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
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);
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。