oracle高级分析函数使用实例

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：

<analytic-function>(<argument>,<argument>,...)

over(

<query-partition-clause>

<order-by-clause>

<windowing-clause>

)

其中：

1 over是关键字，用于标识分析函数。
2 <analytic-function>是指定的分析函数的名字。Oracle分析函数很多。
3 <argument>为参数，分析函数可以选取0-3个参数。
4 分区子句<query-partition-clause>的格式为：

partition by<value_exp>[,value_expr]...

关键字partition by子句根据由分区表达式的条件逻辑地将单个结果集分成N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 |<value_expr>{preceding|following}

}and

{unbounded preceding|current row |<value_expr>{preceding|following}

}|{unbounded preceding|current row |<value_expr>{preceding|following

}}

(1)rows|range:此关键字定义了一个window。

(2)between...and...:为窗品指一个起点和终点。

(3)unbounded preceding：指明窗口是从分区(partition)的第一行开始。

(4)current row:指明窗口是从当前行开始。
create table emp(

deptno varchar2(20),--部门编码

ename varchar2(20),--人名

sal number(10));--工资
insert into emp values('10','andy1',2000);

insert into emp values('10','andy2',3000);

insert into emp values('10','andy3',2000);

insert into emp values('20','leno1',4000);

insert into emp values('20','leno2',8000);

insert into emp values('20','leno3',6000);

insert into emp values('30','jack1',5000);

insert into emp values('30','jack2',6000);

insert into emp values('30','jack3',7000);
1 连续求和

select deptno,ename,sal,sum(sal) over(order by ename) 连续求和 from emp;
DEPTNO ENAME SAL 连续求和

-------------------- -------------------- ----------- ----------

10 andy1 2000 2000

10 andy2 3000 5000

10 andy3 2000 7000

30 jack1 5000 12000

30 jack2 6000 18000

30 jack3 7000 25000

20 leno1 4000 29000

20 leno2 8000 37000

20 leno3 6000 43000

2 不连续求和

select deptno,ename,sal,sum(sal) over() 不连续求和 from emp;
DEPTNO ENAME SAL 不连续求和

-------------------- -------------------- ----------- ----------

10 andy1 2000 43000

10 andy2 3000 43000

10 andy3 2000 43000

20 leno1 4000 43000

20 leno2 8000 43000

20 leno3 6000 43000

30 jack1 5000 43000

30 jack2 6000 43000

30 jack3 7000 43000
3.

select deptno,ename,sal,

sum(sal) over(order by ename) 连续求和,

sum(sal) over() 总和,

100*round(sal/sum(sal) over(),4) "份额(%)"

from emp

/

DEPTNO ENAME SAL 连续求和 总和 份额(%)

-------------------- -------------------- ----------- ---------- ---------- ----------

10 andy1 2000 2000 43000 4.65

10 andy2 3000 5000 43000 6.98

10 andy3 2000 7000 43000 4.65

30 jack1 5000 12000 43000 11.63

30 jack2 6000 18000 43000 13.95

30 jack3 7000 25000 43000 16.28

20 leno1 4000 29000 43000 9.3

20 leno2 8000 37000 43000 18.6

20 leno3 6000 43000 43000 13.95

4.使用子分区查询。

按部门薪水连续的总和.

(1)select deptno,sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 按部门连续求总和 from emp;
DEPTNO 按部门连续求总和

-------------------- ----------------

10 2000

10 5000

10 7000

20 4000

20 12000

20 18000

30 5000

30 11000

30 18000
(2)按部门求总和

select deptno,sum(sal) over (partition by deptno) 按部门连续求总和 from emp ;
DEPTNO 按部门求总和

-------------------- ----------------

10 7000

10 7000

10 7000

20 18000

20 18000

20 18000

30 18000

30 18000

30 18000
(3)不按部门连续求总和

select deptno,sum(sal) over (order by deptno,ename) 不按部门连续求总和 from emp ;
DEPTNO 不按部门连续求总和

-------------------- ------------------

10 2000

10 5000

10 7000

20 11000

20 19000

20 25000

30 30000

30 36000

30 43000
(4)不按部门，求所有员工总和，效果等同于sum(sal)

select deptno,sum(sal) over (order by deptno,ename) 不按部门连续求总和 from emp ;
DEPTNO 不按部门连续求总和

-------------------- ------------------

10 2000

10 5000

10 7000

20 11000

20 19000

20 25000

30 30000

30 36000

30 43000
(5)select deptno,ename,sal,

sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 部门连续求和,--各部门的薪水"连续"求和

sum(sal) over (partition by deptno) 部门总和, -- 部门统计的总和，同一部门总和不变

100*round(sal/sum(sal) over (partition by deptno),4) "部门份额(%)",

sum(sal) over (order by deptno,ename) 连续求和, --所有部门的薪水"连续"求和

sum(sal) over () 总和, -- 此处sum(sal) over () 等同于sum(sal)，所有员工的薪水总和

100*round(sal/sum(sal) over (),4) "总份额(%)"

from emp;
DEPTNO ENAME SAL 部门连续求和 部门总和 部门份额(%) 连续求和 总和 总份额(%)

-------------------- -------------------- ----------- ------------ ---------- ----------- ---------- ---------- ----------

10 andy1 2000 2000 7000 28.57 2000 43000 4.65

10 andy2 3000 5000 7000 42.86 5000 43000 6.98

10 andy3 2000 7000 7000 28.57 7000 43000 4.65

20 leno1 4000 4000 18000 22.22 11000 43000 9.3

20 leno2 8000 12000 18000 44.44 19000 43000 18.6

20 leno3 6000 18000 18000 33.33 25000 43000 13.95

30 jack1 5000 5000 18000 27.78 30000 43000 11.63

30 jack2 6000 11000 18000 33.33 36000 43000 13.95

30 jack3 7000 18000 18000 38.89 43000 43000 16.28
(6)TOP-N查询

6.1查询各部门中工资最高的记录

select * from(select deptno,ename,sal,row_number() over(partition by deptno order by sal desc) topn from emp) where topn=1;
DEPTNO ENAME SAL TOPN

-------------------- -------------------- ----------- ----------

10 andy2 3000 1

20 leno2 8000 1

30 jack3 7000 1
6.2按薪水高低对每个员工在本部门和整个公司内的排名进行排序。

select deptno,ename,sal,dense_rank() over(partition by deptno order by sal desc nulls last) as dept_ranking,

dense_rank() over(order by sal desc nulls last) as company_ranking

from emp;
DEPTNO ENAME SAL DEPT_RANKING COMPANY_RANKING

-------------------- -------------------- ----------- ------------ ---------------

20 leno2 8000 1 1

30 jack3 7000 1 2

20 leno3 6000 2 3

30 jack2 6000 2 3

30 jack1 5000 3 4

20 leno1 4000 3 5

10 andy2 3000 1 6

10 andy1 2000 2 7

10 andy3 2000 2 7
5 窗口windows

窗口子句是数据的滑动窗口，该窗口的分析函数将窗口看成一组。

select deptno "部门ID",ename "部门名称",sal "工资",

sum(sal) over(partition by deptno order by ename rows 2 preceding) "sliding total"

from emp order by deptno,ename;
partition by deptno:相当于group by deptno

rows 2:表示前两行相加

preceding:表示从每个部门的第一行开始。

6 范围窗口

Range windows仅对数据值和日期类型数据有效。(sal)

select deptno,ename,sal, count(*) over(order by sal asc range 3 preceding) 总计
7 行窗口

是物理单元，包含在窗口中的物理行数。对数据类型没有限制。

计算每个记录与其之前的2个记录的平均工资。

set numformat 9999

select ename,sal,

avg(sal) over(order by deptno asc rows 2 preceding) avgasc,

count(*) over(order by deptno asc rows 2 preceding) cntasc,

avg(sal) over(order by deptno desc rows 2 preceding) avgdes,

count(*) over(order by deptno desc rows 2 preceding) cntdes

from emp order by deptno;
ENAME SAL AVGASC CNTASC AVGDES CNTDES

-------------------- ----------- ---------- ---------- ---------- ----------

andy1 2000 2000 1 3666.66666 3

andy2 3000 2500 2 5666.66666 3

andy3 2000 2333.33333 3 2333.33333 3

leno1 4000 3000 3 5333.33333 3

leno2 8000 4666.66666 3 6333.33333 3

leno3 6000 6000 3 6000 3

jack1 5000 6333.33333 3 5500 2

jack2 6000 5666.66666 3 6000 1

jack3 7000 6000 3 6000 3
8 确定每组中的第一行或最后一行

使用first_vale和last_value函数可从一组中选择每一行和最后一行

统计工资每个部门最低或最高的员工信息。

select deptno,ename,sal,first_value(ename) over(partition by deptno order by sal asc) as min_sal_has

from emp

order by deptno,ename;
select deptno,ename,sal,first_value(ename) over(partition by deptno order by sal desc) as min_sal_has

from emp

order by deptno,ename;
9 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

2

3

4

5

6

7

9
sum(aa)over（order by aa range between 2 preceding and 2 following）

得出的结果是

AA SUM

---------------------- -------------------------------------------------------

1 10

2 14

2 14

2 14

3 18

4 18

5 22

6 18

7 22

9 9
就是说，对于aa=5的一行 ，sum为 5-1<=aa<=5+2 的和

对于aa=2来说 ，sum=1+2+2+2+3+4=14 ；

又如 对于aa=9 ，9-1<=aa<=9+2 只有9一个数，所以sum=9 ；
3：其它：

over（order by salary rows between 2 preceding and 4 following）

每行对应的数据窗口是之前2行，之后4行

4：下面三条语句等效：

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）

等效

over(partition by null)