oracle的分析函數over 及開窗函數
轉：http://www.2cto.com/database/201310/249722.html
oracle的分析函數over 及開窗函數
一：分析函數over
Oracle從8.1.6開始提供分析函數，分析函數用於計算基於組的某種聚合值，它和聚合函數的不一樣之處是
對於每一個組返回多行，而聚合函數對於每一個組只返回一行。
下面經過幾個例子來講明其應用。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
|
1：統計某商店的營業額。
date
sale
1 20
2 15
3 14
4 18
5 30
規則：按天統計：天天都統計前面幾天的總額
獲得的結果：
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:統計各班成績第一名的同窗信息
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
經過：
--
select
*
from
(
select
name
,class,s,rank()over(partition
by
class
order
by
s
desc
) mm
from
t2
)
where
mm=1
--
獲得結果：
NAME
CLASS S MM
----- ----- ---------------------- ----------------------
dss 1 95 1
gds 2 92 1
gf 3 99 1
ddd 3 99 1
注意：
1.在求第一名成績的時候，不能用row_number()，由於若是同班有兩個並列第一，row_number()只返回一個結果
2.rank()和dense_rank()的區別是：
--rank()是跳躍排序，有兩個第二名時接下來就是第四名
--dense_rank()l是連續排序，有兩個第二名時仍然跟着第三名
3.分類統計 (並顯示信息)
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
獲得結果：
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
若是用
sum
，
group
by
則只能獲得
A
SUM
(C)
-- ----------------------
h 3
m 4
n 6
x 9
沒法獲得B列值
＝＝＝＝＝
select
*
from
test
數據:
A B C
1 1 1
1 2 2
1 3 3
2 2 5
3 4 6
---將B欄位值相同的對應的C 欄位值加總
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
---若是不須要已某個欄位的值分割,那就要用 null
eg: 就是將C的欄位值summary 放在每行後面
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
求我的工資佔部門工資的百分比
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：開窗函數
開窗函數指定了分析函數工做的數據窗口大小，這個數據窗口大小可能會隨着行的變化而變化，舉例以下：
1：
over（
order
by
salary） 按照salary排序進行累計，
order
by
是個默認的開窗函數
over（partition
by
deptno）按照部門分區
2：
over（
order
by
salary range
between
5 preceding
and
5 following）
每行對應的數據窗口是以前行幅度值不超過5，以後行幅度值不超過5
例如:對於如下列
aa
1
2
2
2
3
4
5
6
7
9
sum
(aa)over（
order
by
aa range
between
2 preceding
and
2 following）
得出的結果是
AA
SUM
---------------------- -------------------------------------------------------
1 10
2 14
2 14
2 14
3 18
4 18
5 22
6 18
7 22
9 9
就是說，對於aa=5的一行 ，
sum
爲 5-1<=aa<=5+2 的和
對於aa=2來講 ，
sum
=1+2+2+2+3+4=14 ；
又如 對於aa=9 ，9-1<=aa<=9+2 只有9一個數，因此
sum
=9 ；
3：其它：
over（
order
by
salary
rows
between
2 preceding
and
4 following）
每行對應的數據窗口是以前2行，以後4行
4：下面三條語句等效：
over（
order
by
salary
rows
between
unbounded preceding
and
unbounded following）
每行對應的數據窗口是從第一行到最後一行，等效：
over（
order
by
salary range
between
unbounded preceding
and
unbounded following）
等效
over(partition
by
null
)
經常使用的分析函數以下所列:
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
*******************************************************************
|
關於partition by
這些都是分析函數，好像是8.0之後纔有的 row_number()和rownum差很少，功能更強一點（能夠在各個分組內從1開時排序） rank()是跳躍排序，有兩個第二名時接下來就是第四名（一樣是在各個分組內） dense_rank()l是連續排序，有兩個第二名時仍然跟着第三名。相比之下row_number是沒有重複值的 lag（arg1,arg2,arg3): arg1是從其餘行返回的表達式 arg2是但願檢索的當前行分區的偏移量。是一個正的偏移量，時一個往回檢索之前的行的數目。 arg3是在arg2表示的數目超出了分組的範圍時返回的值。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
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;
--每行記錄後都有總計值 select deptno, sum(sal) from emp group by deptno;
7. 求每一個部門的平均工資以及每一個人與所在部門的工資差額
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;
|
相關文章
- 1. oracle分析函數技術詳解（配上開窗函數over()）
- 2. oracle的分析函數‘over’
- 3. oracle最全面的分析函數over(Partition by...)及開窗函數詳解
- 4. oracle分析函數-開窗函數
- 5. oracle 分析函數和開窗函數
- 6. oracle分析函數——over
- 7. Oracle分析函數Over()
- 8. oracle分析函數技術詳解（配上開窗函數over()） 1、Oracle分析函數入門
- 9. oracle --分析函數 開窗函數 聚合函數
- 10. Oracle over函數
- 更多相關文章...
- • 高併發系統的分析和設計 - 紅包項目實戰
- • XPath、XQuery 以及 XSLT 函數函數參考手冊 - XPath 教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
