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。
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oracle函数大全(分析函数,聚合函数,转换函数,日期型函数,字符型函数,数值型函数,其他函数)oracle函数大全 (1)oracle分析函数--SQL*PLUS环境 (1)oracle 10g函数大全--聚合函数 (19)oracle 10g函数大全--转换函数 (23)oracle 10g函数大全--日期型函数 (40)oracle 10g函数大全--字符型函数 (45)oracle 10g函数大全--数值型函数 (55)oracle 10g函数大全--其他函数 (58)oracle分析函数--SQL*PLUS环境一、总体介绍1.1.分析函数如何工作语法 FUNCTION_NAME(<参数>,…) OVER (<PARTITION BY 表达式,…> <ORDER BY 表达式 <ASC DESC> <NULLS FIRST NULLS LAST>> <WINDOWING子句>) PARTITION子句ORDER BY子句 WINDOWING子句缺省时相当于RANGE UNBOUNDED PRECEDING1. 值域窗(RANGE WINDOW)RANGE N PRECEDING 仅对数值或日期类型有效,选定窗为排序后当前行之前,某列(即排序列)值大于/小于(当前行该列值–/+ N)的所有行,因此与ORDER BY子句有关系。
2. 行窗(ROW WINDOW)ROWS N PRECEDING 选定窗为当前行及之前N行。
还可以加上BETWEEN AND 形式,例如RANGE BETWEEN m PRECEDING AND n FOLLOWING 函数 AVG(<distinct all> eXPr)一组或选定窗中表达式的平均值 CORR(expr, expr) 即COVAR_POP(exp1,exp2) / (STDDEV_POP(expr1) * STDDEV_POP(expr2)),两个表达式的互相关,-1(反相关) ~1(正相关),0表示不相关COUNT(<distinct> <*> <expr>) 计数COVAR_POP(expr, expr) 总体协方差COVAR_SAMP(expr, expr) 样本协方差CUME_DIST 累积分布,即行在组中的相对位置,返回0 ~ 1DENSE_RANK 行的相对排序(与ORDER BY搭配),相同的值具有一样的序数(NULL计为相同),并不留空序数FIRST_VALUE 一个组的第一个值LAG(expr, <offset>, <default>) 访问之前的行,OFFSET是缺省为1 的正数,表示相对行数,DEFAULT是当超出选定窗范围时的返回值(如第一行不存在之前行)LAST_VALUE 一个组的最后一个值LEAD(expr, <offset>, <default>) 访问之后的行,OFFSET是缺省为1 的正数,表示相对行数,DEFAULT是当超出选定窗范围时的返回值(如最后行不存在之前行)MAX(expr) 最大值MIN(expr) 最小值NTILE(expr) 按表达式的值和行在组中的位置编号,如表达式为4,则组分4份,分别为1 ~ 4的值,而不能等分则多出的部分在值最小的那组PERCENT_RANK 类似CUME_DIST,1/(行的序数 - 1)RANK 相对序数,答应并列,并空出随后序号RATIO_TO_REPORT(expr) 表达式值 / SUM(表达式值)ROW_NUMBER 排序的组中行的偏移STDDEV(expr) 标准差STDDEV_POP(expr) 总体标准差STDDEV_SAMP(expr) 样本标准差SUM(expr) 合计VAR_POP(expr) 总体方差VAR_SAMP(expr) 样本方差VARIANCE(expr) 方差REGR_ xxxx(expr, expr) 线性回归函数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)REGR_COUNT：返回用于填充回归线的非空数字对的数目REGR_R2：返回回归线的决定系数，计算式为：If VAR_POP(expr2) = 0 then return NULLIf VAR_POP(expr1) = 0 and VAR_POP(expr2) != 0 then return 1If VAR_POP(expr1) > 0 and VAR_POP(expr2 != 0 thenreturn POWER(CORR(expr1,expr),2)REGR_AVGX：计算回归线的自变量(expr2)的平均值，去掉了空对(expr1, expr2)后，等于AVG(expr2)REGR_AVGY：计算回归线的应变量(expr1)的平均值，去掉了空对(expr1, expr2)后，等于AVG(expr1)REGR_SXX：返回值等于REGR_COUNT(expr1, expr2) * VAR_POP(expr2)REGR_SYY：返回值等于REGR_COUNT(expr1, expr2) * VAR_POP(expr1)REGR_SXY: 返回值等于REGR_COUNT(expr1, expr2) * COVAR_POP(expr1, expr2) 首先：创建表及接入测试数据create table students(id number(15,0),area varchar2(10),stu_type varchar2(2),score number(20,2));insert into students values(1, '111', 'g', 80 );insert into students values(1, '111', 'j', 80 );insert into students values(1, '222', 'g', 89 );insert into students values(1, '222', 'g', 68 );insert into students values(2, '111', 'g', 80 );insert into students values(2, '111', 'j', 70 );insert into students values(2, '222', 'g', 60 );insert into students values(2, '222', 'j', 65 );insert into students values(3, '111', 'g', 75 );insert into students values(3, '111', 'j', 58 );insert into students values(3, '222', 'g', 58 );insert into students values(3, '222', 'j', 90 );insert into students values(4, '111', 'g', 89 );insert into students values(4, '111', 'j', 90 );insert into students values(4, '222', 'g', 90 );insert into students values(4, '222', 'j', 89 ); commit;二、具体应用：1、分组求和：1.2.GROUP BY子句1.2.1.GROUPING SETSselect id,area,stu_type,sum(score) scorefrom studentsgroup by grouping sets((id,area,stu_type),(id,area),id) order by id,area,stu_type;/*--------理解grouping setsselect a, b, c, sum( d ) from tgroup by grouping sets ( a, b, c )等效于select * from (select a, null, null, sum( d ) from t group by a union allselect null, b, null, sum( d ) from t group by b union allselect null, null, c, sum( d ) from t group by c )*/1.2.2.ROLLUPselect id,area,stu_type,sum(score) scorefrom studentsgroup by rollup(id,area,stu_type)order by id,area,stu_type;1.2.3.rollupselect a, b, c, sum( d )from tgroup by rollup(a, b, c);等效于select * from (select a, b, c, sum( d ) from t group by a, b, c union allselect a, b, null, sum( d ) from t group by a, b union allselect a, null, null, sum( d ) from t group by a union allselect null, null, null, sum( d ) from t)*/1.2.4.CUBEselect id,area,stu_type,sum(score) scorefrom studentsgroup by cube(id,area,stu_type)order by id,area,stu_type;/*--------理解cubeselect a, b, c, sum( d ) from tgroup by cube( a, b, c)等效于select a, b, c, sum( d ) from tgroup by grouping sets(( a, b, c ),( a, b ), ( a ), ( b, c ),( b ), ( a, c ), ( c ),() )*/1.2.5.GROUPING/*从上面的结果中我们很容易发现,每个统计数据所对应的行都会出现null,如何来区分到底是根据那个字段做的汇总呢,grouping函数判断是否合计列!*/select decode(grouping(id),1,'all id',id) id,decode(grouping(area),1,'all area',to_char(area)) area,decode(grouping(stu_type),1,'all_stu_type',stu_type) stu_type, sum(score) scorefrom studentsgroup by cube(id,area,stu_type)order by id,area,stu_type;1.3.OVER()函数的使用1.3.1.统计名次1.3.1.1.D ENSE_RANK()，允许并列名次、名次不间断，如122344456将score按ID分组排名：dense_rank() over(partition by id order by score desc)将score不分组排名：dense_rank() over(order by score desc)select id,area,score,dense_rank() over(partition by id order by score desc) 分组id排序, dense_rank() over(order by score desc) 不分组排序from students order by id,area;1.3.1.2.R OW_NUMBER()，不允许并列名次、相同值名次不重复，结果如123456……将score按ID分组排名：row_number() over(partition by id order by score desc)将score不分组排名：row_number() over(order by score desc)select id,area,score,row_number() over(partition by id order by score desc) 分组id排序,row_number() over(order by score desc) 不分组排序from students order by id,area;1.3.1.3.r ank()，允许并列名次、复制名次自动空缺，结果如12245558……将score按ID分组排名：rank() over(partition by id order by score desc) 将score不分组排名：rank() over(order by score desc)select id,area,score,rank() over(partition by id order by score desc) 分组id排序,rank() over(order by score desc) 不分组排序from students order by id,area;1.3.1.4.c ume_dist()，名次分析——-最大排名/总个数函数：cume_dist() over(order by id)select id,area,score,cume_dist() over(order by id) a, --按ID最大排名/总个数cume_dist() over(partition by id order by score desc) b, --ID分组中，scroe最大排名值/本组总个数row_number() over (order by id) 记录号from students order by id,area;1.3.1.5.c ume_dist()，允许并列名次、复制名次自动空缺，取并列后较大名次，结果如22355778……将score按ID分组排名：cume_dist() over(partition by id order by score desc)*sum(1) over(partition by id)将score不分组排名：cume_dist() over(order by score desc)*sum(1) over() select id,area,score,sum(1) over() as 总数,sum(1) over(partition by id) as 分组个数,(cume_dist() over(partition by id order by score desc))*(sum(1)over(partition by id)) 分组id排序,(cume_dist() over(order by score desc))*(sum(1) over()) 不分组排序from students order by id,area1.3.1.6.s um(),max(),avg(),RATIO_TO_REPORT()－－分组统计select id,area,sum(1) over() as 总记录数,sum(1) over(partition by id) as 分组记录数,sum(score) over() as 总计 ,sum(score) over(partition by id) as 分组求和,sum(score) over(order by id) as 分组连续求和,sum(score) over(partition by id,area) as 分组ID和area求和,sum(score) over(partition by id order by area) as 分组ID并连续按area求和,max(score) over() as 最大值,max(score) over(partition by id) as 分组最大值,max(score) over(order by id) as 分组连续最大值,max(score) over(partition by id,area) as 分组ID和area求最大值,max(score) over(partition by id order by area) as 分组ID并连续按area求最大值,avg(score) over() as 所有平均,avg(score) over(partition by id) as 分组平均,avg(score) over(order by id) as 分组连续平均,avg(score) over(partition by id,area) as 分组ID和area平均,avg(score) over(partition by id order by area) as 分组ID并连续按area平均,RATIO_TO_REPORT(score) over() as "占所有%",RATIO_TO_REPORT(score) over(partition by id) as "占分组%",score from students;3、LAG(COL,n,default)、LEAD(OL,n,default) --取前后边N条数据取前面记录的值：lag(score,n,x) over(order by id)取后面记录的值：lead(score,n,x) over(order by id)参数：n表示移动N条记录，X表示不存在时填充值，iD表示排序列select id,lag(score,1,0) over(order by id) lg,score from students; select id,lead(score,1,0) over(order by id) lg,score from students;4、FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()取第起始1行值：first_value(score,n) over(order by id)取第最后1行值：LAST_value(score,n) over(order by id)select id,first_value(score) over(order by id) fv,score from students; select id,last_value(score) over(order by id) fv,score from students;sum(...) over ...【功能】连续求和分析函数【参数】具体参示例【说明】Oracle分析函数NC示例：select bdcode,sum(1) over(order by bdcode) aa from bd_bdinfo【示例】1.原表信息： SQL> break on deptno skip 1 -- 为效果更明显，把不同部门的数据隔段显示。
Oracle分析函数
Collion 19 -- 经理Collion总销售额
Collion GZ 18
Collion SH 1
Collion 19
JT SH 9
Kevin 19 -- 经理Kevin总销售额
/
insert into test_sales values('SH',7,9,'Kevin',sysdate);
/
insert into test_sales values('SH',5,1,'JT',sysdate);
/
insert into test_sales values('GZ',6,9,'JT',sysdate);
GZ 45 -- GZ 地区销售额
SH 29 -- SH 地区销售额
JT SH 9
JT 18
Kevin SH 19
/
insert into test_sales values('GZ',7,9,'Collion',sysdate);
/
1.查询总销售额，地区销售额和各经理销售情况
solution 1 -- cube()
select manager,location_name,sum(sales) from test_sales
74
2. 查询各经理销售情况 即指定分组
solution 1-- grouping sets()
select manager,location_name,sum(sales) from test_sales
oralce函数
oralce函数Oracle是一种关系数据库管理系统，它使用了一种名为Oracle数据库的数据库管理系统。
Oracle是一种强大的工具，提供了许多内置函数，可以用于在数据库中进行各种操作。
以下是一些常用的Oracle函数。
1.聚合函数-AVG：计算指定列的平均值。
-COUNT：计算指定列中非空数据的数量。
-SUM：计算指定列的总和。
-MAX：找到指定列的最大值。
-MIN：找到指定列的最小值。
2.字符串函数-CONCAT：将两个字符串连接成一个字符串。
-LOWER：将字符串转换为小写。
-UPPER：将字符串转换为大写。
-LENGTH：计算字符串的长度。
-SUBSTR：返回一个字符串的子字符串。
3.数值函数-ROUND：将一个数值四舍五入到指定的小数位数。
-CEIL：向上取整，返回不小于指定数值的最小整数。
-FLOOR：向下取整，返回不大于指定数值的最大整数。
-ABS：返回指定数值的绝对值。
-MOD：返回两个数值的余数。
4.日期和时间函数-SYSDATE：返回当前日期和时间。
-ADD_MONTHS：在指定日期上增加指定的月份。
-TRUNC：截断日期或时间到指定的精度。
-MONTHS_BETWEEN：计算两个日期之间的月数差。
-TO_CHAR：将日期转换为指定格式的字符串。
5.条件函数-DECODE：根据条件返回不同的值。
-CASE：根据条件执行不同的操作。
-NVL：如果给定的表达式为NULL，则将其替换为指定的值。
-NULLIF：如果两个表达式的值相等，则返回NULL。
6.分析函数-ROW_NUMBER：为每一行分配一个唯一的数字。
-RANK：为每一行分配一个排名，如果有并列的值，则排名相同。
-DENSE_RANK：为每一行分配一个排名，如果有并列的值，则排名可以重复。
-LEAD：返回指定行后的值。
-LAG：返回指定行前的值。
上述函数只是Oracle提供的一小部分功能，Oracle还提供了许多其他有用的函数。
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 统计分析函数
oracle 统计/分析函数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：Sql代码1.<analytic-function>(<argument>,<argument>,...)2.over(3.<query-partition-clause>4.<order-by-clause>5.<windowing-clause>6.)说明：<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。
<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：A.asc|desc:指定了排列顺序。
B.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。
oracle分析函数
oracle分析函数Oracle数据库提供了强大的分析函数，这些函数可以用于执行高级数据分析，并得出有关数据集的统计信息。
以下是一些常用的Oracle分析函数：1.ROW_NUMBER(函数ROW_NUMBER(函数返回一个表示每行排序位置的数字。
它通常与ORDERBY子句一起使用，以确定每行的位置。
例如，以下查询将为每个销售订单返回一个唯一的数字，并按订单日期进行排序：```SELECT order_id, order_date, ROW_NUMBER( OVER (ORDER BY order_date) as row_numFROM sales_orders;```2.RANK(函数RANK(函数用于计算一组值的排名。
它将返回一个表示每个值排名的数字，如果有重复的值，则会跳过下一个排名。
例如，以下查询将为每个销售订单返回一个唯一的数字，并按订单总额进行排名：```SELECT order_id, order_total, RANK( OVER (ORDER BYorder_total DESC) as rank_numFROM sales_orders;```3.DENSE_RANK(函数DENSE_RANK(函数类似于RANK(函数，但它不会跳过下一个排名。
如果有两个值具有相同的排名，则它们都将返回相同的排名。
例如，以下查询将为每个销售订单返回一个唯一的数字，并按订单总额进行排名：```SELECT order_id, order_total, DENSE_RANK( OVER (ORDER BY order_total DESC) as dense_rank_numFROM sales_orders;```G(函数和LEAD(函数LAG(函数和LEAD(函数用于访问当前行前一个或后一个行的数据。
例如，以下查询将为每个销售订单返回一个唯一的数字，并显示前一个订单的订单日期和后一个订单的订单日期：```SELECT order_id, order_date, LAG(order_date) OVER (ORDER BY order_date) as prev_order_date,LEAD(order_date) OVER (ORDER BY order_date) asnext_order_dateFROM sales_orders;```5.SUM(函数和AVG(函数SUM(函数和AVG(函数用于计算一组值的总和和平均值。
oracle的函数类型
oracle的函数类型Oracle是一种流行的关系型数据库管理系统，具有各种功能强大的函数类型，以支持数据处理和分析。
以下是Oracle中常见的函数类型：1. 数值函数：- ABS(x)：返回给定数值x的绝对值。
- CEIL(x)：返回大于或等于给定数值x的最小整数。
- FLOOR(x)：返回小于或等于给定数值x的最大整数。
- ROUND(x)：返回给定数值x的四舍五入值。
2. 字符函数：- CONCAT(str1, str2)：返回由字符串str1和str2连接而成的字符串。
- LENGTH(str)：返回给定字符串str的字符长度。
- UPPER(str)：将给定字符串str转换为大写。
- LOWER(str)：将给定字符串str转换为小写。
- SUBSTR(str, start, length)：返回给定字符串str中从指定位置start开始和指定长度length的子字符串。
3. 日期和时间函数：- SYSDATE：返回当前系统日期和时间。
- TRUNC(date, format)：返回给定日期date按照指定格式format截断后的日期。
- ADD_MONTHS(date, n)：返回距给定日期date n个月之后的日期。
- MONTHS_BETWEEN(date1, date2)：返回给定两个日期之间的月份差。
- EXTRACT(field FROM date)：从给定日期中提取指定的字段值，如年份、月份等。
4. 聚合函数：- SUM(column)：返回给定列column的和。
- AVG(column)：返回给定列column的平均值。
- MIN(column)：返回给定列column的最小值。
- MAX(column)：返回给定列column的最大值。
- COUNT(column)：返回给定列column的非空行数。
5. 条件函数：- NVL(expr1, expr2)：如果expr1为NULL，则返回expr2；否则返回expr1。
oracle常用函数及实例分析精品PPT课件
05
数值函数
1. CEIL 2. FLOOR 3. ROUND 4. TRUNC 5. SIGN
04
类型转换函数
1. 字符串转日期to_date(); 2. 日期转字符串to_char() 3. 数字转字符串to_char() 4. 字符串转数字to_number()
05
其他
行转列
实例：
1. rt_realdata_double_value表查询某天各时间压力、浊度的值格式为： （‘2016-05-01 00:05:00’,230,0.8） 2.rms_collecting_data_value表中每个点位的每日水量（用日实际累计流量相减
02
日期函数
1. months_between(date1,date2) 2. Add_months(date,num) 3. Last_day (date) 4. Trunc(date,format) 5. EXTRACT (date_field from [datetime_value|interval_value])
oracle 常用函数及实 例分析
2016-5-29
内容大纲
1
字符串函数
2
日期函数
3
数值函数
4
类型转换函数
5
其他常用的函数及sql技巧(nvl,行转列等)
01
字符串函数
1. SUBSTR(str,a,b) 2. INSTR (str, str2[a,b]) 3. REPLACE （string，search_sngth(str) 5. LTRIM 6. RTRIM 7. upper
）
05
其他
1.Nvl 2.字符串拼接 3.decode
oracle分析函数
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分析函数
Oracle分析函数Oracle分析函数一——函数列表SUM ：该函数计算组中表达式的累积和MIN ：在一个组中的数据窗口中查找表达式的最小值MAX ：在一个组中的数据窗口中查找表达式的最大值AVG：用于计算一个组和数据窗口内表达式的平均值。
COUNT ：对一组内发生的事情进行累积计数-------------------------------------------------------------------------------------------------RANK ：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置DENSE_RANK ：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置FIRST ：从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最前面的一个值的行LAST ：从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最后面的一个值的行FIRST_VALUE ：返回组中数据窗口的第一个值LAST_VALUE ：返回组中数据窗口的最后一个值。
LAG ：可以访问结果集中的其它行而不用进行自连接LEAD ：LEAD与LAG相反，LEAD可以访问组中当前行之后的行ROW_NUMBER：返回有序组中一行的偏移量，从而可用于按特定标准排序的行号----------------------------STDDEV ：计算当前行关于组的标准偏离STDDEV_POP：该函数计算总体标准偏离，并返回总体变量的平方根STDDEV_SAMP：该函数计算累积样本标准偏离，并返回总体变量的平方根VAR_POP ：该函数返回非空集合的总体变量（忽略null）VAR_SAMP ：该函数返回非空集合的样本变量（忽略null）VARIANCE ：如果表达式中行数为1，则返回0，如果表达式中行数大于1，则返回VAR_SAMPCOVAR_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CORR ：返回一对表达式的相关系数-------------------------------------------------------------------------------------------------CUME_DIST ：计算一行在组中的相对位置NTILE ：将一个组分为"表达式"的散列表示PERCENT_RANK：和CUME_DIST（累积分配）函数类似PERCENTILE_DISC：返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值PERCENTILE_CONT：返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值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REGR_ (Linear Regression) Functions：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----------------------------CUBE :按照OLAP的CUBE方式进行数据统计,即各个维度均需统计ROLLUP :SELECTdepartment_id,manager_id,employee_id,first_name||' '||last_name employee_name,hire_date,salary,job_idFROM employeesORDER BY department_id,hire_dateOracle分析函数二——函数用法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函数介绍_非著名函数之分析函数
ORACLE函数介绍非著名函数之分析函数1、CUME_DIST() OVER([partition_clause] order_by_clause) 返回该行在分组序列中的相对位置，返回值介于0到1之间。
注意哟，如果order by的列是desc，则该分组内最大的行返回列值1，如果order by为asc，则该分组内最小的行返回列值1。
例如：SELECT col, value, CUME_DIST() OVER(ORDER BY value DESC) FROM tmp1;2、NTILE(n) OVER([partition_clause] order_by_clause)ntile是个很有意思的统计函数。
它会按照你指定的组数(n)对记录做分组例如：SELECT t.*,ntile(5) over(order by value desc) FROM tmp1 t;3、PERCENT_RANK() OVER([partition_clause] order_by_clause) 与CUME_DIST类似，本函数返回分组序列中各行在分组序列的相对位置。
其返回值也是介于0到1之间，不过其起始值始终为0而终结值始终为1。
例如：SELECT col, value, PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY value) FROM tmp1;4、PERCENTILE_CONT(n) WITHIN GROUP (ORDER BY col [DESC|ASC]) OVER(partition_clause)本函数功能与前面聚合函数处介绍的完全相同，只是一个是聚合函数，一个是分析函数。
例如：--聚合函数SELECT col, max(value), min(value), sum(value),PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY value) a,PERCENTILE_CONT(0.8) WITHIN GROUP(ORDER BY value) bFROM TMP1group by col;--分析函数SELECT col,value,sum(value) over(partition by col) "Sum",PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP( ORDER BY value) OVER(PARTITION BY col) "CONTa",PERCENTILE_CONT(0.8) WITHIN GROUP( ORDER BY value) OVER(PARTITION BY col) "CONTb"FROM TMP1;5、PERCENTILE_DISC(n) WITHIN GROUP (ORDER BY col [DESC|ASC]) OVER(partition_clause)本函数功能与前面聚合函数处介绍的完全相同，只是一个是聚合函数，一个是分析函数。
oracle分析函数汇总
oracle分析函数--SQL*PLUS环境--1、GROUP BY子句--CREATE TEST TABLE AND INSERT TEST DATA. create table students(id number(15,0),area varchar2(10),stu_type varchar2(2),score number(20,2));insert into students values(1, '111', 'g', 80 );insert into students values(1, '111', 'j', 80 );insert into students values(1, '222', 'g', 89 );insert into students values(1, '222', 'g', 68 );insert into students values(2, '111', 'g', 80 );insert into students values(2, '111', 'j', 70 );insert into students values(2, '222', 'g', 60 );insert into students values(2, '222', 'j', 65 );insert into students values(3, '111', 'g', 75 );insert into students values(3, '111', 'j', 58 );insert into students values(3, '222', 'g', 58 );insert into students values(3, '222', 'j', 90 );insert into students values(4, '111', 'g', 89 );insert into students values(4, '111', 'j', 90 );insert into students values(4, '222', 'g', 90 );insert into students values(4, '222', 'j', 89 ); commit;col score format 999999999999.99--A、GROUPING SETSselect id,area,stu_type,sum(score) scorefrom studentsgroup by grouping sets((id,area,stu_type),(id,area),id) order by id,area,stu_type;/*--------理解grouping setsselect a, b, c, sum( d ) from tgroup by grouping sets ( a, b, c )等效于select * from (select a, null, null, sum( d ) from t group by a union allselect null, b, null, sum( d ) from t group by b union allselect null, null, c, sum( d ) from t group by c )*/--B、ROLLUPselect id,area,stu_type,sum(score) score from studentsgroup by rollup(id,area,stu_type)order by id,area,stu_type;/*--------理解rollupselect a, b, c, sum( d )from tgroup by rollup(a, b, c);等效于select * from (select a, b, c, sum( d ) from t group by a, b, c union allselect a, b, null, sum( d ) from t group by a, b union allselect a, null, null, sum( d ) from t group by a union allselect null, null, null, sum( d ) from t)*/--C、CUBEselect id,area,stu_type,sum(score) score from studentsgroup by cube(id,area,stu_type)order by id,area,stu_type;/*--------理解cubeselect a, b, c, sum( d ) from tgroup by cube( a, b, c)等效于select a, b, c, sum( d ) from tgroup by grouping sets(( a, b, c ),( a, b ), ( a ), ( b, c ),( b ), ( a, c ), ( c ),() )*/--D、GROUPING/*从上面的结果中我们很容易发现,每个统计数据所对应的行都会出现null,如何来区分到底是根据那个字段做的汇总呢,grouping函数判断是否合计列!*/select decode(grouping(id),1,'all id',id) id,decode(grouping(area),1,'all area',to_char(area)) area,decode(grouping(stu_type),1,'all_stu_type',stu_type) stu_type,sum(score) scorefrom studentsgroup by cube(id,area,stu_type)order by id,area,stu_type;--2、OVER()函数的使用--1、RANK()、DENSE_RANK() 的、ROW_NUMBER()、CUME_DIST()、MAX()、AVG()break on id skip 1select id,area,score from students order by id,area,score desc;select id,rank() over(partition by id order by score desc) rk,score from students;--允许并列名次、名次不间断select id,dense_rank() over(partition by id order by score desc) rk,score from students;--即使SCORE相同，ROW_NUMBER()结果也是不同select id,row_number() over(partition by ID order by SCORE desc) rn,score from students;select cume_dist() over(order by id) a, --该组最大row_number/所有记录row_numberrow_number() over (order by id) rn,id,area,score from students;select id,max(score) over(partition by id order by score desc) as mx,score from students; select id,area,avg(score) over(partition by id order by area) as avg,score from students; --注意有无order by的区别--按照ID求AVGselect id,avg(score) over(partition by id order by score desc rows between unbounded precedingand unbounded following ) as ag,score from students;--2、SUM()select id,area,score from students order by id,area,score desc;select id,area,score,sum(score) over (order by id,area) 连续求和, --按照OVER后边内容汇总求和sum(score) over () 总和, -- 此处sum(score) over () 等同于sum(score)100*round(score/sum(score) over (),4) "份额(%)"from students;select id,area,score,sum(score) over (partition by id order by area ) 连id续求和, --按照id内容汇总求和sum(score) over (partition by id) id总和, --各id的分数总和100*round(score/sum(score) over (partition by id),4) "id份额(%)",sum(score) over () 总和, -- 此处sum(score) over () 等同于sum(score)100*round(score/sum(score) over (),4) "份额(%)"from students;--4、LAG(COL,n,default)、LEAD(OL,n,default) --取前后边N条数据select id,lag(score,1,0) over(order by id) lg,score from students;select id,lead(score,1,0) over(order by id) lg,score from students;--5、FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()select id,first_value(score) over(order by id) fv,score from students;select id,last_value(score) over(order by id) fv,score from students;。
Oracle分析函数
GROUP BY GROUPING SETS(ROLLUP(A.VPD_COMPID),ROLLUP(TO_CHAR(A.TTIME,'MM')));
--这条语句产生了两个合计行，因为rollup或cube作为grouping sets的参数，相当于对每个
--group by grouping sets(a,b,c)相当于group by a,group by b,group by c
--这三组的union all结果
--1)
SELECT A.VPD_COMPID,TO_CHAR(A.TTIME,'MM'),COUNT(*)
FROM XTBILL2011 A
--为了区别哪些是小计，grouping函数派上用场了！
SELECT A.VPD_COMPID,TO_CHAR(A.TTIME,'MM'),COUNT(*),GROUPING(A.VPD_COMPID),GROUPING(TO_CHAR(A.TTIME,'MM')),
DECODE(GROUPING(A.VPD_COMPID),1,'所有单位',A.VPD_COMPID) VPD_COMPID,
CREATE TABLE t(
ORDER_DATE DATE, --订购日期
ORDER_NO NUMBER, --订购号
ORDER_BOOK VARCHAR2(10), --订购书籍
ORDER_FEE NUMBER, --订单总金额
ORDER_NUM NUMBER
);
INSERT INTO T
SELECT TO_DATE('2010-05-01','YYYY-MM-DD')+LEVEL,
ORACLE_分析函数大全
ORACLE_分析函数大全1.SUM：计算指定列的总和。
用法：SUM(column) OVER (PARTITION BY expression ORDER BY expression)2.AVG：计算指定列的平均值。
用法：AVG(column) OVER (PARTITION BY expression ORDER BY expression)3.COUNT：计算指定列的记录数。
用法：COUNT(column) OVER (PARTITION BY expression ORDER BY expression)4.MAX：计算指定列的最大值。
用法：MAX(column) OVER (PARTITION BY expression ORDER BY expression)5.MIN：计算指定列的最小值。
用法：MIN(column) OVER (PARTITION BY expression ORDER BY expression)6.FIRST_VALUE：计算指定列的第一个值。
用法：FIRST_VALUE(column) OVER (PARTITION BY expression ORDER BY expression)ST_VALUE：计算指定列的最后一个值。
用法：LAST_VALUE(column) OVER (PARTITION BY expression ORDER BY expression)8.LEAD：返回指定行后的值。
用法：LEAD(column, offset, default) OVER (PARTITION BY expression ORDER BY expression)G：返回指定行前的值。
用法：LAG(column, offset, default) OVER (PARTITION BY expression ORDER BY expression)10.RANK：计算指定列的排名（相同值有相同的排名，相同排名后续排名跳过）。
分析函数总结(oracle技术交流群)
分析函数的基础语法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 功能超级壮大、比较复杂，概念分析函数在操作行的集合。
有三种开窗方式: range、row、specifying。
分析函数的四大要点Analytic FunctionPARTITION BY ORDER BYROWS Vs RANGEUNBOUNDED PRECEDING FOLLOWING CURRENT ROW1.有的分析函数能够带window,有的不能带window子句,不能带window子句的比如rank,dense_rank,row_number,FIRST,LAST,lead,lag能够带windows的比如count,SUM,AVG,MIN,MAX,first_value,last_value。
FIRST,LAST里的分析函数部份order BY都是不许诺的有的分析函数，比如row_number,dense_rank,rank是必需要有order BY的。
BY 是按字段值将对应的行分组(不能带括号，带括号的是model和PARTITIONED outer JOIN利用的)，ORDER BY 是组内行的顺序，window子句决定每行对应的窗口范围BY ,ORDER BY ,window子句一起决定了当前行对应的窗口范围，当前行分析函数值确实是基于那个窗口计算的4.注意partition BY,ORDER BY,window子句的关系window子句是在partition by和order BY前提下设定当前行对应的窗口范围的,因此必需有order by才能写window子句。
oracle110个常用函数
oracle110个常用函数
1. ABS()
函数功能：计算数字的绝对值。
使用方法：
SELECT ABS(-10) FROM DUAL;
结果：10
2. CEIL()
函数功能：向上舍入数字，返回不小于给定数字的最小整数。
使用方法：
SELECT CEIL(3.7) FROM DUAL;
结果：4
3. CONCAT()
函数功能：将两个或多个字符串合并为一个。
使用方法：
SELECT CONCAT('Hello', 'World') FROM DUAL;结果：HelloWorld
4. COUNT()
函数功能：统计查询结果的行数。
使用方法：
SELECT COUNT(*) FROM employees;
结果：110
5. CURRVAL()
函数功能：获取序列的当前值。
使用方法：
SELECT employees_seq.CURRVAL FROM DUAL;
结果：110
……〔以下内容省略〕
这是一个oracle110个常用函数的文档，包含了ABS、CEIL等常用函数的功能介绍和使用方法，并提供了相应的例子。
文档采用Markdown格式输出，以便查阅和阅读。
每个函数都有一个标题，然后是函数功能的描述，以及对应的使用方法和一个简单的例如。
这样的格式便于快速查找所需函数和使用方法。
通过这个文档，读者可以快速了解到oracle数据库中的110个常用函数的使用方式和功能，提高数据库开发和查询的效率。
ORACLE常用函数汇总
ORACLE常用函数汇总1.字符串函数：-SUBSTR：从字符串中提取指定位置的子字符串。
示例：SELECT SUBSTR('Hello World', 7, 5) FROM dual; // 输出"World"-CONCAT：将两个字符串连接在一起。
示例：SELECT CONCAT('Hello ', 'World') FROM dual; // 输出"Hello World"-REPLACE：替换字符串中的一些子串。
示例：SELECT REPLACE('Hello World', 'World', 'ORACLE') FROM dual; // 输出 "Hello ORACLE"-UPPER/LOWER：将字符串转换为全大写/全小写。
示例：SELECT UPPER('Hello World') FROM dual; // 输出 "HELLO WORLD"2.数值函数：-ABS：返回数值的绝对值。
示例：SELECT ABS(-10) FROM dual; // 输出 10-CEIL/FLOOR：对数值进行上取整/下取整。
示例：SELECT CEIL(3.7) FROM dual; // 输出 4-ROUND：将数值四舍五入到指定的小数位数。
示例：SELECT ROUND(3.456, 2) FROM dual; // 输出 3.46-MOD：返回两个数相除的余数。
示例：SELECT MOD(10, 3) FROM dual; // 输出 13.日期函数：-SYSDATE：返回当前的系统日期和时间。
示例：SELECT SYSDATE FROM dual; // 输出当前日期和时间-TO_CHAR：将日期转换为指定格式的字符串。
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Oracle 9i 分析函数参考手册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。
下面例子中使用的表来自Oracle自带的HR用户下的表，如果没有安装该用户，可以在SYS用户下运行$ORACLE_HOME/demo/schema/human_resources/hr_main.sql来创建。
少数几个例子需要访问SH用户下的表，如果没有安装该用户，可以在SYS用户下运行$ORACLE_HOME/demo/schema/sales_history/sh_main.sql来创建。
如果未指明缺省是在HR用户下运行例子。
开窗函数的理解：开窗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，举例如下：over（order by salary）按照salary排序进行累计，order by是个默认的开窗函数over（partition by deptno）按照部门分区over（order by salary range between 50 preceding and 150 following）每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过50，之后行幅度值不超过150over（order by salary rows between 50 preceding and 150 following）每行对应的数据窗口是之前50行，之后150行over（order by salary rows between unbounded preceding and unbounded following）每行对应的数据窗口是从第一行到最后一行，等效：over（order by salary range between unbounded preceding and unbounded following）主要参考资料：《expert one-on-one》 Tom Kyte 《Oracle9i SQL Reference》第6章AVG 功能描述：用于计算一个组和数据窗口内表达式的平均值。
SAMPLE：下面的例子中列c_mavg计算员工表中每个员工的平均薪水报告，该平均值由当前员工和与之具有相同经理的前一个和后一个三者的平均数得来；SELECT manager_id, last_name, hire_date, salary, AVG(salary) OVER (PARTITION BY manager_id ORDER BY hire_date ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS c_mavg FROM employees;MANAGER_ID LAST_NAME HIRE_DATE SALARY C_MAVG---------- ------------------------- --------- ---------- ----------100 Kochhar 21-SEP-89 17000 17000100 De Haan 13-JAN-93 17000 15000100 Raphaely 07-DEC-94 11000 11966.6667100 Kaufling 01-MAY-95 7900 10633.3333100 Hartstein 17-FEB-96 13000 9633.33333100 Weiss 18-JUL-96 8000 11666.6667100 Russell 01-OCT-96 14000 11833.3333...CORR 功能描述：返回一对表达式的相关系数，它是如下的缩写：COVAR_POP(expr1,expr2)/STDDEV_POP(expr1)*STDDEV_POP(expr2))从统计上讲，相关性是变量之间关联的强度，变量之间的关联意味着在某种程度上一个变量的值可由其它的值进行预测。
通过返回一个-1~1之间的一个数, 相关系数给出了关联的强度，0表示不相关。
SAMPLE：下例返回1998年月销售收入和月单位销售的关系的累积系数（本例在SH用户下运行）SELECT t.calendar_month_number,CORR (SUM(s.amount_sold),SUM(s.quantity_sold)) OVER (ORDER BY t.calendar_month_number) as CUM_CORRFROM sales s, times tWHERE s.time_id = t.time_idAND calendar_year = 1998GROUP BY t.calendar_month_numberORDER BY t.calendar_month_number;CALENDAR_MONTH_NUMBER CUM_CORR--------------------- ---------1213 .9943093824 .8520408755 .8466522046 .8712506287 .9100298038 .9175563999 .92015435610 .8672025111 .84486476512 .903542662COVAR_POP 功能描述：返回一对表达式的总体协方差。
SAMPLE：下例CUM_COVP返回定价和最小产品价格的累积总体协方差SELECT product_id,supplier_id, COVAR_POP(list_price, min_price) OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVP,COVAR_SAMP(list_price, min_price) OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVSFROM product_information pWHERE category_id = 29ORDER BY product_id, supplier_id;PRODUCT_ID SUPPLIER_ID CUM_COVP CUM_COVS---------- ----------- ---------- ----------1774 103088 01775 103087 1473.25 2946.51794 103096 1702.77778 2554.166671825 103093 1926.25 2568.333332004 103086 1591.4 1989.252005 103086 1512.5 18152416103088 1475.97959 1721.97619..COVAR_SAMP 功能描述：返回一对表达式的样本协方差SAMPLE：下例CUM_COVS返回定价和最小产品价格的累积样本协方差SELECT product_id,supplier_id,COVAR_POP(list_price, min_price) OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVP,COVAR_SAMP(list_price, min_price) OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVSFROM product_information pWHERE category_id = 29ORDER BY product_id, supplier_id;PRODUCT_ID SUPPLIER_ID CUM_COVP CUM_COVS---------- ----------- ---------- ----------1774 103088 01775 103087 1473.25 2946.51794 103096 1702.77778 2554.166671825 103093 1926.25 2568.333332004 103086 1591.4 1989.252005 103086 1512.5 18152416 103088 1475.97959 1721.97619..COUNT 功能描述：对一组内发生的事情进行累积计数，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。
SAMPLE：下面例子中计算每个员工在按薪水排序中当前行附近薪水在[n-50,n+150]之间的行数，n表示当前行的薪水例如，Philtanker的薪水2200，排在他之前的行中薪水大于等于2200-50的有1行，排在他之后的行中薪水小于等于2200＋150的行没有，所以count 计数值cnt3为2（包括自己当前行）；cnt2值相当于小于等于当前行的SALARY值的所有行数SELECT last_name,salary,COUNT(*) OVER () AS cnt1,COUNT(*) OVER (ORDER BY salary) AS cnt2,COUNT(*) OVER (ORDER BY salary RANGE BETWEEN 50 PRECEDING AND 150 FOLLOWING) AS cnt3FROM employees；LAST_NAME SALARY CNT1 CNT2 CNT3------------------------- ---------- ---------- ---------- ----------Olson 2100 107 1 3Markle 2200 107 3 2Philtanker 2200 107 3 2Landry 2400 107 5 8Gee 2400 107 5 8Colmenares 2500 107 11 10Patel 2500 107 11 10..CUME_DIST 功能描述：计算一行在组中的相对位置，CUME_DIST总是返回大于0、小于或等于1的数，该数表示该行在N行中的位置。
例如，在一个3行的组中，返回的累计分布值为1/3、2/3、3/3SAMPLE：下例中计算每个工种的员工按薪水排序依次累积出现的分布百分比SELECT job_id,last_name,salary,CUME_DIST() OVER (PARTITION BY job_id ORDER BY salary) AS cume_distFROM employeesWHERE job_id LIKE 'PU%'；JOB_ID LAST_NAME SALARY CUME_DIST---------- ------------------------- ---------- ----------PU_CLERK Colmenares 2500 .2PU_CLERK Himuro 2600 .4PU_CLERK Tobias 2800 .6PU_CLERK Baida 2900 .8PU_CLERK Khoo 3100 1PU_MAN Raphaely 11000 1DENSE_RANK 功能描述：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置。