Oracle 分析函数

合集下载

ORACLE_分析函数大全

ORACLE_分析函数大全

ORACLE_分析函数大全Oracle分析函数是一种高级SQL函数,它可以在查询中实现一系列复杂的分析操作。

这些函数可以帮助我们在数据库中执行各种数据分析和报表生成任务。

本文将介绍Oracle数据库中的一些常用分析函数。

1.ROW_NUMBER函数:该函数为查询结果中的每一行分配一个唯一的数字。

可以用它对结果进行排序或分组。

例如,可以使用ROW_NUMBER函数在结果集中为每个员工计算唯一的编号。

2.RANK和DENSE_RANK函数:这两个函数用于计算结果集中每个行的排名。

RANK函数返回相同值的行具有相同的排名,并且下一个排名值将被跳过。

DENSE_RANK函数类似,但是下一个排名值不会被跳过。

G和LEAD函数:LAG函数返回结果集中指定列的前一个(上一个)行的值,而LEAD函数返回后一个(下一个)行的值。

这些函数通常用于计算增长率或发现趋势。

4.FIRST和LAST函数:这两个函数用于返回结果集中分组的第一个和最后一个行的值。

可以与GROUPBY子句一起使用。

5.CUME_DIST函数:该函数用于计算给定值的累积分布。

它返回值的累积分布在结果集中的位置(百分比)。

6.PERCENT_RANK函数:该函数用于计算结果集中每个行的百分位数排名。

它返回值的百分位数排名(0到1之间的小数)。

7. NTILE函数:该函数用于将结果集分成指定数量的桶(Bucket),并为每个行分配一个桶号。

通常用于将数据分组为更小的块。

8.LISTAGG函数:该函数将指定列的值连接成一个字符串,并使用指定的分隔符分隔每个值。

可以用它将多个值合并在一起形成一个字符串。

9.AVG、SUM、COUNT和MAX/MIN函数:这些是常见的聚合函数,可以在分析函数中使用。

它们用于计算结果集中的平均值、总和、计数和最大/最小值。

以上只是Oracle数据库中的一些常用分析函数。

还有其他一些分析函数,如PERCENTILE_CONT、PERCENTILE_DISC等可以用于更高级的分析计算。

Oracle分析函数用法详解

Oracle分析函数用法详解

Oracle分析函数Oracle分析函数实际上操作对象是查询出的数据集,也就是说不需二次查询数据库,实际上就是oracle实现了一些我们自身需要编码实现的统计功能,对于简化开发工作量有很大的帮助,特别在开发第三方报表软件时是非常有帮助的。

Oracle从8.1.6开始提供分析函数。

一、基本语法oracle分析函数的语法:function_name(arg1,arg2,...)over(<partition-clause> <order-by-clause ><windowing clause>)说明:1.partition-clause 数据记录集分组2.order-by-clause 数据记录集排序3.windowing clause 功能非常强大、比较复杂,定义分析函数在操作行的集合。

有三种开窗方式: range、row、specifying。

二、常用分析函数1. avg(distinct|all expression) 计算组内平均值,distinct 可去除组内重复数据select deptno,empno,sal,avg(sal) over (partition by deptno) avg_sal from t;DEPTNO EMPNO SAL AVG_SAL---------- ---------- ---------- ----------10 7782 2450 2916.666677839 5000 2916.666677934 1300 2916.6666720 7566 2975 21757902 3000 21757876 1100 21757369 800 21757788 3000 217530 7521 1250 1566.666677844 1500 1566.666677499 1600 1566.666677900 950 1566.666677698 2850 1566.666677654 1250 1566.666672.count(<distinct><*><expression>) 对组内数据进行计数3.rank() 和dense_rank()dense_rank()根据 order by 子句表达式的值,从查询返回的每一行,计算和其他行的相对位置,序号从 1 开始,有重复值时序号不跳号。

ORACLE中的ROW_NUMBEROVER分析函数的用法

ORACLE中的ROW_NUMBEROVER分析函数的用法

ORACLE中的ROW_NUMBEROVER分析函数的用法ROW_NUMBER(OVER(是ORACLE数据库中的一个分析函数,用来为结果集中的每一行分配一个唯一的序号。

ROW_NUMBER(OVER(的语法是:ROW_NUMBER( OVER ( [ PARTITION BY expr1 [, expr2, ...] ]ORDER BY clause )其中,PARTITIONBY子句可选,用来指定分区依据的列或表达式;ORDERBY子句用来指定排序的列或表达式。

ROW_NUMBER(OVER(常用在查询结果需要进行分页或者进行排序后获取前几行的场景中。

以下是ROW_NUMBER(OVER(的用法示例:示例1:查询员工表中每个部门的员工数,并按照员工数降序排序。

SELECT department_id, count(*) as employee_count,ROW_NUMBER( OVER (ORDER BY count(*) DESC) as rankFROM employeesGROUP BY department_idORDER BY count(*) DESC;在这个示例中,ROW_NUMBER(OVER(函数根据部门中的员工数进行降序排序,并为每个部门分配一个唯一的序号。

示例2:查询员工表中每个部门的员工数,并按照员工数降序排序,并且只返回前三名。

SELECT department_id, count(*) as employee_count,ROW_NUMBER( OVER (ORDER BY count(*) DESC) as rankFROM employeesGROUP BY department_idWHERE rank <= 3ORDER BY count(*) DESC;在这个示例中,ROW_NUMBER(OVER(函数的结果用于限制查询结果只返回前三名。

示例3:查询员工表中每个部门的员工信息,并按照部门和薪水进行排序。

Oracle分析函数row_number()over(partitionbyorderby)

Oracle分析函数row_number()over(partitionbyorderby)

Oracle分析函数row_number()over(partitionbyorderby)1、格式row_number() over(partition by 列名1 order by 列名2 desc)2、解析表⽰根据列名1 分组,然后在分组内部根据列名2 排序,⽽此函数计算的值就表⽰每组内部排序后的顺序编号,可以⽤于去重复值与rownum的区别在于:使⽤rownum进⾏排序的时候是先对结果集加⼊伪列rownum然后再进⾏排序,⽽此函数在包含排序从句后是先排序再计算⾏号码.3、实例--分析函数SELECT USER_NAME,SCHOOL,DEPART,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY USER_NAME ORDER BY SCHOOL, DEPART DESC)FROM USER_M;结果--分析函数SELECT *FROM (SELECT USER_NAME,SCHOOL,DEPART,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY USER_NAME ORDER BY SCHOOL, DEPART DESC) RNFROM USER_M)WHERE RN = 1;结果--结合分页SELECT *FROM (SELECT ER_NAME,A.SCHOOL,A.DEPART,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY SCHOOL ORDER BY USER_NAME, DEPART DESC) RNFROM (SELECT * FROM USER_M) AWHERE ROWNUM <= 10)WHERE RN >= 1;结果。

oracle常用的分析函数

oracle常用的分析函数

oracle常⽤的分析函数常⽤的分析函数如下所列:row_number() over(partition by ... order by ...)rank() over(partition by ... order by ...)dense_rank() over(partition by ... order by ...)count() over(partition by ... order by ...)max() over(partition by ... order by ...)min() over(partition by ... order by ...)sum() over(partition by ... order by ...)avg() over(partition by ... order by ...)first_value() over(partition by ... order by ...)last_value() over(partition by ... order by ...)lag() over(partition by ... order by ...)lead() over(partition by ... order by ...)⼀、Oracle分析函数简介:在⽇常的⽣产环境中,我们接触得⽐较多的是OLTP系统(即Online Transaction Process),这些系统的特点是具备实时要求,或者⾄少说对响应的时间多长有⼀定的要求;其次这些系统的业务逻辑⼀般⽐较复杂,可能需要经过多次的运算。

⽐如我们经常接触到的电⼦商城。

在这些系统之外,还有⼀种称之为OLAP的系统(即Online Aanalyse Process),这些系统⼀般⽤于系统决策使⽤。

通常和数据仓库、数据分析、数据挖掘等概念联系在⼀起。

这些系统的特点是数据量⼤,对实时响应的要求不⾼或者根本不关注这⽅⾯的要求,以查询、统计操作为主。

Oracle分析函数-排序排列(rank、dense_rank、row_number、ntile)

Oracle分析函数-排序排列(rank、dense_rank、row_number、ntile)

Oracle分析函数-排序排列(rank、dense_rank、row_number、ntile)(1)rank函数返回⼀个唯⼀的值,除⾮遇到相同的数据时,此时所有相同数据的排名是⼀样的,同时会在最后⼀条相同记录和下⼀条不同记录的排名之间空出排名。

(2)dense_rank函数返回⼀个唯⼀的值,除⾮当碰到相同数据时,此时所有相同数据的排名都是⼀样的。

(3)row_number函数返回⼀个唯⼀的值,当碰到相同数据时,排名按照记录集中记录的顺序依次递增。

(4)ntile是要把查询得到的结果平均分为⼏组,如果不平均则分给第⼀组。

例如:create table s_score( s_id number(6),score number(4,2));insert into s_score values(001,98);insert into s_score values(002,66.5);insert into s_score values(003,99);insert into s_score values(004,98);insert into s_score values(005,98);insert into s_score values(006,80);selects_id,score,rank() over(order by score desc) rank --按照成绩排名,纯排名,dense_rank() over(order by score desc) dense_rank --按照成绩排名,相同成绩排名⼀致,row_number() over(order by score desc) row_number --按照成绩依次排名,ntile(3) over (order by score desc) group_s --按照分数划分成绩梯队from s_score;排名/排序的时候,有时候,我们会想到利⽤伪列row_num,利⽤row_num确实可以解决某些场景下的问题(但是相对也⽐较复杂),⽽且有些场景下的问题却很难解决。

Oracle之分析函数

Oracle之分析函数

Oracle之分析函数⼀、分析函数 1、分析函数 分析函数是Oracle专门⽤于解决复杂报表统计需求的功能强⼤的函数,它可以在数据中进⾏分组然后计算基于组的某种统计值,并且每⼀组的每⼀⾏都可以返回⼀个统计值。

2、分析函数和聚合函数的区别 普通的聚合函数⽤group by分组,每个分组返回⼀个统计值,⽽分析函数采⽤partition by分组,并且每组每⾏都可以返回⼀个统计值。

3、分析函数的形式 分析函数带有⼀个开窗函数over(),包含分析⼦句。

分析⼦句⼜由下⾯三部分组成: partition by :分组⼦句,表⽰分析函数的计算范围,不同的组互不相⼲; ORDER BY:排序⼦句,表⽰分组后,组内的排序⽅式; ROWS/RANGE:窗⼝⼦句,是在分组(PARTITION BY)后,组内的⼦分组(也称窗⼝),此时分析函数的计算范围窗⼝,⽽不是PARTITON。

窗⼝有两种,ROWS和RANGE; 使⽤形式如下:OVER(PARTITION BY xxx PORDER BY yyy ROWS BETWEEN rowStart AND rowEnd) 注:窗⼝⼦句在这⾥我只说rows⽅式的窗⼝,range⽅式和滑动窗⼝也不提。

⼆、OVER() 函数 1、sql 查询语句的 order by 和 OVER() 函数中的 ORDER BY 的执⾏顺序 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: [1] 两者⼀致: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,分析函数在分析时就不必再排序; [2] 两者不⼀致: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。

2、分析函数中的分组/排序/窗⼝分析函数包含三个分析⼦句:分组(partition by),排序(order by),窗⼝(rows/range)窗⼝就是分析函数分析时要处理的数据范围,就拿sum来说,它是sum窗⼝中的记录⽽不是整个分组中的记录,因此我们在想得到某个栏位的累计值时,我们需要把窗⼝指定到该分组中的第⼀⾏数据到当前⾏, 如果你指定该窗⼝从该分组中的第⼀⾏到最后⼀⾏,那么该组中的每⼀个sum值都会⼀样,即整个组的总和。

Oracle分析函数sumover介绍

Oracle分析函数sumover介绍

Oracle分析函数sumover介绍其中,sum over函数是一种常用的分析函数,它用于对指定列进行求和计算,并返回每一行的累计总和。

以下是sum over函数的基本语法:```SUM(expression) OVER (PARTITION BY col1 [, col2, ...] ORDER BY col3 [, col4, ...] [ROWS <frame specification>])```其中,expression是要进行求和的列或表达式,col1、col2等是用于分组的列,col3、col4等是用于排序的列,frame specification是用于定义计算总和的范围。

sum over函数的作用可以通过一个简单的示例来说明。

假设我们有一个包含销售订单的表,其中包含订单号、产品名称和销售量等列。

我们想要计算每个产品的累计销售量,可以使用sum over函数来实现:```sqlSELECT order_id, product_name, sales_quantity,SUM(sales_quantity) OVER (PARTITION BY product_name ORDER BYorder_id) AS cumulative_salesFROM sales_orders;```在上述示例中,我们使用了PARTITION BY子句来按照产品名称进行分组,然后使用ORDER BY子句按照订单号进行排序。

通过在SUM函数中使用over子句,我们可以计算每个产品的累计销售量,并将结果作为新的列返回。

除了基本的用法之外,sum over函数还可以与其他函数组合使用,进一步扩展其功能。

例如,我们可以使用sum over函数来计算百分比:```sqlSELECT order_id, product_name, sales_quantity,sales_quantity / SUM(sales_quantity) OVER (PARTITION BY product_name) * 100 AS percentageFROM sales_orders;```在上述示例中,我们使用SUM函数计算每个产品的总销售量,并将结果作为分母,然后将每个销售数量除以总销售量并乘以100,得到每个产品的销售百分比。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

--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(<argument>,<argument>,...)
over(<partition-clause><order-by-clause><windowing-clause>)
函数名(参数)
over关键字( :over关键字用于区分普通聚集函数和分析函数,必选
partition子句:将结果集分区分组,当分区变化时重新计数
ORDER BY子句:数据在分区内是如何存储的,会直接影响一些分析函数
windowing子句:一个定义变化或固定的数据窗口方法,用于分析函数计数
range窗口:根据where条件将行集中到一起,如range 5 preceding,产生一个滑动窗口,在分区内拥有所有当前行以前的5行集合,只能用于数值和日期,order by只能有一列
order by sal range 1000 preceding
row窗口:是物理单元,包括在窗口中的行的物理数
order by row 5 preceding
包含6行,当前行以及前面的5行,“前面”是指order by后的
)
*/
select deptno,
empno,
sum(sal) over(partition by deptno) dept_sum, --部门工资总和
sum(sal) over() all_sum, --全部工资总和
sum(sal) over(partition by deptno order by sal) running_sum, --按工资排序累加
row_number() over(partition by deptno order by sal) dept_seq --部门内工资排名
from emp;
select deptno,
ename,
sal,
--开窗子句,必须有order by,可以通过范围range、与当前行的偏移量来确定开窗sum(sal) over(partition by deptno order by ename rows 2 preceding) sliding_total,
--默认的开窗范围是一个固定范围,从分区第一行到当前行
sum(sal) over(partition by deptno order by ename range unbounded preceding) sliding_total
from emp
order by deptno, ename;
--range开窗子句
select ename,
sal,
hiredate,
hiredate - 100 windowtop,
first_value(ename) over(order by hiredate asc range 100 preceding) ename_prec,
first_value(hiredate) over(order by hiredate asc range 100 preceding) hiredate_prec from emp
order by hiredate asc;
--row开窗
select ename,
sal,
hiredate,
first_value(ename) over(order by hiredate asc rows 5 preceding) ename_prec,
first_value(hiredate) over(order by hiredate asc rows 5 preceding) hiredate_prec
from emp
order by hiredate asc;
--分析函数
--cume_dist:返回一行在组的位置,大于0,小于等于1,1/3,2/3/,3/3,必须order by
--percent_rank:与cume_dist相似,对一组内特定行来说,计算行号时先减1,然后除以n-1,n为组内所有行数,如果排序重复则序号相同
select deptno,
ename,
sal,
cume_dist() over(partition by deptno order by sal),
percent_rank() over(partition by deptno order by sal)
--dense_rank:根据order by子句排序后,计算当前行与其他行的相对位置,从1开始累加,排名有并列
--rank:和dense_rank相似,但rank有跳跃,相同的值序号相同
select deptno,
ename,
sal,
dense_rank() over(partition by deptno order by sal) drank,
rank() over(partition by deptno order by sal) r
from emp t;
--first_value、last_value:返回组中第一个、最后一个值,加了order by开窗和不加差别很大select deptno,
ename,
sal,
first_value(ename) over(partition by deptno order by sal) fname,
last_value(ename) over(partition by deptno order by sal) lname
from emp t;
--row_number:返回一组中的一行的偏移量,产生按特定标准排序的行号
select deptno,
ename,
sal,
row_number() over(partition by deptno order by sal desc) rn
from emp t;
--ntile:将组内分成表达式的散列值,ntile(5),将组内数据平均分成5份,并从1开始编号,如果不能平分,则按递减顺序分配
select deptno,
ename,
sal,
ntile(2) over(partition by deptno order by sal desc) rn
from emp t;
--lag、lead:lag可以访问组中其他行而不用自连接;lead可以访问组中当前行之后的所有行而不用自连接
select deptno,
ename,
sal,
lag(ename,1) over(partition by deptno order by sal desc) la,
lead(ename,1) over(partition by deptno order by sal desc) le
from emp t;
--sum、avg、count、max、min和普通的聚集函数用法相同
--其他
--1、分析函数目前还无法直接在plsql中使用,plsql的sql引擎至今无法理解分析函数,但可以使用动态游标来搞定
--。

相关文档
最新文档