Oracle 開窗函數--轉
oracle的分析函數over 及開窗函數oracle
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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：統計某商店的營業額。 函數
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 3d
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 1blog
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排序
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) get
-- -- ------- ------------------------
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) qt
-- ----------------------
h 3
m 4
n 6
x 9
沒法獲得B列值
＝＝＝＝＝
select * from testit
數據:
A B C
1 1 1
1 2 2
1 3 3
2 2 5
3 4 6io
---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 testast
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. 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;
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