oracle分析函数(oracle分析函数排序)

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oracle中的over函数怎么用的,什么意思

over函做拿并数是oracle中的分析函数,分析函数是对行集组进行聚合计算,但是不敏岁像普通聚合仗函数那样每组只返回一个值,分析函数可以为每组返回多个值。

使用方法为:over(partition by排 列名1 order by 列名2 ),括号中的两个关键词partition by 和order by 可以只出现一个。over() 前面是一个函数,如果是聚合函数,那么order by 不能一起使用。

扩展资料

在SQL语句中,很多查询语句需要进行GROUP BY分组汇总,但是一旦经过分组,SELECT返回的记录孢数就会减少。为了保留所有原始行记录,并且仍可以进行分组数据分析,分析函数应运而生。

oracle数据库函数,分析函数用于为行定义一个窗口,对一组值进行操作,不需要使用GROUP BY子句对数据进行分组,能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。

RANK()也为每一组的行生成一个序号,与ROW_NUMBER()不同的是如果按照ORDER BY的排序,如果有相同的值会生成相同的序号,并且接下来的序号是不连序的。例如两个相同的行生成序号3,那么接下来会生成序号。

DENSE_RANK()和RANK()类似,不同的是如果有相同的序号,那么接下来的序号不会间断。也就是说如果两个相同的行生成序号,那么接下来生成的序号还是。

参考资纯迹料来源:百度百科-分析函数

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Oracle分析函数之排序 row_number() & rank()

对于排序分析,应用的业务分析场景很多,例如所有销售大区的TOP5、按具体规则对数据集进行重新排序编号等,这些业务场景采用分析函数中排序函数,将很方便简谨滚碰单。

当前常用的排序类分析函数包括:row_number()、rank()、dense_rank(),这三个函数都可应用在排序场景中,但 又有些许不同。

特点:对分组后的排序结果进行递增编号,出现同值的也是递增处理。

rank()特点:按分组后的排序结果进行递增编号,如出现相同值则序号一致,但相邻出现的不同值序号将从rown+N开始(rown为前一个值的序号,N为祥谈前一个值相同的个数)。

dense_rank()特点:和rank()相似,按分组后的排备弊序结果进行递增编号,如出现相同值则序号一致,但相邻出现的不同值序号将从rown+1开始。

1.row_number()应用于 不区分同值排序 的业务场景;

2.rank()dense_rank()应用于 区分同值排序 的业务场景,至于用rank和dense_rank,则要看对同值排序后对序号递增方式的具体要求来定。

有了上述三个函数,对于日常公司分析大区销售排名、销售代表排名、部门费用项排名等等,将会非常的方便快捷。

oracle 求和函数

连续求和分析函数 sum(…) over(…)

NC示例:

1、select bdcode,sum(1) over(order by bdcode) aa from bd_bdinfo

【示旁亩例】

原表信息

规则

sum(…) over( ),对所有行求和。

sum(…) over( order by … ), 连续求和。

sum(…) over( partition by… ),同组内所行求和。

sum(…) over( partition by… order by … ),同第1点中的排序求和原理,只是范围限制在组内。

扩展资料

oracle 数据库的特点

1、完整的数据管理功能:

1)数据的大量性

2)数据的保存的持久性

3)数据的共享性

4)数据的可靠性

2、完备关系的产品:

1)信息准则---关系型DBMS的所有信息都应在逻辑上用一种方法,即表中的值显式地表示;

2)保证访问的准则

3)视图更新准则---只要形成视图的表中的数据变化了,行启贺相应的视图中的数据同时变化

4)数据物理性和逻辑性独立准档派则

3、分布式处理功能:

ORACLE数据库自第5版起就提供了分布式处理能力,到第7版就有比较完善的分布式数据库功能了,一个ORACLE分布式数据库由oraclerdbms、sql*Net、SQL*CONNECT和其他非ORACLE的关系型产品构成。

参考资料来源:百度百科-Oracle数据库

Oracle分析函数之Lag和Lead()使用

在平时的工作中,由于主要接触ERP方面的业务数据处理,Oracle的分析函数一直没怎么使用,但随着公司开始做数据分析,Oracle的分析函数出现的越来越频繁。因此准备把分析函数中重要的几个常用函数用法分析下。

Lag(): 在镇档查询中取御闷乱出同一字段前N行的数据作为独立的列。

表达罩穗式理解为:按column2进行分组且根据column3进行排序,取column1前N行(往前数第N行)的列值,如果为空则用xxxx进行默认。

由此可以想到,采用该方式可以计算环比以及同比,同比与表间join,该函数将大大减少SQL的量。

Lead(): 在查询中取出同一字段后N行的数据作为独立的列。

表达式理解为:按column2进行分组且根据column3进行排序,取column1后N行(往后数第N行)的列值,如果为空则用xxxx进行默认。

lag和lead的函数,主要应用于查找前后行的列记录,使用这两个分析函数,可以减少子查询或表关联,并且能够大大提升sql语句性能。

oracle分析函数over partition by 和group by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。

分析函数的形式:分析函燃含数带有一个开窗函数over(),包含三个分析子句:分组(partition by), 排序(order by), 窗口(rows) 。

使用形式如下:over(partition by xxx order by yyy rows between zzz)。

案例:

案例1:显示各部门员工的工资,并附带显示该部门的最高工资。

SELECT E.Department_Id,

       E.Employee_Id,

       E.Last_Name,

       E.Salary,

       LAST_VALUE(E.Salary) OVER(PARTITION BY E.Department_Id ORDER BY E.Salary ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) MAX_SAL

  FROM employees E;

--unbounded preceding and unbouned following针对当前所有记录的前一条、后一皮高笑条记录,也就是按Department_Id分组之后的,所有该小组的记录

--unbounded:不受控制的念敏,无限的

--preceding:在...之前,

--following:在...之后

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