oracle高级分析函数使用实例

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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累积求和分析函数sumover的使用

oracle累积求和分析函数sumover的使⽤oracle sum()over函数的使⽤over不能单独使⽤，要和分析函数：rank(),dense_rank(),row_number()等⼀起使⽤。

over函数的参数：over（partition by columnname1 order by columnname2）含义，按columname1指定的字段进⾏分组排序，或者说按字段columnname1的值进⾏分组排序。

例如：employees表中，有两个部门的记录：department_id ＝10和20select department_id，rank（） over（partition by department_id order by salary) from employees 就是指在部门10中进⾏薪⽔的排名，在部门20中进⾏薪⽔排名。

如果是partition by org_id，则是在整个公司内进⾏排名。

-------------------------------sum(...) over ... 的使⽤根据over(...)条件的不同使⽤ sum(sal) over (order by ename)... 查询员⼯的薪⽔“连续”求和；注意over (order by ename)如果没有order by ⼦句，求和就不是“连续”的，把所有的值加到⼀起作为⼀个值。

体会⼀下不同之处：SQL> select deptno,ename,sal,2 sum(sal) over (order by ename) 连续求和,3 sum(sal) over () 总和, -- 此处sum(sal) over () 等同于sum(sal)4 100*round(sal/sum(sal) over (),4) "份额(%)"5 from emp6 / DEPTNO ENAME SAL 连续求和总和份额(%)---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------20 ADAMS 1100 1100 29025 3.7930 ALLEN 1600 2700 29025 5.5130 BLAKE 2850 5550 29025 9.8210 CLARK 2450 8000 29025 8.4420 FORD 3000 11000 29025 10.3430 JAMES 950 11950 29025 3.2720 JONES 2975 14925 29025 10.2510 KING 5000 19925 29025 17.2330 MARTIN 1250 21175 29025 4.3110 MILLER 1300 22475 29025 4.4820 SCOTT 3000 25475 29025 10.3420 SMITH 800 26275 29025 2.7630 TURNER 1500 27775 29025 5.1730 WARD 1250 29025 29025 4.31使⽤⼦分区查出各部门薪⽔连续的总和。

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 max over partition by用法

oracle max over partition by用法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Oracle数据库是一种关系数据库管理系统，提供了丰富的功能和语法来处理数据。

在处理数据的时候，我们经常需要使用分析函数来进行复杂的计算和分析，max over partition by是一种常用的功能之一。

本文将介绍max over partition by的用法以及它在实际应用中的作用。

在Oracle数据库中，max over partition by是一种分析函数，它可以在一组数据中查找指定列的最大值，并返回结果。

它的语法如下：```max(column) over (partition by column_name)```column是要查找最大值的列，而column_name则是根据哪个列进行分区。

通过在max后面加上over partition by关键字，我们可以在指定的分区内查找最大值。

举个例子来说明max over partition by的用法：假设有一个销售订单表orders，包含了订单号(order_id)、商品编号(product_id)和销售额(amount)三个字段，我们现在想要查找每个商品的销售额最大值。

我们可以使用max over partition by来实现：```select order_id, product_id, amount,max(amount) over (partition by product_id) asmax_amountfrom orders```在实际应用中，max over partition by有很多用途。

我们可以使用它来查找每个员工的最高工资、每个部门的最大利润等等。

通过对数据进行分区并利用分析函数，我们可以更方便地对数据进行深入分析和计算。

除了max over partition by之外，Oracle还提供了其他一些强大的分析函数，如min over partition by、sum over partition by等等，它们都可以帮助我们更加高效地处理复杂的数据分析任务。

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。

Oracle数据库分析函数用法

Oracle数据库分析函数⽤法⽬录1、什么是窗⼝函数？2、窗⼝函数——开窗3、⼀些分析函数的使⽤⽅法4、OVER()参数——分组函数5、OVER()参数——排序函数1、什么是窗⼝函数？窗⼝函数也属于分析函数。

Oracle从8.1.6开始提供窗⼝函数，窗⼝函数⽤于计算基于组的某种聚合值，窗⼝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。

与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基本语法: ‹分析函数› over (partition by ‹⽤于分组的列名› order by ‹⽤于排序的列名›)。

语法中的‹分析函数›主要由序列函数（rank、dense_rank和row_number等组成）与聚合函数（sum、avg、count、max和min等）作为窗⼝函数组成。

从窗⼝函数组成上看，它是group by 和 order by的功能组合，group by分组汇总后改变了表的⾏数，⼀⾏只有⼀个类别，⽽partiition by则不会减少原表中的⾏数。

恰如窗⼝函数的组成，它同时具有分组和排序的功能，且不减少原表的⾏数。

OVER 关键字表⽰把函数当成窗⼝函数⽽不是聚合函数。

SQL 标准允许将所有聚合函数⽤做窗⼝函数，使⽤ OVER 关键字来区分这两种⽤法。

2、窗⼝函数——开窗OVER 关键字后的括号中经常添加选项⽤以改变进⾏聚合运算的窗⼝范围。

如果 OVER 关键字后的括号中的选项为空，则窗⼝函数会对结果集中的所有⾏进⾏聚合运算。

分析函数 over(partition by 列名 order by 列名 rows between 开始位置 and 结束位置)为什么叫开窗呢？因为在over()括号中的，partition() 函数可以将查询到的数据进⾏单独开⼀个窗⼝处理。

譬如，查询每个班级的学⽣的排名情况，查询每个国家的历年⼈⼝等，诸如此类，都是在查询到的每⼀个班级、每⼀个国家中都开⼀个窗⼝，单独去执⾏命令。

Oracleanalysisfunction（Oracle分析函数）

Oracle analysis function（Oracle分析函数）ORACLE advanced function application- grouping function1, ROLLUPTotal, subtotal -- statistical standards and the corresponding dimension of the packet- decrease from right to left: group by rollup (a, B, c): A, B, C; a, B (C; a (b total), C subtotal total);--1)CALL VPD_PKG.SET_CONTEXT_COMPID ('-1');SELECT, A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), COUNT (*)FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, ROLLUP (A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'));--2) partial rollup groupingFor after grouping, sum of a.typeidSELECT, A.DWDH, A.YEAR, A.TYPEID, COUNT (*)FROM XTYWBILL AGROUP, BY, A.DWDH, A.YEAR, ROLLUP (A.TYPEID);2, CUBE--rollup can only "right to left", such as the need for a full range of dimensions for statistics, you need to use the cube function--1)SELECT, A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), COUNT (*)FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, CUBE (A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'));--2) cube: can summaries and subtotals do not need to remove some.SELECT, A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), COUNT (*)FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, A.VPD_COMPID, CUBE (TO_CHAR (A.TTIME,'MM'));3, GROUPING SETS- Description: focus only on some dimensions of the single packet, subtotal--group, by, grouping, sets (a, B, c) are equivalent to group,by, a, group, by, B, group, by, C- these three groups of union all results--1)SELECT, A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), COUNT (*) FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, GROUPING, SETS (A.VPD_COMPID, TO_CHAR(A.TTIME,'MM'));--2) partial grouping sets grouping- sum based on group by, only pay attention to the subtotal SELECT, A.DWDH, A.YEAR, A.TYPEID, COUNT (*)FROM XTYWBILL AGROUP, BY, A.DWDH, GROUPING, SETS (A.YEAR, A.TYPEID); SELECT, A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), COUNT (*) FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, A.VPD_COMPID, GROUPING, SETS (TO_CHAR(A.TTIME,'MM'));4, CUBE, ROLLUP as the parameters of GROUPING SETS--grouping sets operations are grouped only on single columns without providing aggregate functionality, and if grouping sets is required, aggregate functionality is provided,- then you can use rollup or cube as the parameters of the grouping sets, such as the following statement to provide aggregate functionality:SELECT, A.VPD_COMPID, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), AS, TTIME, COUNT (*)FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, GROUPING, SETS (ROLLUP (A.VPD_COMPID), ROLLUP (TO_CHAR (A.TTIME,'MM'));This statement yields two total rows, because rollup or cube is the parameter of grouping sets, which is equivalent to eachUnion all for --rollup and cube operations. So the above statement is equivalent to:SELECT, A.VPD_COMPID, NULL, AS, TTIME, COUNT (*)FROM XTBILL2011 AGROUP BY ROLLUP (A.VPD_COMPID)UNION ALLSELECT, NULL, TO_CHAR (A.TTIME,'MM'), COUNT (*)FROM XTBILL2011 AGROUP, BY, ROLLUP (TO_CHAR (A.TTIME,'MM'));5, combination column grouping brief introduction:- grouping methods: rollup (a, B, c), <=>group, by, a, B, C, group, by, a, B, group, by, null- grouping methods: rollup (a, (B, c)), <=>group, by, a, B, C, group, by, a, group, by, null- grouping mode: rollup (a, B),汇总（C）< = >组，B、C组，B；；组，C组由；组；C组为空；——分组方式：汇总（A，B），（C）分组集< = >组，B、C组，C；C 组的；——分组方式：汇总（一），汇总（B），汇总（C）<= >组由；组B；C组；组的，B组，C；；组B、C；A，B，C组；组由空6、分组函数——为了区别哪些是小计，分组函数派上用场了！选择a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '），计数（*），分组（a.vpd_compid），分组（to_char（a.ttime，'mm '）），解码（分组（a.vpd_compid），1，“所有单位'，a.vpd_compid）vpd_compid，解码（to_char（a.ttime，'mm '），1，“所有月份'，to_char（a.ttime，'mm '））时间从xtbill2011一组汇总（a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '））；——过滤某些分组结果选择a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '），计数（*），分组（a.vpd_compid），分组（to_char（a.ttime，'mm '）），解码（分组（a.vpd_compid），1，“所有单位'，a.vpd_compid）vpd_compid，解码（to_char（a.ttime，'mm '），1，“所有月份'，to_char（a.ttime，'mm '））时间从xtbill2011一组汇总（a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '））具有分组（a.vpd_compid）= 1或分组（to_char（a.ttime，'mm '））= 0；7、grouping_id函数——可用汇总或立方体与grouping_id组合运用，过滤出想要的分组统计信息选择a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm”），grouping_id （a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '）），计数（*）从xtbill2011一集团通过立方体（a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '））有grouping_id（a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm '））= 2；——1,2,3,0——grouping_id（A，B，C）过滤分组结果分组级别位向量grouping_id结果A，B，C 0 0 0 0A，B 0 0 1 10，1，1，3汇总1 1 1 78、group_id函数——判断重复的分组选择a.vpd_compid，to_char（a.ttime，'mm”）为时间，group_id() ID，计数（*）从xtbill2011一通过分组套组（汇总（a.vpd_compid），汇总（to_char（a.ttime，'mm '）））有group_id() = 0；9、实例应用说明：下拉表；创建表T（order_date日期--订购日期order_no号--订购号order_book VARCHAR2（10），--订购书籍order_fee号--订单总金额order_num数）；插入T选择to_date（'2010-05-01 '，'yyyy-mm-dd '）+水平，trunc（dbms_random。

oracle over()用法

oracle over()用法Oracle OVER()用法在Oracle数据库中，OVER()是一种功能强大的窗口函数，用于对查询结果进行分组和排序。

它可以用于计算聚合函数、排序、分析和显示每个分组的结果。

下面是一些常见的OVER()用法示例：1. 分组统计OVER()可以用于对查询结果进行分组统计。

比如，我们可以使用SUM()函数计算每个部门的销售总额，并在每行结果中显示该部门的总销售额。

SELECT department_id, SUM(sales) OVER (PARTITION BY department_id) AS total_salesFROM sales_table;上面的语句中，PARTITION BY子句指定了按照department_id 字段进行分组，SUM()函数计算每个分组的销售总额，并使用OVER()函数在每行结果中显示该总额。

2. 排序OVER()还可以用于对查询结果进行排序。

例如，我们可以使用ROW_NUMBER()函数为查询结果中的每一行添加一个序号，并按照某个字段进行排序。

SELECT product_id, product_name, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY product_id) AS row_numFROM products_table;上述语句中，ORDER BY子句指定了按照product_id字段进行排序，ROW_NUMBER()函数为每一行结果添加一个序号，并使用OVER()函数应用排序。

3. 分析函数OVER()还可以用于执行更复杂的分析操作。

例如，我们可以使用LAG()函数获取上一行的值，并计算相邻两行的差值。

SELECT value,value - LAG(value, 1, 0) OVER (ORDER BY id) AS di ffFROM values_table;上述语句中，LAG()函数获取上一行的值，diff列计算了当前值与上一行值的差值，并使用OVER()函数指定按照id字段进行排序。

oracle分析函数

region_id,
sum(tot_sales) cust_sales,
sum(sum(tot_sales)) over(partition by region_id)region_sales,
round(sum(tot_sales)/sum(sum(tot_sales)) over(partition by region_id),2)region_sales
select o.cust_nbr customer,
o.region_id region,
sum(o.tot_sales) cust_sales,
sum(sum(o.tot_sales)) over(partition by o.region_id)region_sales,
o.region_id region,
sum(o.tot_sales) cust_sales,
sum(sum(o.tot_sales)) over(partition by o.region_id)region_sales
from orders_tmp o
select o.cust_nbr customer,
o.region_id region,
sum(o.tot_sales) cust_sales,
rank() over(order by sum(o.tot_sales) desc) rank,
--找出所有订单总额排名前三的顾客
select * from(select cust_nbr,
region_id,
sum(tot_sales) cust_sales,
select cust_nbr,
region_id,

oracle的pivot函数

oracle的pivot函数Oracle的pivot函数是一个十分常用的工具，它可以将行转换为列进行展示，使得数据更加可读且易于分析。

下面让我们一起来看看如何使用Oracle的pivot函数。

1.准备数据：在使用pivot函数前，需要先准备好要使用的数据。

例如，我们有一个包含销售数据的表格，其中包含销售日期、销售员、销售额等列。

我们可以通过如下SQL语句创建这张表格：```create table sales_data(sales_date date,salesman varchar2(100),sales_amount number(10,2));```2.使用pivot函数：接下来，我们就可以使用pivot函数将表格的行转换为列。

例如，我们想要将上述表格中的销售日期作为列，不同的销售员作为行，以销售额作为交叉点进行展示，可以使用如下SQL 语句：```select *from sales_datapivot(sum(sales_amount) for sales_date in ('2022-01-01' as day1,'2022-01-02' as day2,'2022-01-03' as day3));```在这个SQL语句中，我们使用了pivot函数，sum函数对销售额进行了求和操作。

另外，我们还需要指定pivot函数中的两个参数：第一个参数是要进行聚合运算的列，第二个参数则是用于展示的列。

在这个例子中，销售日期的值被转换为了day1、day2、day3三个新的列。

3.保存结果：最后一步就是将pivot函数的结果保存到一个新的表格中。

我们可以使用如下SQL语句进行保存：```create table pivot_sales_dataasselect *from sales_datapivot(sum(sales_amount) for sales_date in ('2022-01-01' as day1,'2022-01-02' as day2,'2022-01-03' as day3));```在这个SQL语句中，我们使用了create table语句创建了一个新的表格pivot_sales_data，并通过select语句查询出了pivot函数的结果并将其保存到了新建的表格中。

Oracle聚合函数分析

COVAR_POP，返回一对表达式的总体协方差。
COVAR_SAMP，返回一对表达式的样本协方差。
COUNT，对组内发生的事情进行累计。如果指定*或一些非空常数，count将对所有行计数，如果指定一个表达式，count返回表达式非空赋值的计数，当有相同值出现时，这些相等的值都会被纳入被计算的值；可以使用DISTINCT来记录去掉一组中完全相同的数据后出现的行数。
RATIO_TO_REPORT，该函数计算expression/(sum(expression))的值，它给出相对于总数的百分比，即当前行对sum(expression)的贡献。
REGR_ (Linear Regression) Functions
功能描述：这些线性回归函数适合最小二乘法回归线，有9个不同的回归函数可使用。
FIRST，从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最前面的一个值的行（可能多行，因为值可能相等），因此完整的语法需要在开始处加上一个集合函数以从中取出记录。
FIRST_VALUE，返回组中数据窗口的第一个值。
LAG，可以访问结果集中的其它行而不用进行自连接。它允许去处理游标，就好像游标是一个数组一样。在给定组中可参考当前行之前的行，这样就可以从组中与当前行一起选择以前的行。Offset是一个正整数，其默认值为1，若索引超出窗口的范围，就返回默认值（默认返回的是组中第一行），其相反的函数是LEAD
REGR_SLOPE：返回斜率，等于COVAR_POP(expr1, expr2) / VAR_POP(expr2)
REGR_INTERCEPT：返回回归线的y截距，等于
AVG(expr1) - REGR_SLOPE(expr1, expr2) * AVG(expr2)

oracle数据库nvl函数的用法

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Oracle分析函数与分组关键字的用法

Oracle分析函数与分组关键字的用法以下是我以前工作中做报表常用的几个函数，在此分享一下，希望对大家有帮助。

(一)分析函数●row_numberPurposeROW_NUMBER is an analytic function. It assigns a unique number to each row to which it is applied (either each row in the partition or each row returned by the query), in the ordered sequence of rows specified in the order_by_clause, beginning with 1.You cannot use ROW_NUMBER or any other analytic function for expr. That is, you can use other built-in function expressions for expr, but you cannot nest analytic functions.按部门分组后根据工资排序，序号rn特征：连续、无并列select t.*, row_number() over(partitionby t.deptno orderby sal desc) rn from emp t;●rankPurposeRANK calculates the rank of a value in a group of values. Rows with equal values for the ranking criteria receive the same rank. Oracle then adds the number of tied rows to the tied rank to calculate the next rank. Therefore, the ranks may not be consecutive numbers.•As an aggregate function, RANK calculates the rank of a hypothetical row identified by the arguments of the function with respect to a given sort specification. The arguments of the function must all evaluate to constant expressions within each aggregate group, because they identify a single row within each group. The constant argument expressions and the expressions in the ORDER BY clause of the aggregate match by position. Therefore, the number of arguments must be the same and their types must be compatible.As an analytic function, RANK computes the rank of each row returned from a query with respect to the other rows returned by the query, based on the values of the value_exprs in the order_by_clause.按部门分组后根据工资排序，序号rn特征：不连续、有并列select t.*, rank() over(partitionby t.deptno orderby sal desc) rn from emp t;dense_rankPurposeDENSE_RANK computes the rank of a row in an ordered group of rows. The ranks are consecutive integers beginning with 1. The largest rank value is the number of unique values returned by the query. Rank values are not skipped in the event of ties. Rows with equal values for the ranking criteria receive the same rank.As an aggregate function, DENSE_RANK calculates the dense rank of a hypothetical row identified by the arguments of the function with respect to a given sort specification. The arguments of the function must all evaluate to constant expressions within each aggregate group, because they identify a single row within each group. The constant argument expressions and the expressions in the order_by_clause of the aggregate match by position. Therefore, the number of arguments must be the same and types must be compatible.As an analytic function, DENSE_RANK computes the rank of each row returned from a query with respect to the other rows, based on the values of the value_exprs in the order_by_clause.按部门分组后根据工资排序，序号rn特征：连续、有并列select t.*, dense_rank() over(partitionby t.deptno orderby sal desc) rn from emp t;(二)分组函数根据查询结果观察三者的区别，grouping sets用起来更灵活。

Oracle分析函数RANK（）,ROW_NUMBER（）,LAG（）等的使用方法

Oracle分析函数RANK（）,ROW_NUMBER（）,LAG（）等的使⽤⽅法ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)表⽰根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序⽽这个值就表⽰每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯⼀的）RANK() 类似，不过RANK 排序的时候跟派名次⼀样，可以并列2个第⼀名之后是第3名LAG 表⽰分组排序后，组内后⾯⼀条记录减前⾯⼀条记录的差，第⼀条可返回 NULLBTW: EXPERT ONE ON ONE 上讲的最详细,还有很多相关特性，⽂档看起来⽐较费劲row_number()和rownum差不多，功能更强⼀点（可以在各个分组内从1开时排序）rank()是跳跃排序，有两个第⼆名时接下来就是第四名（同样是在各个分组内）dense_rank()l是连续排序，有两个第⼆名时仍然跟着第三名。

相⽐之下row_number是没有重复值的lag（arg1,arg2,arg3):arg1是从其他⾏返回的表达式arg2是希望检索的当前⾏分区的偏移量。

是⼀个正的偏移量，时⼀个往回检索以前的⾏的数⽬。

arg3是在arg2表⽰的数⽬超出了分组的范围时返回的值。

SQL> set pagesize 100;SQL> select rownum from emp;ROWNUM----------1234567891011121314已选择14⾏。

已⽤时间: 00: 00: 00.10SQL> select deptno,row_number() over(partition by deptno order by sal) from emp order by deptno;DEPTNO ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYDEPTNOORDERBYSAL)---------- ---------------------------------------------10 12320 1234530 123456已选择14⾏。

oracle的unpivot函数

oracle的unpivot函数Oracle的UNPIVOT函数是一种数据转换工具，它可以将列转换为行，从而为数据分析和报表生成提供了便利。

在数据库中，常常需要对数据进行透视分析，即将某一列的数据展开为多个列，这样可以更方便地进行数据分析和统计。

而UNPIVOT 函数正是为了实现这一目的而设计的。

通过使用UNPIVOT函数，我们可以将多个列转换为一列，并将对应的值转换为行。

在使用UNPIVOT函数时，需要指定要转换的列和对应的值列。

例如，假设我们有一个表格，包含了商品的名称、销售量和销售额等信息。

我们希望将销售量和销售额这两列转换为一列，并将对应的值转换为行。

我们可以使用UNPIVOT函数来实现这个需求。

下面是一个示例：```CREATE TABLE sales (product_name VARCHAR2(100),sales_quantity NUMBER,sales_amount NUMBER);INSERT INTO sales VALUES ('商品A', 100, 1000);INSERT INTO sales VALUES ('商品B', 200, 2000);INSERT INTO sales VALUES ('商品C', 300, 3000);SELECT *FROM salesUNPIVOT (sales_value FOR sales_type IN (sales_quantity, sales_amount));```在上述示例中，我们创建了一个名为sales的表格，包含了商品的名称、销售量和销售额等信息。

然后，我们使用UNPIVOT函数将销售量和销售额这两列转换为一列，并将对应的值转换为行。

最后，我们通过SELECT语句查询转换后的结果。

Oracle分析函数参考手册.doc

FROM employees
GROUP BY manager_id
) b
WHERE a.manager_id=b.manager_id
ORDER BY a.manager_id
--Order by按相应的值(hire_date)进行排序并累计统计
SELECT
manager_id,
first_name||' '||last_name employee_name,
--Partition by Order by首先按相应的值(manager_id,hire_date)排序，并按order by的值(hire_date)进行累计统计
--该平均值由当前员工和与之具有相同经理的前一个和后两个三者的平均数得来
SELECT
manager_id,
first_name||' '||last_name employee_name,
Oracle分析函数——SUM,AVG,MIN,MAX,COUNT
SUM
功能描述：该函数计算组中表达式的累积和。
SAMPLE：下例计算同一经理下员工的薪水累积值
MIN
功能描述：在一个组中的数据窗口中查找表达式的最小值。
SAMPLE：下面例子中dept_min返回当前行所在部门的最小薪水值
CUBE:按照OLAP的CUBE方式进行数据统计,即各个维度均需统计
ROLLUP:
SELECT
department_id,
manager_id,
employee_id,
first_name||' '||last_name employee_name,

oracle高级用法,decode排序,over（partitionbyxorderbyy。。。

oracle⾼级⽤法,decode排序,over（partitionbyxorderbyy。

场景 01 （IN 语句排序 decode() 函数）：1，我们在查询中会经常使⽤这样的⽤法， select * from table_name t where t.id in (1, 3, 7, 9)，这是⼀条查询表中 id 为 1， 3， 7， 9 的数据现在我们加上⼀个需求，要求查出来的数据的顺序和括号内 id 的顺序⼀致，有⼈会说直接 order by t.id 啊，多简单，那假设顺序是乱的呢？⼜假如 id 不是数字，⽽是字符串呢？如 select * from table_name t where t.id in (1, 13, 7, 9) 或者 select * from table_name t where t.id in (‘hjkhjk’, 'sfhjsf', 'sdasda', 'dasdad')2，这时候排序就会很⿇烦，oracle 数据库为我们提供了⼀个强⼤的函数 decode，具体⽤法如下：select * from table_name t where t.id in (1, 3, 7, 9) order by decode (t.id, 1, 1, 3, 2, 7, 3, 9, 4)其中 decode 函数的结果作为 order by 的内容，括号内的参数为（排序字段，值，顺序，值，顺序……），其中，顺序值越⼩，排序越靠前场景 02 （分组排序查询，开窗函数 OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) ）：1，平时做项⽬的时候，我们会经常遇到这种情况，假设⼀张表，每⼀天都会给表中的每⼀个种类添加⼀条数据，现在我们要求根据某个⽇期查询出所有种类的对应数据，这很简单，如 select * from table_name t where t.date = '20190101'2，接下来我们增加难度，要求如果该种类当前查询的⽇期不存在数据，那么取最近的前⼀个有数据的⽇期下的对应数据，通俗点说就是我们要查 20190101 这个⽇期下各种类的数据，但是 A 种类该⽇期没数据，那么就把⽇期提前，⽐如 20181231，如果还没有，就查 20191230，直到找到有数据的⽇期为⽌3，这时候有⼈会说，我们可以先查出每个种类下⼩于等于查询⽇期有数据的最⼤⽇期，在查询数据，这种⽅式可⾏，但是如果表中有⼏千⼏万个种类，这回对性能造成很⼤的压⼒4，这时我们会想到我们要是能把数据根据种类分组，然后按时间倒序取每个分组的第⼀条，不就 OK 了吗？这是我们就要⽤到 oracle 为我们提供的强⼤分析函数，也叫开窗函数 OVER（PARTITION BY X ORDER BY Y DESC）该函数⼀般好结合 ROW_NUMBER() 这个获取序号的函数⼀起结合起来，作为 select 的查询字段使⽤，如：select row_number() over(partition by x order by y desc) rn …… （这种⽅式获取的 rn 就是排序之后的序号）5，其中 PARTITION BY X 是根据 X 字段分组，ORDER BY Y DESC 根据 Y 排序， ROW_NUMBER() 在分组排序完成之后，为每个分组中的数据逐条添加序号，每个分组之间互不⼲扰，都是从 1 开始往后排，这是后我们直接取⾏号为 1 的数据，就完美的完成了 2 提出的需求具体如下，⼀个简单的例⼦6，更多关于开窗函数的⽤法请参考。

oracle lead实例

oracle lead实例
Oracle中的LEAD函数是一种分析函数，它用于访问某一行之后的行的数据。

LEAD函数可以帮助我们在结果集中访问当前行之后的行的数据，而不需要自己编写复杂的逻辑来实现这一功能。

LEAD函数的基本语法如下：
LEAD (expression, offset [, default]) OVER
(partition_clause ORDER BY sort_clause)。

其中，expression是要访问的列或表达式，offset表示要访问的行数之后的行数，default是可选的默认值，partition_clause 是可选的分区条件，sort_clause是用于排序的条件。

通过LEAD函数，我们可以轻松地获取当前行之后的行的数据，这在一些需要比较当前行和后续行数据的场景中非常有用。

例如，我们可以使用LEAD函数来计算某个时间段内的数据变化情况，或者分析某个产品的销售趋势等。

除此之外，LEAD函数还可以与其他分析函数结合使用，以实现
更复杂的数据分析功能。

通过合理地利用LEAD函数，我们可以更加高效地进行数据分析和处理，提升工作效率和数据处理的准确性。

总的来说，Oracle中的LEAD函数是一种非常强大和灵活的分析函数，它为我们提供了方便快捷地访问当前行之后的行数据的功能，帮助我们更好地进行数据分析和处理。

希望这些信息能够帮助到你对Oracle中LEAD函数的理解。

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oracle高级分析函数使用实例2014年11月26日10:26:55∙标签：∙oracle∙1744ORACLE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 200010 andy2 3000 500010 andy3 2000 700030 jack1 5000 1200030 jack2 6000 1800030 jack3 7000 2500020 leno1 4000 2900020 leno2 8000 3700020 leno3 6000 430002 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 4300010 andy2 3000 4300010 andy3 2000 4300020 leno1 4000 4300020 leno2 8000 4300020 leno3 6000 4300030 jack1 5000 4300030 jack2 6000 4300030 jack3 7000 430003.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 4.6510 andy2 3000 5000 43000 6.9810 andy3 2000 7000 43000 4.6530 jack1 5000 12000 43000 11.6330 jack2 6000 18000 43000 13.9530 jack3 7000 25000 43000 16.2820 leno1 4000 29000 43000 9.320 leno2 8000 37000 43000 18.620 leno3 6000 43000 43000 13.954.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 200010 500010 700020 400020 1200020 1800030 500030 1100030 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 700010 700010 700020 1800020 1800020 1800030 1800030 1800030 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 200010 500010 700020 1100020 1900020 2500030 3000030 3600030 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 200010 500010 700020 1100020 1900020 2500030 3000030 3600030 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 4.6510 andy2 3000 5000 7000 42.86 5000 43000 6.9810 andy3 2000 7000 7000 28.57 7000 43000 4.6520 leno1 4000 4000 18000 22.22 11000 43000 9.320 leno2 8000 12000 18000 44.44 19000 43000 18.620 leno3 6000 18000 18000 33.33 25000 43000 13.9530 jack1 5000 5000 18000 27.78 30000 43000 11.6330 jack2 6000 11000 18000 33.33 36000 43000 13.9530 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 120 leno2 8000 130 jack3 7000 16.2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。