Oracle分析函数参考手册
Oracle从8.1.6开始提供分析函数，分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。
下面例子中使用的表来自Oracle自带的HR用户下的表，如果没有安装该用户，可以在SYS用户下运行$ORACLE_HOME/demo/schema/human_resources/hr_main.sql 来创建。
本文如果未指明，缺省是在HR用户下运行例子。
开窗函数的的理解：
开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化，举例如下：
over（order by salary）按照salary排序进行累计，order by是个默认的开窗函数over（partition by deptno）按照部门分区
over（order by salary range between 50 preceding and 150 following）
每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过50，之后行幅度值不超过150
over（order by salary rows between 50 preceding and 150 following）
每行对应的数据窗口是之前50行，之后150行
over（order by salary rows between unbounded preceding and unbounded following）
每行对应的数据窗口是从第一行到最后一行，等效：
over（order by salary range between unbounded preceding and unbounded following）
主要参考资料：《expert one-on-one》Tom Kyte 《Oracle9i SQL Reference》第6章
AVG
功能描述：用于计算一个组和数据窗口内表达式的平均值。
SAMPLE：下面的例子中列c_mavg计算员工表中每个员工的平均薪水报告，该平均值由当前员工和与之具有相同经理的前一个和后一个三者的平均数得来；
SELECT manager_id, last_name, hire_date, salary,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY manager_id ORDER BY hire_date
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS c_mavg
FROM employees;
MANAGER_ID LAST_NAME HIRE_DATE SALARY C_MAVG
---------- ------------------------- --------- ---------- ----------
100 Kochhar 21-SEP-89 17000 17000
100 De Haan 13-JAN-93 17000 15000
100 Raphaely 07-DEC-94 11000 11966.6667
100 Kaufling 01-MAY-95 7900 10633.3333
100 Hartstein 17-FEB-96 13000 9633.33333
100 Weiss 18-JUL-96 8000 11666.6667
100 Russell 01-OCT-96 14000 11833.3333
CORR
功能描述：返回一对表达式的相关系数，它是如下的缩写：
COVAR_POP(expr1,expr2)/STDDEV_POP(expr1)*STDDEV_POP(expr2))
从统计上讲，相关性是变量之间关联的强度，变量之间的关联意味着在某种程度上一个变量的值可由其它的值进行预测。通过返回一个-1~1之间的一个数, 相关系数给出了关联的强度，0表示不相关。
SAMPLE：下例返回1998年月销售收入和月单位销售的关系的累积系数（本例在SH用户下运行）
SELECT t.calendar_month_number,
CORR (SUM(s.amount_sold), SUM(s.quantity_sold))
OVER (ORDER BY t.calendar_month_number) as CUM_CORR
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id AND calendar_year = 1998
GROUP BY t.calendar_month_number
ORDER BY t.calendar_month_number;
CALENDAR_MONTH_NUMBER CUM_CORR
--------------------- ----------
1
2 1
3 .994309382
4 .852040875
5 .846652204
6 .871250628
7 .910029803
8 .917556399
9 .920154356
10 .86720251
11 .844864765
12 .903542662
COVAR_POP
功能描述：返回一对表达式的总体协方差。
SAMPLE：下例CUM_COVP返回定价和最小产品价格的累积总体协方差
SELECT product_id, supplier_id,
COVAR_POP(list_price, min_price)
OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVP,
COVAR_SAMP(list_price, min_price)
OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVS
FROM product_information p
WHERE category_id = 29
ORDER BY product_id, supplier_id;
PRODUCT_ID SUPPLIER_ID CUM_COVP CUM_COVS
---------- ----------- ---------- ----------
1774 103088 0
1775 103087 1473.25 2946.5
1794 103096 1702.77778 2554.16667
1825 103093 1926.25 2568.33333
2004 103086 1591.4 1989.25
2005 103086 1512.5 1815
2416 103088 1475.97959 1721.97619
.
.
COVAR_SAMP
功能描述：返回一对表达式的样本协方差
SAMPLE：下例CUM_COVS返回定价和最小产品价格的累积样本协方差
SELECT product_id, supplier_id,
COVAR_POP(list_price, min_price)
OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVP,
COVAR_SAMP(list_price, min_price)
OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVS
FROM product_information p
WHERE category_id = 29
ORDER BY product_id, supplier_id;
PRODUCT_ID SUPPLIER_ID CUM_COVP CUM_COVS
---------- ----------- ---------- ----------
1774 103088 0
1775 103087 1473.25 2946.5
1794 103096 1702.77778 2554.16667
1825 103093 1926.25 2568.33333
2004 103086 1591.4 1989.25
2005 103086 1512.5 1815
2416 103088 1475.97959 1721.97619
.
.
COUNT
功能描述：对一组内发生的事情进行累积计数，如果指定*或一些非空常数，count 将对所有行计数，如果指定一个表达式，count返回表达式非空赋值的计数，当有相同值出现时，这些相等的值都会被纳入被计算的值；可以使用DISTINCT来记录去掉一组中完全相同的数据后出现的行数。
SAMPLE：下面例子中计算每个员工在按薪水排序中当前行附近薪水在
[n-50,n+150]之间的行数，n表示当前行的薪水
例如，Philtanker的薪水2200，排在他之前的行中薪水大于等于2200-50的有1行，排在他之后的行中薪水小于等于2200＋150的行没有，所以count计数值cnt3为2（包括自己当前行）；cnt2值相当于小于等于当前行的SALARY值的所有行数
SELECT last_name, salary, COUNT(*) OVER () AS cnt1,
COUNT(*) OVER (ORDER BY salary) AS cnt2,
COUNT(*) OVER (ORDER BY salary RANGE BETWEEN 50 PRECEDING
AND 150 FOLLOWING) AS cnt3 FROM employees;
LAST_NAME SALARY CNT1 CNT2 CNT3
------------------------- ---------- ---------- ---------- ----------
Olson 2100 107 1 3
Markle 2200 107 3 2
Philtanker 2200 107 3 2
Landry 2400 107 5 8
Gee 2400 107 5 8
Colmenares 2500 107 11 10
Patel 2500 107 11 10
.
.
CUME_DIST
功能描述：计算一行在组中的相对位置，CUME_DIST总是返回大于0、小于或等于1的数，该数表示该行在N行中的位置。例如，在一个3行的组中，返回的累计分布值为1/3、2/3、3/3
SAMPLE：下例中计算每个工种的员工按薪水排序依次累积出现的分布百分比
SELECT job_id, last_name, salary, CUME_DIST()
OVER (PARTITION BY job_id ORDER BY salary) AS cume_dist
FROM employees WHERE job_id LIKE 'PU%';
JOB_ID LAST_NAME SALARY CUME_DIST
---------- ------------------------- ---------- ----------
PU_CLERK Colmenares 2500 .2
PU_CLERK Himuro 2600 .4
PU_CLERK Tobias 2800 .6
PU_CLERK Baida 2900 .8
PU_CLERK Khoo 3100 1
PU_MAN Raphaely 11000 1
DENSE_RANK
功能描述：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置。组内的数据按ORDER BY子句排序，然后给每一行赋一个号，从而形成一个序列，该序列从1开始，往后累加。每次ORDER BY表达式的值发生变化时，该序列也随之增加。有同样值的行得到同样的数字序号（认为null时相等的）。密集的序列返回的时没有间隔的数
SAMPLE：下例中计算每个员工按部门分区再按薪水排序，依次出现的序列号（注意与RANK函数的区别）
SELECT d.department_id , https://www.doczj.com/doc/6a16970720.html,st_name, e.salary, DENSE_RANK()
OVER (PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary) as drank
FROM employees e, departments d
WHERE e.department_id = d.department_id
AND d.department_id IN ('60', '90');
DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY DRANK
------------- ------------------------- ---------- ----------
60 Lorentz 4200 1
60 Austin 4800 2
60 Pataballa 4800 2
60 Ernst 6000 3
60 Hunold 9000 4
90 Kochhar 17000 1
90 De Haan 17000 1
90 King 24000 2
FIRST
功能描述：从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最前面的一个值的行（可能多行，因为值可能相等），因此完整的语法需要在开始处加上一个集合函数以从中取出记录
SAMPLE：下面例子中DENSE_RANK按部门分区，再按佣金commission_pct排序，FIRST取出佣金最低的对应的所有行，然后前面的MAX函数从这个集合中取出薪水最低的值；LAST取出佣金最高的对应的所有行，然后前面的MIN函数从这个集合中取出薪水最高的值
SELECT last_name, department_id, salary,
MIN(salary) KEEP (DENSE_RANK FIRST ORDER BY commission_pct)
OVER (PARTITION BY department_id) "Worst",
MAX(salary) KEEP (DENSE_RANK LAST ORDER BY commission_pct)
OVER (PARTITION BY department_id) "Best"
FROM employees
WHERE department_id in (20,80)
ORDER BY department_id, salary;
LAST_NAME DEPARTMENT_ID SALARY Worst Best
------------------------- ------------- ---------- ---------- ----------
Fay 20 6000 6000 13000
Hartstein 20 13000 6000 13000
Kumar 80 6100 6100 14000
Banda 80 6200 6100 14000
Johnson 80 6200 6100 14000
Ande 80 6400 6100 14000
Lee 80 6800 6100 14000
Tuvault 80 7000 6100 14000
Sewall 80 7000 6100 14000
Marvins 80 7200 6100 14000
Bates 80 7300 6100 14000
.
.
.
FIRST_VALUE
功能描述：返回组中数据窗口的第一个值。
SAMPLE：下面例子计算按部门分区按薪水排序的数据窗口的第一个值对应的名字，如果薪水的第一个值有多个，则从多个对应的名字中取缺省排序的第一个名字
SELECT department_id, last_name, salary, FIRST_VALUE(last_name)
OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary ASC ) AS lowest_sal
FROM employees
WHERE department_id in(20,30);
DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY LOWEST_SAL
------------- ------------------------- ---------- --------------
20 Fay 6000 Fay
20 Hartstein 13000 Fay
30 Colmenares 2500 Colmenares
30 Himuro 2600 Colmenares
30 Tobias 2800 Colmenares
30 Baida 2900 Colmenares
30 Khoo 3100 Colmenares
30 Raphaely 11000 Colmenares
LAG
功能描述：可以访问结果集中的其它行而不用进行自连接。它允许去处理游标，就好像游标是一个数组一样。在给定组中可参考当前行之前的行，这样就可以从组中与当前行一起选择以前的行。Offset是一个正整数，其默认值为1，若索引超出窗口的范围，就返回默认值（默认返回的是组中第一行），其相反的函数是LEAD
SAMPLE：下面的例子中列prev_sal返回按hire_date排序的前1行的salary值
SELECT last_name, hire_date, salary,
LAG(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY hire_date) AS prev_sal
FROM employees
WHERE job_id = 'PU_CLERK';
LAST_NAME HIRE_DATE SALARY PREV_SAL
------------------------- ---------- ---------- ----------
Khoo 18-5月-95 3100 0
Tobias 24-7月-97 2800 3100
Baida 24-12月-97 2900 2800
Himuro 15-11月-98 2600 2900
Colmenares 10-8月-99 2500 2600
LAST
功能描述：从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最后面的一个值的行（可能多行，因为值可能相等），因此完整的语法需要在开始处加上一个集合函数以从中取出记录
SAMPLE：下面例子中DENSE_RANK按部门分区，再按佣金commission_pct排序，FIRST取出佣金最低的对应的所有行，然后前面的MAX函数从这个集合中取出薪水最低的值；LAST取出佣金最高的对应的所有行，然后前面的MIN函数从这个集合中取出薪水最高的值
SELECT last_name, department_id, salary,
MIN(salary) KEEP (DENSE_RANK FIRST ORDER BY commission_pct)
OVER (PARTITION BY department_id) "Worst",
MAX(salary) KEEP (DENSE_RANK LAST ORDER BY commission_pct)
OVER (PARTITION BY department_id) "Best"
FROM employees
WHERE department_id in (20,80)
ORDER BY department_id, salary;
LAST_NAME DEPARTMENT_ID SALARY Worst Best
------------------------- ------------- ---------- ---------- ----------
Fay 20 6000 6000 13000
Hartstein 20 13000 6000 13000
Kumar 80 6100 6100 14000
Banda 80 6200 6100 14000
Johnson 80 6200 6100 14000
Ande 80 6400 6100 14000
Lee 80 6800 6100 14000
Tuvault 80 7000 6100 14000
Sewall 80 7000 6100 14000
Marvins 80 7200 6100 14000
Bates 80 7300 6100 14000
.
LAST_VALUE
功能描述：返回组中数据窗口的最后一个值。
SAMPLE：下面例子计算按部门分区按薪水排序的数据窗口的最后一个值对应的名字，如果薪水的最后一个值有多个，则从多个对应的名字中取缺省排序的最后一个名字
SELECT department_id, last_name, salary, LAST_VALUE(last_name)
OVER(PARTITION BY department_id ORDER BY salary) AS highest_sal
FROM employees
WHERE department_id in(20,30);
DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY HIGHEST_SAL
------------- ------------------------- ---------- ------------
20 Fay 6000 Fay
20 Hartstein 13000 Hartstein
30 Colmenares 2500 Colmenares
30 Himuro 2600 Himuro
30 Tobias 2800 Tobias
30 Baida 2900 Baida
30 Khoo 3100 Khoo
30 Raphaely 11000 Raphaely
LEAD
功能描述：LEAD与LAG相反，LEAD可以访问组中当前行之后的行。Offset是一个正整数，其默认值为1，若索引超出窗口的范围，就返回默认值（默认返回的是组中第一行）
SAMPLE：下面的例子中每行的"NextHired"返回按hire_date排序的下一行的
hire_date值
SELECT last_name, hire_date,
LEAD(hire_date, 1) OVER (ORDER BY hire_date) AS "NextHired"
FROM employees WHERE department_id = 30;
LAST_NAME HIRE_DATE NextHired
------------------------- --------- ---------
Raphaely 07-DEC-94 18-MAY-95
Khoo 18-MAY-95 24-JUL-97
Tobias 24-JUL-97 24-DEC-97
Baida 24-DEC-97 15-NOV-98
Himuro 15-NOV-98 10-AUG-99
Colmenares 10-AUG-99
MAX
功能描述：在一个组中的数据窗口中查找表达式的最大值。SAMPLE：下面例子中dept_max返回当前行所在部门的最大薪水值
SELECT department_id, last_name, salary,
MAX(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS dept_max FROM employees WHERE department_id in (10,20,30);
DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY DEPT_MAX
------------- ------------------------- ---------- ----------
10 Whalen 4400 4400
20 Hartstein 13000 13000
20 Fay 6000 13000
30 Raphaely 11000 11000
30 Khoo 3100 11000
30 Baida 2900 11000
30 Tobias 2800 11000
30 Himuro 2600 11000
30 Colmenares 2500 11000
MIN
功能描述：在一个组中的数据窗口中查找表达式的最小值。SAMPLE：下面例子中dept_min返回当前行所在部门的最小薪水值
SELECT department_id, last_name, salary,
MIN(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS dept_min FROM employees WHERE department_id in (10,20,30);
DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY DEPT_MIN
------------- ------------------------- ---------- ----------
10 Whalen 4400 4400
20 Hartstein 13000 6000
20 Fay 6000 6000
30 Raphaely 11000 2500
30 Khoo 3100 2500
30 Baida 2900 2500
30 Tobias 2800 2500
30 Himuro 2600 2500
30 Colmenares 2500 2500
NTILE
功能描述：将一个组分为"表达式"的散列表示，例如，如果表达式=4，则给组中的每一行分配一个数（从1到4），如果组中有20行，则给前5行分配1，给下5行分配2等等。如果组的基数不能由表达式值平均分开，则对这些行进行分配时，组中就没有任何percentile的行数比其它percentile的行数超过一行，最低的percentile是那些拥有额外行的percentile。例如，若表达式=4，行数=21，则percentile=1的有5行，percentile=2的有5行等等。
SAMPLE：下例中把6行数据分为4份
SELECT last_name, salary,
NTILE(4) OVER (ORDER BY salary DESC) AS quartile FROM employees
WHERE department_id = 100;
LAST_NAME SALARY QUARTILE
------------------------- ---------- ----------
Greenberg 12000 1
Faviet 9000 1
Chen 8200 2
Urman 7800 2
Sciarra 7700 3
Popp 6900 4
PERCENT_RANK
功能描述：和CUME_DIST（累积分配）函数类似，对于一个组中给定的行来说，在计算那行的序号时，先减1，然后除以n-1（n为组中所有的行数）。该函数总
是返回0～1（包括1）之间的数。
SAMPLE：下例中如果Khoo的salary为2900，则pr值为0.6，因为RANK函数对于等值的返回序列值是一样的
SELECT department_id, last_name, salary,
PERCENT_RANK()
OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary) AS pr
FROM employees
WHERE department_id < 50
ORDER BY department_id,salary;
DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY PR
------------- ------------------------- ---------- ----------
10 Whalen 4400 0
20 Fay 6000 0
20 Hartstein 13000 1
30 Colmenares 2500 0
30 Himuro 2600 0.2
30 Tobias 2800 0.4
30 Baida 2900 0.6
30 Khoo 3100 0.8
30 Raphaely 11000 1
40 Mavris 6500 0
PERCENTILE_CONT
功能描述：返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值，分布百分比的计算方法见函数PERCENT_RANK，如果没有正好对应的数据值，就通过下面算法来得到值：
RN = 1+ (P*(N-1)) 其中P是输入的分布百分比值，N是组内的行数
CRN = CEIL(RN) FRN = FLOOR(RN)
if (CRN = FRN = RN) then
(value of expression from row at RN)
else
(CRN - RN) * (value of expression for row at FRN) +
(RN - FRN) * (value of expression for row at CRN)
注意：本函数与PERCENTILE_DISC的区别在找不到对应的分布值时返回的替代值的计算方法不同
SAMPLE：在下例中，对于部门60的Percentile_Cont值计算如下：
P=0.7 N=5 RN =1+ (P*(N-1)=1+(0.7*(5-1))=3.8 CRN = CEIL(3.8)=4
FRN = FLOOR(3.8)=3
（4 - 3.8）* 4800 + (3.8 - 3) * 6000 = 5760
SELECT last_name, salary, department_id,
PERCENTILE_CONT(0.7) WITHIN GROUP (ORDER BY salary)
OVER (PARTITION BY department_id) "Percentile_Cont",
PERCENT_RANK()
OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary) "Percent_Rank"
FROM employees WHERE department_id IN (30, 60);
LAST_NAME SALARY DEPARTMENT_ID Percentile_Cont Percent_Rank
------------------------- ---------- ------------- --------------- ------------
Colmenares 2500 30 3000 0
Himuro 2600 30 3000 0.2
Tobias 2800 30 3000 0.4
Baida 2900 30 3000 0.6
Khoo 3100 30 3000 0.8
Raphaely 11000 30 3000 1
Lorentz 4200 60 5760 0
Austin 4800 60 5760 0.25
Pataballa 4800 60 5760 0.25
Ernst 6000 60 5760 0.75
Hunold 9000 60 5760 1
PERCENTILE_DISC
功能描述：返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值，分布百分比的计算方法见函数CUME_DIST，如果没有正好对应的数据值，就取大于该分布值的下一个值。
注意：本函数与PERCENTILE_CONT的区别在找不到对应的分布值时返回的替代值的计算方法不同
SAMPLE：下例中0.7的分布值在部门30中没有对应的Cume_Dist值，所以就取下一个分布值0.83333333所对应的SALARY来替代
SELECT last_name, salary, department_id,
PERCENTILE_DISC(0.7) WITHIN GROUP (ORDER BY salary )
OVER (PARTITION BY department_id) "Percentile_Disc",
CUME_DIST() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary) "Cume_Dist" FROM employees
WHERE department_id in (30, 60);
LAST_NAME SALARY DEPARTMENT_ID Percentile_Disc Cume_Dist
------------------------- ---------- ------------- --------------- ----------
Colmenares 2500 30 3100 .166666667
Himuro 2600 30 3100 .333333333
Tobias 2800 30 3100 .5
Baida 2900 30 3100 .666666667
Khoo 3100 30 3100 .833333333
Raphaely 11000 30 3100 1
Lorentz 4200 60 6000 .2
Austin 4800 60 6000 .6
Pataballa 4800 60 6000 .6
Ernst 6000 60 6000 .8
Hunold 9000 60 6000 1
RANK
功能描述：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置。组内的数据按ORDER BY子句排序，然后给每一行赋一个号，从而形成一个序列，该序列从1开始，往后累加。每次ORDER BY表达式的值发生变化时，该序列也随之增加。有同样值的行得到同样的数字序号（认为null时相等的）。然而，如果两行的确得到同样的排序，则序数将随后跳跃。若两行序数为1，则没有序数2，序列将给组中的下一行分配值3，DENSE_RANK 则没有任何跳跃。
SAMPLE：下例中计算每个员工按部门分区再按薪水排序，依次出现的序列号（注意与DENSE_RANK函数的区别）
SELECT d.department_id , https://www.doczj.com/doc/6a16970720.html,st_name, e.salary, RANK()
OVER (PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary) as drank
FROM employees e, departments d
WHERE e.department_id = d.department_id
AND d.department_id IN ('60', '90');
DEPARTMENT_ID LAST_NAME SALARY DRANK
------------- ------------------------- ---------- ----------
60 Lorentz 4200 1
60 Austin 4800 2
60 Pataballa 4800 2
60 Ernst 6000 4
60 Hunold 9000 5
90 Kochhar 17000 1
90 De Haan 17000 1
90 King 24000 3
RATIO_TO_REPORT
功能描述：该函数计算expression/(sum(expression))的值，它给出相对于总数的百分比，即当前行对sum(expression)的贡献。
SAMPLE：下例计算每个员工的工资占该类员工总工资的百分比
SELECT last_name, salary, RATIO_TO_REPORT(salary) OVER () AS rr
FROM employees
WHERE job_id = 'PU_CLERK';
LAST_NAME SALARY RR
------------------------- ---------- ----------
Khoo 3100 .223021583
Baida 2900 .208633094
Tobias 2800 .201438849
Himuro 2600 .18705036
Colmenares 2500 .179856115
REGR_ (Linear Regression) Functions
功能描述：这些线性回归函数适合最小二乘法回归线，有9个不同的回归函数可使用。
REGR_SLOPE：返回斜率，等于COVAR_POP(expr1, expr2) / VAR_POP(expr2) REGR_INTERCEPT：返回回归线的y截距，等于
AVG(expr1) - REGR_SLOPE(expr1, expr2) * AVG(expr2)
REGR_COUNT：返回用于填充回归线的非空数字对的数目
REGR_R2：返回回归线的决定系数，计算式为：
If VAR_POP(expr2) = 0 then return NULL
If VAR_POP(expr1) = 0 and VAR_POP(expr2) != 0 then return 1
If VAR_POP(expr1) > 0 and VAR_POP(expr2 != 0 then
return POWER(CORR(expr1,expr),2)
REGR_AVGX：计算回归线的自变量(expr2)的平均值，去掉了空对(expr1, expr2)后，等于AVG(expr2)
REGR_AVGY：计算回归线的应变量(expr1)的平均值，去掉了空对(expr1, expr2)后，等于AVG(expr1)
REGR_SXX：返回值等于REGR_COUNT(expr1, expr2) * VAR_POP(expr2) REGR_SYY：返回值等于REGR_COUNT(expr1, expr2) * VAR_POP(expr1) REGR_SXY: 返回值等于REGR_COUNT(expr1, expr2) * COVAR_POP(expr1, expr2)
（下面的例子都是在SH用户下完成的）
SAMPLE 1：下例计算1998年最后三个星期中两种产品（260和270）在周末的销售量中已开发票数量和总数量的累积斜率和回归线的截距
SELECT t.fiscal_month_number "Month", t.day_number_in_month "Day",
REGR_SLOPE(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_month_desc, t.day_number_in_month) AS CUM_SLOPE, REGR_INTERCEPT(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_month_desc, t.day_number_in_month) AS CUM_ICPT FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id
AND s.prod_id IN (270, 260)
AND t.fiscal_year=1998
AND t.fiscal_week_number IN (50, 51, 52)
AND t.day_number_in_week IN (6,7)
ORDER BY t.fiscal_month_desc, t.day_number_in_month;
Month Day CUM_SLOPE CUM_ICPT
---------- ---------- ---------- ----------
12 12 -68 1872
12 12 -68 1872
12 13 -20.244898 1254.36735
12 13 -20.244898 1254.36735
12 19 -18.826087 1287
12 20 62.4561404 125.28655
12 20 62.4561404 125.28655
12 20 62.4561404 125.28655
12 20 62.4561404 125.28655
12 26 67.2658228 58.9712313
12 26 67.2658228 58.9712313
12 27 37.5245541 284.958221
12 27 37.5245541 284.958221
12 27 37.5245541 284.958221
SAMPLE 2：下例计算1998年4月每天的累积交易数量
SELECT UNIQUE t.day_number_in_month,
REGR_COUNT(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (PARTITION BY t.fiscal_month_number ORDER BY t.day_number_in_month) "Regr_Count"
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id
AND t.fiscal_year = 1998 AND t.fiscal_month_number = 4;
DAY_NUMBER_IN_MONTH Regr_Count
------------------- ----------
1 825
2 1650
3 2475
4 3300
.
.
.
26 21450
30 22200
SAMPLE 3：下例计算1998年每月销售量中已开发票数量和总数量的累积回归线决定系数
SELECT t.fiscal_month_number,
REGR_R2(SUM(s.amount_sold), SUM(s.quantity_sold))
OVER (ORDER BY t.fiscal_month_number) "Regr_R2"
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id
AND t.fiscal_year = 1998
GROUP BY t.fiscal_month_number
ORDER BY t.fiscal_month_number;
FISCAL_MONTH_NUMBER Regr_R2
------------------- ----------
1
2 1
3 .927372984
4 .807019972
5 .932745567
6 .94682861
7 .965342011
8 .955768075
9 .959542618
10 .938618575
11 .880931415
12 .882769189
SAMPLE 4：下例计算1998年12月最后两周产品260的销售量中已开发票数量和总数量的累积平均值
SELECT t.day_number_in_month,
REGR_AVGY(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_month_desc, t.day_number_in_month)
"Regr_AvgY",
REGR_AVGX(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_month_desc, t.day_number_in_month)
"Regr_AvgX"
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id
AND s.prod_id = 260
AND t.fiscal_month_desc = '1998-12'
AND t.fiscal_week_number IN (51, 52)
ORDER BY t.day_number_in_month;
DAY_NUMBER_IN_MONTH Regr_AvgY Regr_AvgX
------------------- ---------- ----------
14 882 24.5
14 882 24.5
15 801 22.25
15 801 22.25
16 777.6 21.6
18 642.857143 17.8571429
18 642.857143 17.8571429
20 589.5 16.375
21 544 15.1111111
22 592.363636 16.4545455
22 592.363636 16.4545455
24 553.846154 15.3846154
24 553.846154 15.3846154
26 522 14.5
27 578.4 16.0666667
SAMPLE 5：下例计算产品260和270在1998年2月周末销售量中已开发票数量和总数量的累积REGR_SXY, REGR_SXX, and REGR_SYY统计值
SELECT t.day_number_in_month,
REGR_SXY(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_year, t.fiscal_month_desc) "Regr_sxy",
REGR_SYY(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_year, t.fiscal_month_desc) "Regr_syy",
REGR_SXX(s.amount_sold, s.quantity_sold)
OVER (ORDER BY t.fiscal_year, t.fiscal_month_desc) "Regr_sxx"
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id
AND prod_id IN (270, 260)
AND t.fiscal_month_desc = '1998-02'
AND t.day_number_in_week IN (6,7)
ORDER BY t.day_number_in_month;
DAY_NUMBER_IN_MONTH Regr_sxy Regr_syy Regr_sxx
------------------- ---------- ---------- ----------
1 18870.4 2116198.4 258.4
1 18870.4 2116198.4 258.4
1 18870.4 2116198.4 258.4
1 18870.4 2116198.4 258.4
7 18870.4 2116198.4 258.4
8 18870.4 2116198.4 258.4
14 18870.4 2116198.4 258.4
15 18870.4 2116198.4 258.4
21 18870.4 2116198.4 258.4
22 18870.4 2116198.4 258.4
ROW_NUMBER
功能描述：返回有序组中一行的偏移量，从而可用于按特定标准排序的行号。SAMPLE：下例返回每个员工再在每个部门中按员工号排序后的顺序号
SELECT department_id, last_name, employee_id, ROW_NUMBER()
OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY employee_id) AS emp_id
FROM employees
WHERE department_id < 50;
DEPARTMENT_ID LAST_NAME EMPLOYEE_ID EMP_ID
------------- ------------------------- ----------- ----------
10 Whalen 200 1
20 Hartstein 201 1
20 Fay 202 2
30 Raphaely 114 1
30 Khoo 115 2
30 Baida 116 3
30 Tobias 117 4
30 Himuro 118 5
30 Colmenares 119 6
40 Mavris 203 1
STDDEV
功能描述：计算当前行关于组的标准偏离。（Standard Deviation）
SAMPLE：下例返回部门30按雇佣日期排序的薪水值的累积标准偏离
SELECT last_name, hire_date,salary,
STDDEV(salary) OVER (ORDER BY hire_date) "StdDev"
FROM employees
WHERE department_id = 30;
LAST_NAME HIRE_DATE SALARY StdDev
------------------------- ---------- ---------- ----------
Raphaely 07-12月-94 11000 0
Khoo 18-5月-95 3100 5586.14357
Tobias 24-7月-97 2800 4650.0896
Baida 24-12月-97 2900 4035.26125
Oracle中分析函数用法小结 一.分析函数适用场景: ○1需要对同样的数据进行不同级别的聚合操作 ○2需要在表内将多条数据和同一条数据进行多次的比较 ○3需要在排序完的结果集上进行额外的过滤操作 二.分析函数语法: FUNCTION_NAME(
Oracle 分析函数(Analytic Functions)说明一. Analytic Functions 说明 分析函数是oracle 8中引入的一个概念,为我们分析数据提供了一种简单高效的处理方式. 官方对分析函数的说明如下： Analytic functions compute an aggregate value based on a group of rows. They differ from aggregate functions in that they return multiple rows for each group. The groupof rows is called a window and is defined bythe analytic_clause. For each row, a sliding window of rows is defined.The window determines the range of rows used to perform the calculations forthe current row. Window sizes can be based on either a physical number of rowsor a logical interval such as time. Analytic functions are the last set of operations performed in a query except for thefinal ORDER BY clause. All joins and all WHERE, GROUP BY,and HAVING clauses are completed before the analytic functions areprocessed. Therefore, analytic functions can appear only in the select listor ORDER BY clause. Analytic functions are commonly used to compute cumulative, moving, centered, andreporting aggregates. From：Analytic Functions https://www.doczj.com/doc/6a16970720.html,/cd/E11882_01/server.112/e26088/functions004.htm#S QLRF06174 分析函数是对一组查询结果进行运算，然后获得结果，从这个意义上，分析函数非常类似于聚合函数（Aggregate Function）。区别是在调用分析函数时，后面加上了开窗子句over()。 聚合函数是对一个查询结果中的每个分组进行运算，并且对每个分组产生一个运算结果。分析函数也是对一个查询结果中的每个分组进行运算，但每个分组对应的结果可以有多个。产生这个不同的原因是分析函数中有一个窗口的概念，一个窗口对应于一个分组中的若干行，分析函数每次对一个窗口进行运算。运算时窗口在查询结果或分组中从顶到底移动，对每一行数据生成一个窗口。 Oracle 聚合函数（Aggregate Functions）说明 https://www.doczj.com/doc/6a16970720.html,/tianlesoftware/article/details/7057249
oracle比较decode/case when 、4种去重和去重中的统计函数 一：decode 和case when decode (expression, search_1, result_1, search_2, result_2, ...., search_n, result_n, default) decode函数比较表达式和搜索字，如果匹配，返回结果；如果不匹配，返回default值；如果未定义default值，则返回空值。 select username,decode(lock_date,null,'unlocked','locked') status from t; ----------------如果lock_date是null就返回unlocked 如果不是null就返回locked select username,decode(lock_date,null,'unlocked') status from t; ----------------如果lock_date是null就返回unlocked 否则是空(因为没有定义) 例如有个学生表...... 行转列------- create table score2( name varchar2(10), Language number(3), Math number(3), English number(3)); insert into score2 values('Zhang',80,67,95); insert into score2 values('Li',79,84,62); insert into score2(name,Language) values('Chen',88); commit; Select * from score2; 显示成报表的格式....... select name, sum(decode(subject,'Language', grade,0)) "Language", sum(decode(subject,'Math', grade,0)) "Math", sum(decode(subject,'English', grade,0)) "English" from score group by name; NAME Language Math English -------------------- ---------- ---------- ---------- Zhang 80 92 76 Wang 73 0 0 Li 81 95 50 第二列，如果subject='Language',那么就显示成绩,否则显示为0 第三列，如果subject='Math',那么就显示成绩,否则显示为0 第四列，如果subject='English',那么就显示成绩，否则显示为0 Case when Case [selector] ---selector可以不设置 When id=1 THEN ‘id是1’; ELSE ‘没有id值’; END CASE; ---->如果ID=1 就显示id是1 否则显示没有id值 ~~~~~上面用case when显示................. select https://www.doczj.com/doc/6a16970720.html,, sum( case when t.subject = 'Language' then t.grade else 0 end ) dd, sum( case when t.subject = 'Math' then t.grade else 0 end ) Math,
--已知：两种排名方式(分区和不分区):使用和不使用partition --两种计算方式(连续,不连续),对应函数：dense_rank,rank 语法： rank()over(order by排序字段顺序) rank()over(partition by分组字段order by排序字段顺序) 1.顺序：asc|desc名次与业务相关： 示例：找求优秀学员：成绩：降序迟到次数：升序 2.分区字段：根据什么字段进行分区。 问题：分区与分组有什么区别? ·分区只是将原始数据进行名次排列(记录数不变), ·分组是对原始数据进行聚合统计(记录数变少,每组返回一条),注意：聚合。rank()与dense_rank()：非连续排名与连续排名(都是简单排名) ·查询原始数据：学号,姓名,科目名,成绩 select*from t_score; S_ID S_NAME SUB_NAME SCORE 1张三语文80.00 2李四数学80.00 1张三数学0.00 2李四语文50.00 3张三丰语文10.00 3张三丰数学 3张三丰体育120.00 4杨过JAVA90.00 5mike c++80.00 3张三丰Oracle0.00 4杨过Oracle77.00 2李四Oracle77.00 ·查询各学生科目为Oracle排名(简单排名) select sc.s_id,sc.s_name,sub_name,sc.score,rank()over(order by score desc)名次from t_score sc where sub_name='Oracle'; S_ID S_NAME SUB_NAME SCORE名次 4杨过Oracle77.001 2李四Oracle77.001 3张三丰Oracle0.003 ·对比：rank()与dense_rank()：非连续排名与连续排名(都是简单排名) S_ID S_NAME SUB_NAME SCORE名次
分析函数sum over() 介绍 报送单位：审核人： 类型：业务应用 关键字：分析函数 1、引言 运维中，常常需要通过SQL语句对单行数据进行查询，同时又需要对结果集进行汇总，通常的方法是通过两个SQL语句分别进行查询汇总，这样效率低下。 2、现象描述 本节介绍一种ORACLE提供的全新的函数sum over()，该类函数称为分析函数，这类函数功能强大，可以通过一个SQL语句对数据进行遍历的同时又进行汇总，而且一张表只进行一次扫描，极大地提高SQL的执行效率。 3、处理过程 语法： FUNCTION_NAME(
执行计划： 下图说明分析函数只对表进行一次扫描 4、举例说明 下面分别举例来说明分析函数的使用，原始数据如下表
示例1：查询单行数据同时对所有数据工资进行汇总求和 示例2：查询所有数据，同时对第各部门工资进行汇总，汇总范围取值为第一行所在部门至当前部门所有数据。
示例3：查询所有数据，并且每一行汇总值按ENAME排序后取第一行至当前行ENAME所在行。 示例4：查询所有数据，并且每一行汇总值按EMPNO排序后取第一行至当前行EMPNO所在行
示例5：查询所有数据，同时每行对各部门分别进行按EMPNO排序后从各组第一行至当前行汇总求和。 示例6：查询所有数据，同时每行对从当前上两行数据范围的工资进行汇总求和。 示例7：查询所有数据，同时每行对从当前向前一行数据向后两行数据范围的工资进行汇总求和。
Oracle从8.1.6开始提供分析函数，分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是 对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。 一、开窗函数 开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化。 例如： 1)over（order by salary）按照salary排序进行累计，order by是个默认的开窗函数 2)over（partition by department_id）按照部门分区 3)over（order by salary range between 50 preceding and 150 following） 每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过50，之后行幅度值不超过150 4)over（order by salary rows between 50 preceding and 150 following） 每行对应的数据窗口是之前50行，之后150行 5)over（order by salary rows between unbounded preceding and unbounded following） 每行对应的数据窗口是从第一行到最后一行，等效： 6) over（order by salary range between unbounded preceding and unbounded following） 其中： 第一行是unbounded preceding 当前行是current row 最后一行是unbounded following 二、分析函数的概念 分析函数是在整个SQL查询结束后(SQL语句中的ORDER BY的执行比较特殊)再进行的操作, 也就是说 SQL语句中的ORDER BY也会影响分析函数的执行结果。 分析函数中包含三个分析子句:分组(Partition By), 排序(Order By), 窗口(Window) 当省略窗口子句时: 1) 如果存在Order By则默认的窗口是unbounded preceding and current row 2) 如果同时省略Order By则默认的窗口是unbounded preceding and unbounded following 如果省略分组,则把全部记录当成一个组 a) 如果SQL语句中的Order By满足分析函数分析时要求的排序,那么SQL语句中的排序将先执行,分析 函数分析时就不必再排序 b) 如果SQL语句中的Order By不满足分析函数分析时要求的排序，那么SQL语句中的排序将最后在分 析函数分析结束后执行排序 三、分析函数 1）AVG
自定义聚合函数，分析函数 --from GTA Aaron 最近做一数据项目要用到连乘的功能，而Oracle数据库里没有这样的预定义聚合函数，当然利用数据库已有的函数进行数学运算也可以达到这个功能，如： selectexp(sum(ln(field_name))) from table_name; 不过今天的重点不是讲这个数学公式，而是如何自己创建聚合函数，实现自己想要的功能。很幸运Oracle 允许用户自定义聚合函数，提供了相关接口，LZ研究了下，留贴共享。 首先介绍聚合函数接口： 用户可以通过实现Oracle的Extensibility Framework中的ODCIAggregate interface 来创建自定义聚合函数，而且自定义的聚合函数跟内建的聚合函数用法上没有差别。 通过实现ODCIAggregaterountines来创建自定义的聚合函数。可以通过定义一个对象类型（Object Type），然后在这个类型内部实现ODCIAggregate 接口函数(routines)，可以用任何一种Oracle支持的语言来实现这些接口函数，比如C/C++, JAVA, PL/SQL等。在这个Object Type定义之后，相应的接口函数也都在该Object Type Body内部实现之后，就可以通过CREATE FUNCTION语句来创建自定义的聚合函数了。 每个自定义的聚合函数需要实现4个ODCIAggregate 接口函数，这些函数定义了任何一个聚合函数内部需要实现的操作： 1. 自定义聚合函数初始化操作,从这儿开始一个聚合函数。初始化的聚合环境(aggregation context)会以对象实例(object type instance)传回给oracle. static function ODCIAggregateInitialize(varIN OUTagg_type ) return number 2. 自定义聚合函数,最主要的步骤,这个函数定义我们的聚合函数具体做什么操作，self 为 当前聚合函数的指针,用来与前面的计算结果进行关联。这个函数用来遍历需要处理的
Oracle常用函数及使用案例（珍藏版） 一：sql函数： lower（char）:将字符串转化为小写的格式。 upper（char）:将字符串转化为大写的格式。 length（char）：返回字符串的长度。 substr（char，m，n）：取字符串的字串。 案例1.将所有员工的名字按小写的方式显示 select lower(ename),sal from emp; 案例2.将所有员工的名字按大写的方式显示。 select upper(ename),sal from emp; 案例3.显示正好为五个字符的的员工的姓名。 select * from emp where length(ename)=5; 案例4.显示所有员工姓名的前三个字符。 select substr(ename,1,3) from emp;//从名字的第一个字符开始取，向后取三个字符。 案例5.以首字母为大写的方式显示所有员工的姓名。 （1）首字母大写：select upper(substr(ename,1,1)) from emp; （2）完成后面字母小写。select lower(substr(ename,2,length(ename)-1)) from emp; (3)合并select upper(substr(ename,1,1))||lower(substr(ename,2,length(ename)-1)) from emp; 案例6.以首字母为小写的方式显示所有员工的姓名。（需要有较高的灵活度，细心分析和清晰思路） （1）首字母小写：select upper(substr(ename,1,1)) from emp; （2）完成后面字母大写。select lower(substr(ename,2,length(ename)-1)) from emp; (3)合并select lower(substr(ename,1,1))||upper(substr(ename,2,length(ename)-1)) from emp; 案例7.函数（替换）：replace(char1,search_string,replace_string); 显示所有员工的姓名，用“我要替换A”替代所有“A”。 select replace(ename,'A','我是老鼠')from emp; 案例8.以首字母为小写的方式显示所有员工的姓名。 select replace(ename,substr(ename,1,1),lower(substr(ename,1,1)))from emp; 案例9.以首字母为大写的方式显示所有员工的姓名。 Select replace(ename,substr(ename,2,length(ename)-1),lower(substr(ename,2,length(ename) -1)))from emp; 二：数学函数：(在财务中用的比较多) ronud（sal）用于四舍五默认取整； ronud（sal，1）用于四舍五留一位小数。 trunc（sal）取整，忽略小数。截去小数部分。 trunc（sal，1）截取；小数点留一位，之后的右边的省去。 trunc（sal，-1）截取；只留整数，个位数取零。 floor（sal）向下最接近取整；比如1.1值为1.
oracle高级分析函数使用实例 2014年11月26日10:26:55 ?标签： ?oracle ?1744 ORACLE的分析函数，发现大家写SQL的时候有些功能写的比较麻烦或者不知道复杂的功能怎么通过SQL实现，ORACLE自带的分析函数有很多相应的功能： 它是Oracle分析函数专门针对类似于"经营总额"、"找出一组中的百分之多少" 或"计算排名前几位"等问题设计的。 分析函数运行效率高，使用方便。 分析函数是基于一组行来计算的。这不同于聚集函数且广泛应用于OLAP环境中。 Oracle从8.1.6开始提供分析函数，分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是 对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。 语法：
组。这里的"分区partition"和"组group" 都是同义词。 5 排序子句order-by-clause指定数据是如何存在分区内的。其格式为：order[siblings]by{expr|position|c_alias}[asc|desc][nulls first|nulls last] 其中： (1)asc|desc:指定了排列顺序。 (2)nulls first|nulls last:指定了包含空值的返回行应出现在有序序列中的第一个或最后一个位置。 6窗口子句windowing-clause 给出一个固定的或变化的数据窗口方法，分析函数将对这些数据进行操作。在一组基于任意变化或固定的窗口中， 可用该子句让分析函数计算出它的值。 格式： {rows|range} {between {unbounded preceding|current row |
高级查询总结 A．层次查询：start with……connec by prior…….. select lpad(' ',3*level)||ename,job,level from emp start with mgr is null connect by prior empno=mgr; 从根结点向下查，lpad()为左添加，level为第几层，prior为查找的方向；此句若省掉start with….则表示要遍历整个树型结构；若出现level，则后面一定要跟connect by B.交叉报表(case when then end 与decode()) select ename,case when sal>=1500then sal*1.01 else sal*1.1 end工资 from emp; select姓名, max(case课程when'语文'then分数end) 语文, max(case课程when'数学'then分数end) 数学, max(case课程when'历史'then分数end) 历史 from学生group by姓名;------(交叉报表与函数一起使用) select ename,sum(decode(sal,'sal',comm,null)) 奖金from emp group by ename;--可实现分支 decode(条件,(值),(返回值),…………,(默认值)) 部门 select sal,decode(sign(sal-1500),-1,1.1*sal,0,1.1*sal,1,1.05*sal) from emp; C.连接查询 1．等值： select * from emp,dept where emp.deptno(+)=dept.deptno; ‘+’在左则以右表为主，反之亦然 2.非等值：where的运算符不是等号 3.自然连接: select * from emp natural join dept 4.99乘法: select * from emp e full join dept d using (deptno) where deptno=10; --where必须放在using(on)的后面 D集合查询： 1．A Union B:消除重复行，有all则可以重复,默认第一列升序select ename,sal from deptno=20 union select ename,sal from job=’CLERK’; 2．A intersect B:A与B的交集 select ename,sal from deptno=20 intersect select ename,sal from job=’CLERK’; 3.A minus B:在A中减去既属于A又属于B的一部分
--每一个值占总数的百分比 SELECT x, y, z,round(z/sum(z) over()*100,2)||'%' propn , sum(z) over() sum FROM t1; --每一个值占分组的百分比 SELECT x, y, z,round(z/sum(z) over(partition by x)*100,2)||'%' propn , sum(z) over(partition by x) sum FROM t1; --以x分区，按y排序累计取和 SELECT x, y, z, sum(z) over(partition by x order by y desc) sum FROM t1; --以x分区，按z降序，每个分区取前两个 select * from (select x, y, z, s, dense_rank() over(partition by x order by z desc) r1, rank() over(partition by x order by z desc) r2, count(*) over(partition by x order by z desc, y range unbounded preceding) r3 from (SELECT x, y, z, sum(z) over(partition by x) s FROM t1 order by 4 desc, z desc)) where r3 < 3 order by z desc, x /* 语法： function_name(
Oracle分析函数与分组关键字的用法 以下是我以前工作中做报表常用的几个函数，在此分享一下，希望对大家有帮助。 (一)分析函数 ●row_number Purpose ROW_NUMBER is an analytic function. It assigns a unique number to each row to which it is applied (either each row in the partition or each row returned by the query), in the ordered sequence of rows specified in the order_by_clause, beginning with 1. You cannot use ROW_NUMBER or any other analytic function for expr. That is, you can use other built-in function expressions for expr, but you cannot nest analytic functions. 按部门分组后根据工资排序，序号rn特征：连续、无并列 select t.*, row_number() over(partition by t.deptno order by sal desc) rn from emp t; ●rank
Purpose RANK calculates the rank of a value in a group of values. Rows with equal values for the ranking criteria receive the same rank. Oracle then adds the number of tied rows to the tied rank to calculate the next rank. Therefore, the ranks may not be consecutive numbers. ? As an aggregate function, RANK calculates the rank of a hypothetical row identified by the arguments of the function with respect to a given sort specification. The arguments of the function must all evaluate to constant expressions within each aggregate group, because they identify a single row within each group. The constant argument expressions and the expressions in the ORDER BY clause of the aggregate match by position. Therefore, the number of arguments must be the same and their types must be compatible. As an analytic function, RANK computes the rank of each row returned from a query with respect to the other rows returned by the query, based on the values of the value_exprs in the order_by_clause. 按部门分组后根据工资排序，序号rn特征：不连续、有并列 select t.*, rank() over(partition by t.deptno order by sal desc) rn from emp t; dense_rank
oracle之分析函数over及开窗函数 一：分析函数over Oracle从8.1.6开始提供分析函数，分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。 统计各班成绩第一名的同学信息 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 通过： -- select * from ( select name,class,s,rank()over(partition by class order by s desc) mm from t2 ) where mm=1 ---- 得到结果：
NAME CLASS S MM ----- ----- ---------------------- ---------------------- dss 1 95 1 gds 2 92 1 gf 3 99 1 ddd 3 99 1 注意： 1.在求第一名成绩的时候，不能用row_number()，因为如果同班有两个并列第一， row_number()只返回一个结果 2.rank()和dense_rank()的区别是： --rank()是跳跃排序，有两个第二名时接下来就是第四名 --dense_rank()l是连续排序，有两个第二名时仍然跟着第三名 二：开窗函数 开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化，举例如下： 1： over（order by salary）按照salary排序进行累计，order by是个默认的开窗函数over（partition by deptno）按照部门分区 2： over（order by salary range between 5 preceding and 5 following） 每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过5，之后行幅度值不超过5 例如:对于以下列 aa 1 2 2
SQL Statistical Functions Make Big Data + Analytics Simple Charlie Berger, MS Engineering, MBA Sr. Director Product Management, Data Mining and Advanced Analytics charlie.berger@https://www.doczj.com/doc/6a16970720.html, https://www.doczj.com/doc/6a16970720.html,/CharlieDataMine
Data, data everywhere Data Analysis platforms requirements: ?Be extremely powerful and handle large data volumes ?Be easy to learn ?Be highly automated & enable deployment Growth of Data Exponentially Greater than Growth of Data Analysts! https://www.doczj.com/doc/6a16970720.html,/more-data-than-analysts-the-real-big-data-problem/
Analytics + Data Warehouse + Hadoop ?Platform Sprawl –More Duplicated Data –More Data Movement Latency –More Security challenges –More Duplicated Storage –More Duplicated Backups –More Duplicated Systems –More Space and Power
Oracle分析函数使用总结 1.使用评级函数 评级函数（ranking function）用于计算等级、百分点、n分片等等，下面是几个常用到的评级函数：RANK（）：返回数据项在分组中的排名。特点：在排名相等的情况下会在名次中留下空位DENSE_RANK():与RANK不同的是它在排名相等的情况下不会在名次中留下空位 CUME_DIST()：返回特定值相对于一组值的位置：他是“cumulative distribution”(累积分布)的简写PERCENT_RANK()：返回某个值相对于一组值的百分比排名 NTILE():返回n分片后的值，比如三分片、四分片等等 ROW_NUMBER():为每一条分组纪录返回一个数字 下面我们分别举例来说明这些函数的使用 1）RANK（）与DENSE-RANK（） 首先显示下我们的源表数据的结构及部分数据： SQL> desc all_sales; 名称是否为空? 类型 ----------------------------------------- -------- ----------- YEAR NOT NULL NUMBER(38) MONTH NOT NULL NUMBER(38) PRD_TYPE_ID NOT NULL NUMBER(38) EMP_ID NOT NULL NUMBER(38) AMOUNT NUMBER(8,2) SQL> select * from all_sales where rownum<11; YEAR MONTH PRD_TYPE_ID EMP_ID AMOUNT ---------- ---------- ----------- ---------- ---------- 2003 1 1 21 10034.84 2003 2 1 21 15144.65 2003 3 1 21 20137.83 2003 4 1 21 25057.45 2003 5 1 21 17214.56 2003 6 1 21 15564.64 2003 7 1 21 12654.84 2003 8 1 21 17434.82 2003 9 1 21 19854.57 2003 10 1 21 21754.19 已选择10行。 好接下来我们将举例来说明上述函数的使用：首先是RANK（）与DENSE-RANK（）的使用：SQL> select 2 prd_type_id,sum(amount), 3 RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS rank, 4 DENSE_RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS dense_rank