6.4 Functions
6.4.1 Numeric
- abs/mod 绝对值/求模
- sqrt/power/exp 求幂
- ceil/floor/round 取整
- trunc 截取小数点
- sin/cos/ln/log 数学函数
6.4.2 Charactor
- chr/ascii ascii码
- length/lengthb 字符/字节长度
- initcap/upper/lower 字母大小写
- substr/translate/replace/instr 子串/替换
- ltrim/rtrim/lpad/rpad 修剪/填充
6.4.3 Datetime
select sysdate, systimestamp, current_date from dual; -- x 天之后的日期 select sysdate + 365 from dual; -- x 个月后的日期 select add_months(sysdate, -5) from dual; -- 相差几个月 select months_between(to_date(‘20180501‘), sysdate) from dual; -- 下周 x 的日期 select next_day(sysdate, ‘星期一‘) from dual; select next_day(sysdate, 2) from dual; -- 1 代表星期天, 0 代表星期一, 类推 -- 一个月的最后一天/第一天 select last_day(sysdate) from dual; select trunc(sysdate,‘MONTH‘) from dual; select trunc(sysdate,‘YEAR‘) from dual; -- 获取日期的单个字段 select extract(day from sysdate) from dual; -- 对日期进行截取 select round(to_date(‘20170916‘),‘MONTH‘) from dual; -- 四舍五入 select trunc(to_date(‘20170916‘),‘MONTH‘) from dual;
6.4.4 Nullable
- nvl/nvl2/nullif
6.4.5 Miscellaneous
decode/case when:
-- 生成数据
create table sss (name varchar2(20), gender int);
insert into sss values (‘樱桃小丸子‘, 2);
insert into sss values (‘路飞‘, 1);
insert into sss values (‘大熊‘, 3);
insert into sss values (‘光头强‘, 1);
commit;
-- 查询，将 gender 的数字转化为男女
-- 1. decode 函数的方式
select name, decode(gender, 1, ‘雄性‘,
2, ‘雌性‘,
‘未知性别‘) "性别" from sss;
-- 2. case when 的方式
select name, case gender
when 1 then ‘雄性‘
when 2 then ‘雌性‘
else ‘未知性别‘
end "性别" from sss;
-- 3. case when 的另一种方式
select name, case
when gender <= 1 then ‘雄性‘
when gender >= 2 then ‘雌性‘
else ‘未知性别‘
end "性别" from sss;
-- 给 emp 中的人加工资：
---- 1000 元以下的，加 50%
---- 2000 元以下的，加 30%
---- 3000 元以下的，加 20%
---- 其他人 5%
create table emp3 as select * from emp;
-- 如果要将所有的工资翻倍，这么写：
update emp3 set sal = sal*2;
-- 如果不同的人加不同的工资，需要用到 case when:
update emp3 set sal = (case
when sal <= 1000 then sal*1.5
when sal <= 2000 then sal*1.3
when sal <= 3000 then sal*1.2
else sal*1.05
end);
-- 如果 1981/5/1 之前来公司的人按照上面调薪，其他人只调 1% 呢？
-- [TODO]
6.4.6 Aggregate Function
聚合函数是用来统计每个分组的统计信息，它们要跟 group by 一起使用，用来将每个分组所有数据 聚合 成一条统计数据。
包括 max/min/count/avg/sum 等。
-- 按照部门进行分组统计的语句
select deptno, -- 因为按照 deptno 分组，select 中只能有 deptno 字段
count(*), -- 每个分组多少条数据
max(sal), -- 每个分组工资的最大值
min(sal), -- 每个分组工资的最小值
avg(sal), -- 每个分组工资的均值
sum(nvl(comm, 0)) -- 每个分组奖金总和，因为奖金可能为 null，所以需要使用 nvl 进行去空
from emp
group by deptno; -- 分组依据
-- 可以用 having 对结果进行过滤
-- 整个 select 语句执行顺序大致是: where -> group by -> having -> order by
select deptno, count(*), max(sal), min(sal), avg(sal), sum(comm)
from emp
group by deptno
having avg(sal) > 2000;
-- having 等价于嵌套的 where，即上面语句跟下面这条等效。
select * from (
select deptno, count(*), max(sal), min(sal), avg(sal) asal, sum(comm)
from emp
group by deptno
) where asal > 2000;
6.4.7 Analytic Function
https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e41084/functions004.htm#SQLRF06174
聚合函数统计的是一个分组的信息，聚合之后每个分组只能得到一条信息，但并不能够获取分组内成员的具体信息。
而分析函数可以详细显示分组内部的统计信息，它显示的信息更全面，语法也更复杂。
大致来说，分析函数的使用语法是这样的:
分析函数() over ([partition by xxx] order by yyy [rows/range ...])
解释：
- 一个分析函数，需要跟着一个窗口函数。
- 以 over 开始的部分叫 窗口函数, 它描述了要对哪些数据、按照什么方式进行分析的行为。
- 窗口函数内部分为三部分，其中 order by 是必须的，其它可选
partition by指定了数据按照什么方式 分组/分区order by指定了在分区之内，数据的排序方式rows/range可以对分区的数据进行限定- 分析函数有很多，比如 row_number/rank/dense_rank/max/count 等，row_number 等有如下区别
ROW_NUMBER 返回连续的排位，不论值是否相等 RANK 具有相等值的行排位相同，序数随后跳跃 DENSE_RANK 具有相等值的行排位相同，序号是连续的
- 需要查询组本身的信息，用聚合函数 group by; 需要查询组成员的统计信息，需要用分析函数。
-- 最基本，窗口描述内只有 order by select e.*, sum(sal) over (order by sal) from emp e; select e.*, row_number() over (order by sal) from emp e; -- 以组为单位，进行排序 select e.*, sum(sal) over (partition by deptno order by sal) from emp e; select e.*, row_number() over (partition by deptno order by sal) from emp e; -- 比如，要查询每个组的最高工资，可以用聚合函数 select deptno, max(sal) from emp group by deptno; -- 但如果要查看工资最高的那个人，聚合函数无能为力，需要用到分析函数 ---- 1. 首先按组排序 select e.*, row_number() over (partition by deptno order by sal desc) from emp e; ---- 2. 过滤，只取排名第一的那个人，ok select * from (select e.*, row_number() over (partition by deptno order by sal desc) rn from emp e) where rn = 1;
时间： 2025-01-14 00:42:26