
①列出每月的订单总额以及全年的订单总额
②列出每月的订单总额以及截至到当前月的订单总额
③列出上个月、当月、下一月的订单总额以及全年的订单总额
④列出每天的营业额及一周来的总营业额
⑤列出每天的营业额及一周来每天的平均营业额
仔细回顾一下前面我们介绍到的分析函数，我们会发现这些需求和前面有一些不同：前面我们介绍的分析函数用于计算/统计一个明确的阶段/记录集，而这里有部分需求例如2，需要随着遍历记录集的每一条记录的同时进行统计。
也即是说：统计不止发生一次，而是发生多次。统计不至发生在记录集形成后，而是发生在记录集形成的过程中。
这就是我们这次要介绍的窗口函数的应用了。它适用于以下几个场合：
①通过指定一批记录：例如从当前记录开始直至某个部分的最后一条记录结束
②通过指定一个时间间隔：例如在交易日之前的前30天
③通过指定一个范围值：例如所有占到当前交易量总额5%的记录
二、窗口函数示例－全统计：
下面我们以需求：列出每月的订单总额以及全年的订单总额为例，来看看窗口函数的应用。
【1】测试环境：
SQL > desc orders;
名称 是否为空? 类型
-- --------------------- -------- ----------------
MONTH NUMBER ( 2 )
TOT_SALES NUMBER
SQL >
【2】测试数据：
SQL > select * from orders;
MONTH TOT_SALES
-- -------- ----------
1 610697
2 428676
3 637031
4 541146
5 592935
6 501485
7 606914
8 460520
9 392898
10 510117
11 532889
12 492458
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【3】测试语句：
回忆一下前面《Oracle开发专题之：分析函数(OVER) 》一文中，我们使用了sum(sum(tot_sales)) over (partition by region_id) 来统计每个分区的订单总额。现在我们要统计的不单是每个分区，而是所有分区，partition by region_id在这里不起作用了。
Oracle为这种情况提供了一个子句：rows between ... preceding and ... following。从字面上猜测它的意思是：在XXX之前和XXX之后的所有记录，实际情况如何让我们通过示例来验证：
SQL > select month ,
2 sum (tot_sales) month_sales,
3 sum ( sum (tot_sales)) over ( order by month
4 rows between unbounded preceding and unbounded following ) total_sales
5 from orders
6 group by month ;
MONTH MONTH_SALES TOTAL_SALES
-- -------- ----------- -----------
1 610697 6307766
2 428676 6307766
3 637031 6307766
4 541146 6307766
5 592935 6307766
6 501485 6307766
7 606914 6307766
8 460520 6307766
9 392898 6307766
10 510117 6307766
11 532889 6307766
12 492458 6307766
已选择12行。
绿色高亮处的代码在这里发挥了关键作用，它告诉oracle统计从第一条记录开始至最后一条记录的每月销售额。这个统计在记录集形成的过程中执行了12次，这时相当费时的！但至少我们解决了问题。
unbounded preceding and unbouned following的意思针对当前所有记录的前一条、后一条记录，也就是表中的所有记录。那么假如我们直接指定从第一条记录开始直至末尾呢？看看下面的结果：
SQL > select month ,
2 sum (tot_sales) month_sales,
3 sum ( sum (tot_sales)) over ( order by month
4 rows between 1 preceding and unbounded following) all_sales
5 from orders
6 group by month ;
MONTH MONTH_SALES ALL_SALES
-- -------- ----------- ----------
1 610697 6307766
2 428676 6307766
3 637031 5697069
4 541146 5268393
5 592935 4631362
6 501485 4090216
7 606914 3497281
8 460520 2995796
9 392898 2388882
10 510117 1928362
11 532889 1535464
12 492458 1025347
已选择12行。
很明显这个语句错了。实际1在这里不是从第1条记录开始的意思，而是指当前记录的前一条记录。preceding前面的修饰符是告诉窗口函数执行时参考的记录数，如同unbounded就是告诉oracle不管当前记录是第几条，只要前面有多少条记录，都列入统计的范围。
三、窗口函数进阶－滚动统计(累积/均值)：
考虑前面提到的第2个需求：列出每月的订单总额以及截至到当前月的订单总额。也就是说2月份的记录要显示当月的订单总额和1,2月份订单总额的和。3月份要显示当月的订单总额和1,2,3月份订单总额的和，依此类推。
很 明显这个需求需要在统计第N月的订单总额时，还要再统计这N个月来的订单总额之和。想想上面的语句，假如我们能够把and unbounded following换成代表当前月份的逻辑多好啊！很幸运的是Oracle考虑到了我们这个需求，为此我们只需要将语句稍微改成: curreent row就可以了。
SQL > select month ,
2 sum (tot_sales) month_sales,
3 sum ( sum (tot_sales)) over ( order by month
4 rows between unbounded preceding and current row ) current_total_sales
5 from orders
6 group by month ;
MONTH MONTH_SALES CURRENT_TOTAL_SALES
-- -------- ----------- -------------------
1 610697 610697
2 428676 1039373
3 637031 1676404
4 541146 2217550
5 592935 2810485
6 501485 3311970
7 606914 3918884
8 460520 4379404
9 392898 4772302
10 510117 5282419
11 532889 5815308
12 492458 6307766
已选择12行。
现在我们能得到滚动的销售总额了！下面这个统计结果看起来更加完美，它展现了所有我们需要的数据：
SQL > select month ,
2 sum (tot_sales) month_sales,
3 sum ( sum (tot_sales)) over ( order by month
4 rows between unbounded preceding and current row ) current_total_sales,
5 sum ( sum (tot_sales)) over ( order by month
6 rows between unbounded preceding and unbounded following ) total_sales
7 from orders
8 group by month ;
MONTH MONTH_SALES CURRENT_TOTAL_SALES TOTAL_SALES
-- -------- ----------- ------------------- -----------
1 610697 610697 6307766
2 428676 1039373 6307766
3 637031 1676404 6307766
4 541146 2217550 6307766
5 592935 2810485 6307766
6 501485 3311970 6307766
7 606914 3918884 6307766
8 460520 4379404 6307766
9 392898 4772302 6307766
10 510117 5282419 6307766
11 532889 5815308 6307766
12 492458 6307766 6307766
已选择12行。
在一些销售报表中我们会时常看到求平均值的需求，有时可能是针对全年的数据求平均值，有时会是针对截至到当前的所有数据求平均值。很简单，只需要将：
sum(sum(tot_sales)) 换成 avg(sum(tot_sales)) 即可。
四、窗口函数进阶－根据时间范围统计：
前面我们说过，窗口函数不单适用于指定记录集进行统计，而且也能适用于指定范围进行统计的情况，例如下面这个SQL 语句就统计了当天销售额和五天内的评价销售额：
select trunc(order_dt) day ,
sum (sale_price) daily_sales,
avg ( sum (sale_price)) over ( order by trunc(order_dt)
range between interval ‘ 2 ‘ day preceding
and interval ‘ 2 ‘ day following) five_day_avg
from cust_order
where sale_price is not null
and order_dt between to_date( ‘ 01-jul-2001 ‘ , ‘ dd-mon-yyyy ‘ )
and to_date( ‘ 31-jul-2001 ‘ , ‘ dd-mon-yyyy ‘ )
为了对指定范围进行统计， Oracle 使用关键字 range 、 interval 来指定一个范围。上面的例子告诉 Oracle 查找当前日期的前 2 天，后 2 天范围内的记录，并统计其销售平均值。
五、窗口函数进阶－ first_value/last_value ：
Oracle 提供了 2 个额外的函数： first_value 、 last_value ，用于在窗口记录集中查找第一条记录和最后一条记录。假设我们的报表需要显示当前月、上一个月、后一个月的销售情况，以及每 3
个月的销售平均值，这两个函数就可以派上用场了。
select month ,
first_value ( sum (tot_sales)) over ( order by month
rows between 1 preceding and 1 following) prev_month,
sum (tot_sales) monthly_sales,
last_value ( sum (tot_sales)) over ( order by month
rows between 1 preceding and 1 following) next_month,
avg ( sum (tot_sales)) over ( order by month
rows between 1 preceding and 1 following ) rolling_avg
from orders
where year = 2001
and region_id = 6
group by month
order by month ;
首先我们来看 :rows between 1 preceding and 1 following 告诉 Oracle 在当前记录的前一条、后一条范围内查找并统计，而 first_value 和 last_value 在这 3 条记录中至分别找出第一条、第三条记录，这样我们就轻松地得到相邻三个月的销售记录及平均值了！
六、窗口函数进阶－比较相邻 记录：
通过第五部分的学习，我们知道了如何利用窗口函数来显示相邻的记录，现在假如我们想每次显示当月的销售额和上个月的销售额，应该怎么做呢？
从第五部分的介绍我们可以知道，利用 first_value(sum(tot_sales) over (order by month rows between 1 preceding and 0 following)) 就可以做到了，其实 Oracle 还有一个更简单的方式让我们来比较 2 条记录，它就是 lag函数。
leg 函数类似于 preceding 和 following
子句，它能够通过和当前记录的相对位置而被应用，在比较同一个相邻的记录集内两条相邻记录的时候特别有用。
select month ,
sum (tot_sales) monthly_sales,
lag( sum (tot_sales), 1 ) over ( order by month ) prev_month_sales
from orders
where year = 2001
and region_id = 6
group by month
order by month ;
lag(sum(tot_sales),1) 中的 1 表示以 1 月为基准。
本文转载自http://blog.csdn.net/cnham/article/details/6101199