常用数据库函数汇总(oracle or mysql)

ORACLE:

oracle sql 的空值null的判断和转换：nvl的用法

NVL函数:
NVL函数是将NULL值的字段转换成默认字段输出。

NVL(expr1,expr2)

expr1,需要转换的字段名或者表达式。

expr2,null的替代值

oracle sql 的字符串的截取：to_char的用法

//周

to_char(sysdate,'yyyy')

//月

to_char(sysdate,'MM')

//年

to_char(sysdate,'iw')

oracle
sql 高级查询之 字符转数字进行排序，同时将null值置为0

nvl(cast(E.num
as decimal ),0)

oracle
sql 高级查询之 分组并排序

over(partition
by ...order by ...)

partition
by分区，分组

order
by 按。。。

over: 在什么条件之上。

partition by e.deptno: 按部门编号划分（分区）。

order by e.sal desc: 按工资从高到低排序（使用rank()/dense_rank()
时，必须要带order by否则非法）

rank()/dense_rank(): 分级

整个语句的意思就是：在按部门划分的基础上，按工资从高到低对雇员进行分级，“级别”由从小到大的数字表示（最小值一定为1）。

那么rank()和dense_rank()有什么区别呢？

rank(): 跳跃排序，如果有两个第一级时，接下来就是第三级。

dense_rank(): 连续排序，如果有两个第一级时，接下来仍然是第二级。

select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from (select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank
from scott.emp e) e
where e.rank = 1;

select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from (select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank
from scott.emp e) e
where e.rank = 1;

min()和max()，前者求最小值，后者求最大值

select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
nvl(e.sal - min(e.sal) over(partition by e.deptno), 0) diff_min_sal,
nvl(max(e.sal) over(partition by e.deptno) - e.sal, 0) diff_max_sal
from scott.emp e;

lead(列名,n,m):
当前记录后面第n行记录的<列名>的值，没有则默认值为m；如果不带参数n,m，则查找当前记录后面第一行的记录<列名>的值，没有则默认值为null。

lag(列名,n,m): 当前记录前面第n行记录的<列名>的值，没有则默认值为m；如果不带参数n,m，则查找当前记录前面第一行的记录<列名>的值，没有则默认值为null。

select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
first_value(e.sal) over(partition by e.deptno) first_sal, --第一个
last_value(e.sal) over(partition by e.deptno) last_sal, --最后一个
sum(e.sal) over(partition by e.deptno) sum_sal,  --总和
avg(e.sal) over(partition by e.deptno) avg_sal,--平均值
count(e.sal) over(partition by e.deptno) count_num, --数量
row_number() over(partition by e.deptno order by e.sal) row_num  --行号
from scott.emp e;

重要提示：大家在读完本片文章之后可能会有点误解，就是OVER
(PARTITION BY ..)比GROUP BY更好，实际并非如此，前者不可能替代后者，而且在执行效率上前者也没有后者高，只是前者提供了更多的功能而已，所以希望大家在使用中要根据需求情况进行选择