OVER(PARTITION BY)函數介紹

  • 問題場景  

  最近在項目中遇到了對每個類型進行求和而且求該類型所佔的比例,當時考慮求出每種類型的和,並在java中分別對每一種類型的和與總和相除求出所佔比例。後來,想到這樣有點麻煩,而且項目中持久層使用的是iBatis框架,全部考慮從SQL方面進行入手來簡化這個問題。java

  後來SQL的解決方法就爲:框架

1 SELECT T.CHANNEL AS PATTERN,
2        COUNT(T.TRANSACTIONKEY) AS T_COUNT,
3        SUM(T.AMT) AS T_AMT,
4        ROUND(100 * SUM(T.AMT) / SUM(SUM(T.AMT)) OVER(PARTITION BY 1), 2) AS AMT_PERCENT,
5        ROUND(100 * COUNT(T.TRANSACTIONKEY) / SUM(COUNT(T.TRANSACTIONKEY)) OVER(PARTITION BY 1),2) AS COUNT_PERCENT
6   FROM XX(表名) T
7  WHERE T.PARTY_ID = '100579050'
8  GROUP BY T.CHANNEL

  看到這裏本身很佩服SQL的強大,因而刨根問底,深刻研究了一番Oracel的OVER(PARTITION BY)函數。ide

  • 簡介

  開窗函數,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。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。測試

  下面的測試用例數據語句以下: spa

 1 create table T2_TEMP(
 2     NAME varchar2(10) primary key,
 3     CLASS varchar2(10),
 4     SROCE NUMBER 
 5 )
 6 
 7 insert into T2_TEMP (NAME, CLASS, SROCE)
 8 values ('cfe', '2', 74);
 9 
10 insert into T2_TEMP (NAME, CLASS, SROCE)
11 values ('dss', '1', 95);
12 
13 insert into T2_TEMP (NAME, CLASS, SROCE)
14 values ('ffd', '1', 95);
15 
16 insert into T2_TEMP (NAME, CLASS, SROCE)
17 values ('fda', '1', 80);
18 
19 insert into T2_TEMP (NAME, CLASS, SROCE)
20 values ('gds', '2', 92);
21 
22 insert into T2_TEMP (NAME, CLASS, SROCE)
23 values ('gf', '3', 99);
24 
25 insert into T2_TEMP (NAME, CLASS, SROCE)
26 values ('ddd', '3', 99);
27 
28 insert into T2_TEMP (NAME, CLASS, SROCE)
29 values ('adf', '3', 45);
30 
31 insert into T2_TEMP (NAME, CLASS, SROCE)
32 values ('asdf', '3', 55);
33 
34 insert into T2_TEMP (NAME, CLASS, SROCE)
35 values ('3dd', '3', 78);
View Code

  一、over函數的寫法:3d

  over(partition by class order by sroce) 按照sroce排序進行累計,order by是個默認的開窗函數,按照class分區。code

  二、開窗的窗口範圍:blog

  over(order by sroce range between 5 preceding and 5 following):窗口範圍爲當前行數據幅度減5加5後的範圍內的。排序

  over(order by sroce rows between 5 preceding and 5 following):窗口範圍爲當前行先後各移動5行。

  三、與over()函數結合的函數的介紹

  (1)、查詢每一個班的第一名的成績:以下 

1 SELECT * FROM (select t.name,t.class,t.sroce,rank() over(partition by t.class order by t.sroce desc) mm from T2_TEMP t) where mm = 1;

  結果爲:

1 獲得的結果是:
2 dss        1        95        1
3 ffd        1        95        1
4 gds        2        92        1
5 gf         3        99        1
6 ddd        3        99        1

  注意: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。

1 SELECT * FROM (select t.name,t.class,t.sroce,row_number() over(partition by t.class order by t.sroce desc) mm from T2_TEMP t) where mm = 1;

  結果爲:

dss      1        95        1  
gfs      2        92        1
ddd      3        99        1 

  能夠看出,原本第一名是兩我的的並列,結果只顯示了一個。

  (2)、rank()和dense_rank()能夠將全部的都查找出來,rank能夠將並列第一名的都查找出來;rank()和dense_rank()區別:rank()是跳躍排序,有兩個第二名時接下來就是第四名。

  求班級成績排名:

1 select t.name,t.class,t.sroce,rank() over(partition by t.class order by t.sroce desc) mm from T2_TEMP t;

  查詢結果:

dss        1        95        1
ffd        1        95        1
fda        1        80        3
gds        2        92        1
cfe        2        74        2
gf         3        99        1
ddd        3        99        1
3dd        3        78        3
asdf       3        55        4
adf        3        45        5

  dense_rank()l是連續排序,有兩個第二名時仍然跟着第三名

1 select t.name,t.class,t.sroce,dense_rank() over(partition by t.class order by t.sroce desc) mm from T2_TEMP t;

  查詢結果:

dss        1        95        1
ffd        1        95        1
fda        1        80        2 
gds        2        92        1
cfe        2        74        2
gf         3        99        1
ddd        3        99        1
3dd        3        78        2
asdf       3        55        3
adf        3        45        4

  三、sum()over()的使用

  根據班級進行分數求和

1 select t.name,t.class,t.sroce,sum(t.sroce) over(partition by t.class order by t.sroce desc) mm from T2_TEMP t;
dss        1        95        190  --因爲兩個95都是第一名,因此累加時是兩個第一名的相加
ffd        1        95        190 
fda        1        80        270  --第一名加上第二名的
gds        2        92        92
cfe        2        74        166
gf         3        99        198
ddd        3        99        198
3dd        3        78        276
asdf       3        55        331
adf        3        45        376

  四、first_value() over()和last_value() over()的使用 

1 select t.name,t.class,t.sroce,first_value(t.sroce) over(partition by t.class order by t.sroce desc) mm from T2_TEMP t;
2 select t.name,t.class,t.sroce,last_value(t.sroce) over(partition by t.class order by t.sroce desc) mm from T2_TEMP t;

  分別求出第一個和最後一個成績。

  五、sum() over()的使用

1 select t.name,t.class,t.sroce,sum(t.sroce) over(partition by t.class order by t.sroce desc) mm from T2_TEMP t;

  求出班級的總分。

  下面還有不少用法,就不一一列舉了,簡單介紹一下,和上面用法相似:

 

  count() over(partition by ... order by ...):求分組後的總數。
  max() over(partition by ... order by ...):求分組後的最大值。
  min() over(partition by ... order by ...):求分組後的最小值。
  avg() over(partition by ... order by ...):求分組後的平均值。
  lag() over(partition by ... order by ...):取出前n行數據。  

  lead() over(partition by ... order by ...):取出後n行數據。

  ratio_to_report() over(partition by ... order by ...):Ratio_to_report() 括號中就是分子,over() 括號中就是分母。

  percent_rank() over(partition by ... order by ...):

  六、over partition by與group by的區別:

  group by是對檢索結果的保留行進行單純分組,通常和聚合函數一塊兒使用例如max、min、sum、avg、count等一塊用。partition by雖然也具備分組功能,但同時也具備其餘的高級功能。

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