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Oracle分析函数介绍
2016-08-23 09:03:30           
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Oracle的分析函数功能非常强大,工作这些年来经常用到。这次将平时经常使用到的分析函数整理出来,以备日后查看。

我们拿案例来学习,这样理解起来更容易一些。

1、建表

 

create table earnings -- 打工赚钱表  
(  
  earnmonth varchar2(6), -- 打工月份  
  area varchar2(20), -- 打工地区  
  sno varchar2(10), -- 打工者编号  
  sname varchar2(20), -- 打工者姓名  
  times int, -- 本月打工次数  
  singleincome number(10,2), -- 每次赚多少钱  
  personincome number(10,2) -- 当月总收入  
)  

 

2、插入实验数据

 

 

insert into earnings values('200912','北平','511601','大魁',11,30,11*30);  
insert into earnings values('200912','北平','511602','大凯',8,25,8*25);  
insert into earnings values('200912','北平','511603','小东',30,6.25,30*6.25);  
insert into earnings values('200912','北平','511604','大亮',16,8.25,16*8.25);  
insert into earnings values('200912','北平','511605','贱敬',30,11,30*11);  
  
insert into earnings values('200912','金陵','511301','小玉',15,12.25,15*12.25);  
insert into earnings values('200912','金陵','511302','小凡',27,16.67,27*16.67);  
insert into earnings values('200912','金陵','511303','小妮',7,33.33,7*33.33);  
insert into earnings values('200912','金陵','511304','小俐',0,18,0);  
insert into earnings values('200912','金陵','511305','雪儿',11,9.88,11*9.88);  
  
insert into earnings values('201001','北平','511601','大魁',0,30,0);  
insert into earnings values('201001','北平','511602','大凯',14,25,14*25);  
insert into earnings values('201001','北平','511603','小东',19,6.25,19*6.25);  
insert into earnings values('201001','北平','511604','大亮',7,8.25,7*8.25);  
insert into earnings values('201001','北平','511605','贱敬',21,11,21*11);  
  
insert into earnings values('201001','金陵','511301','小玉',6,12.25,6*12.25);  
insert into earnings values('201001','金陵','511302','小凡',17,16.67,17*16.67);  
insert into earnings values('201001','金陵','511303','小妮',27,33.33,27*33.33);  
insert into earnings values('201001','金陵','511304','小俐',16,18,16*18);  
insert into earnings values('201001','金陵','511305','雪儿',11,9.88,11*9.88); 
commit;

 

3、查看实验数据

 

 

select * from earnings;
查询结果如下

 

\

4、sum函数

按照月份,统计每个地区的总收入

 

 

select earnmonth, area, sum(personincome)  
from earnings  
group by earnmonth,area; 
查询结果如下

 

\

5、rollup函数

按照月份,地区统计收入
select earnmonth, area, sum(personincome)  
from earnings  
group by rollup(earnmonth,area); 
查询结果如下

 

\

6、cube函数

按照月份,地区进行收入汇总
select earnmonth, area, sum(personincome)  
from earnings  
group by cube(earnmonth,area)  
order by earnmonth,area nulls last;
查询结果如下 \
小结:sum是统计求和的函数。
group by 是分组函数,按照earnmonth和area先后次序分组。
以上三例都是先按照earnmonth分组,在earnmonth内部再按area分组,并在area组内统计personincome总合。
group by 后面什么也不接就是直接分组。
group by 后面接 rollup 是在纯粹的 group by 分组上再加上对earnmonth的汇总统计。
group by 后面接 cube 是对earnmonth汇总统计基础上对area再统计。
另外那个 nulls last 是把空值放在最后。

rollup和cube区别:
如果是ROLLUP(A, B, C)的话,GROUP BY顺序
(A、B、C)
(A、B)
(A)
最后对全表进行GROUP BY操作。

如果是GROUP BY CUBE(A, B, C),GROUP BY顺序
(A、B、C)
(A、B)
(A、C)
(A)
(B、C)
(B)
(C)
最后对全表进行GROUP BY操作。

7、grouping函数

在以上例子中,是用rollup和cube函数都会对结果集产生null,这时候可用grouping函数来确认
该记录是由哪个字段得出来的
grouping函数用法,带一个参数,参数为字段名,结果是根据该字段得出来的就返回1,反之返回0
select decode(grouping(earnmonth),1,'所有月份',earnmonth) 月份,  
       decode(grouping(area),1,'全部地区',area) 地区, sum(personincome) 总金额  
from earnings  
group by cube(earnmonth,area)  
order by earnmonth,area nulls last;

查询结果如下

\

8、rank() over开窗函数

按照月份、地区,求打工收入排序

 

select earnmonth 月份,area 地区,sname 打工者, personincome 收入,   
       rank() over (partition by earnmonth,area order by personincome desc) 排名  
from earnings; 
查询结果如下

 

\

9、dense_rank() over开窗函数

按照月份、地区,求打工收入排序2

 

 

select earnmonth 月份,area 地区,sname 打工者, personincome 收入,   
       dense_rank() over (partition by earnmonth,area order by personincome desc) 排名  
from earnings; 
查询结果如下

 

\

10、row_number() over开窗函数

按照月份、地区,求打工收入排序3

 

 

select earnmonth 月份,area 地区,sname 打工者, personincome 收入,   
       row_number() over (partition by earnmonth,area order by personincome desc) 排名  
from earnings; 
查询结果如下

 

\
通过(8)(9)(10)发现rank,dense_rank,row_number的区别:
结果集中如果出现两个相同的数据,那么rank会进行跳跃式的排名,
比如两个第二,那么没有第三接下来就是第四;
但是dense_rank不会跳跃式的排名,两个第二接下来还是第三;
row_number最牛,即使两个数据相同,排名也不一样。

 

11、sum累计求和

根据月份求出各个打工者收入总和,按照收入由少到多排序

 

 

select earnmonth 月份,area 地区,sname 打工者,   
       sum(personincome) over (partition by earnmonth,area order by personincome) 总收入  
from earnings;
查询结果如下

 

\

 

12、max,min,avg和sum函数综合运用

按照月份和地区求打工收入最高值,最低值,平均值和总额

 

 

select distinct earnmonth 月份, area 地区,  
       max(personincome) over(partition by earnmonth,area) 最高值,  
       min(personincome) over(partition by earnmonth,area) 最低值,  
       avg(personincome) over(partition by earnmonth,area) 平均值,  
       sum(personincome) over(partition by earnmonth,area) 总额  
from earnings;
查询结果如下

 

\

13、lag和lead函数

求出每个打工者上个月和下个月有没有赚钱(personincome大于零即为赚钱)

 

 

select earnmonth 本月,sname 打工者,  
       lag(decode(nvl(personincome,0),0,'没赚','赚了'),1,0) over(partition by sname order by earnmonth) 上月,  
       lead(decode(nvl(personincome,0),0,'没赚','赚了'),1,0) over(partition by sname order by earnmonth) 下月  
from earnings;
查询结果如下

 

\

说明:Lag和Lead函数可以在一次查询中取出某个字段的前N行和后N行的数据(可以是其他字段的数据,比如根据字段甲查询上一行或下两行的字段乙)

语法如下:
lag(value_expression [,offset] [,default]) over ([query_partition_clase] order_by_clause);
lead(value_expression [,offset] [,default]) over ([query_partition_clase] order_by_clause);
其中:
value_expression:可以是一个字段或一个内建函数。
offset是正整数,默认为1,指往前或往后几点记录.因组内第一个条记录没有之前的行,最后一行没有之后的行,
default就是用于处理这样的信息,默认为空。

再讲讲所谓的开窗函数,依本人遇见,开窗函数就是 over([query_partition_clase] order_by_clause)。比如说,我采用sum求和,rank排序等等,但是我根据什么来呢?over提供一个窗口,可以根据什么什么分组,就用partition by,然后在组内根据什么什么进行内部排序,就用 order by。

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