oracle的分析函数over 及开窗函数
一:分析函数over
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。 
下面通过几个例子来说明其应用。                                       
1:统计某商店的营业额。        
     date       sale
     1           20
     2           15
     3           14
     4           18
     5           30
    规则:按天统计:每天都统计前面几天的总额
    得到的结果:
    DATE   SALE       SUM
    ----- -------- ------
    1      20        20           --1天           
    2      15        35           --1天+2天           
    3      14        49           --1天+2天+3天           
    4      18        67            .          
    5      30        97            .
     
2:统计各班成绩第一名的同学信息
    NAME   CLASS S                         
    ----- ----- ---------------------- 
    fda    1      80                     
    ffd    1      78                     
    dss    1      95                     
    cfe    2      74                     
    gds    2      92                     
    gf     3      99                     
    ddd    3      99                     
    adf    3      45                     
    asdf   3      55                     
    3dd    3      78              
   
    通过:   
    --
    select * from                                                                       
    (                                                                            
    select name,class,s,rank()over(partition by class order by s desc) mm from t2
    )                                                                            
    where mm=1 
    --
    得到结果:
    NAME   CLASS S                       MM                                                                                        
    ----- ----- ---------------------- ---------------------- 
    dss    1      95                      1                      
    gds    2      92                      1                      
    gf     3      99                      1                      
    ddd    3      99                      1          
   
    注意:
    1.在求第一名成绩的时候,不能用row_number(),因为如果同班有两个并列第一,row_number()只返回一个结果          
    2.rank()和dense_rank()的区别是:
      --rank()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名
      --dense_rank()l是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名
     
     
3.分类统计 (并显示信息)
    A   B   C                      
    -- -- ---------------------- 
    m   a   2                      
    n   a   3                      
    m   a   2                      
    n   b   2                      
    n   b   1                      
    x   b   3                      
    x   b   2                      
    x   b   4                      
    h   b   3 
   select a,c,sum(c)over(partition by a) from t2                
   得到结果:
   A   B   C        SUM(C)OVER(PARTITIONBYA)      
   -- -- ------- ------------------------ 
   h   b   3        3                        
   m   a   2        4                        
   m   a   2        4                        
   n   a   3        6                        
   n   b   2        6                        
   n   b   1        6                        
   x   b   3        9                        
   x   b   2        9                        
   x   b   4        9

如果用sum,group by 则只能得到
   A   SUM(C)                            
   -- ---------------------- 
   h   3                      
   m   4                      
   n   6                      
   x   9                      
   无法得到B列值

=====
select * from test

数据:
A B C 
1 1 1 
1 2 2 
1 3 3 
2 2 5 
3 4 6

---将B栏位值相同的对应的C 栏位值加总
select a,b,c, SUM(C) OVER (PARTITION BY B) C_Sum
from test

A B C C_SUM 
1 1 1 1 
1 2 2 7 
2 2 5 7 
1 3 3 3 
3 4 6 6

---如果不需要已某个栏位的值分割,那就要用 null

eg: 就是将C的栏位值summary 放在每行后面

select a,b,c, SUM(C) OVER (PARTITION BY null) C_Sum
from test

A B C C_SUM 
1 1 1 17 
1 2 2 17 
1 3 3 17 
2 2 5 17 
3 4 6 17

求个人工资占部门工资的百分比

SQL> select * from salary;

NAME DEPT SAL
---------- ---- -----
a 10 2000
b 10 3000
c 10 5000
d 20 4000

SQL> select name,dept,sal,sal*100/sum(sal) over(partition by dept) percent from salary;

NAME DEPT SAL PERCENT
---------- ---- ----- ----------
a 10 2000 20
b 10 3000 30
c 10 5000 50
d 20 4000 100

二:开窗函数           
      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: 
1:     
   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
2:
over(order by salary range between 5 preceding and 5 following)
   每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过5,之后行幅度值不超过5
   例如:对于以下列
     aa
     1
     2
     2
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     9
   
   sum(aa)over(order by aa range between 2 preceding and 2 following)
   得出的结果是
            AA                       SUM
            ---------------------- ------------------------------------------------------- 
            1                       10                                                      
            2                       14                                                      
            2                       14                                                      
            2                       14                                                      
            3                       18                                                      
            4                       18                                                      
            5                       22                                                      
            6                       18                                                                
            7                       22                                                                
            9                       9                                                                 
             
   就是说,对于aa=5的一行 ,sum为   5-1<=aa<=5+2 的和
   对于aa=2来说 ,sum=1+2+2+2+3+4=14     ;
   又如 对于aa=9 ,9-1<=aa<=9+2 只有9一个数,所以sum=9    ;
              
3:其它:
     over(order by salary rows between 2 preceding and 4 following)
          每行对应的数据窗口是之前2行,之后4行 
4:下面三条语句等效:           
     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)
           等效
     over(partition by null)

sum(nid) over(partition by v1 order by nid)(2007-05-16 16:22:48)
  分类:sql语句

SQL> select n1,v1,nid,sum(nid) over(order by nid) as sum
  2  from t1;

N1 V1                NID        SUM
---------- ---------- ---------- ----------
         1 aa                 61         61
         2 aa                 62        123
         3 aa                 63        186
         4 aa                 64        250

取nid列的累积和,即下面以emp表为例的按部门“连续”求总和

==================================================================

按v1分组取nid的和

SQL> select v1,sum(nid) over (partition by v1 order by v1) as sum_nid from t1;

V1            SUM_NID
---------- ----------
aa                187
aa                187
aa                187
bb                 83

按v1分组取nid的和,并重复行只显示一行

SQL> select distinct * from (select v1,sum(nid) over (partition by v1) as sum_nid from t1);

V1            SUM_NID
---------- ----------
aa                187
bb                 83

==================================================================

再以emp为例

使用子分区查出各部门薪水连续的总和。注意按部门分区 over(...)条件的不同
sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 按部门“连续”求总和
sum(sal) over (partition by deptno) 按部门求总和
sum(sal) over (order by deptno,ename) 不按部门“连续”求总和
sum(sal) over () 不按部门,求所有员工总和,效果等同于sum(sal)。

sql> break on deptno skip 1  -- 为效果更明显,把不同部门的数据隔段显示。

SQL> select deptno,ename,sal,
  2      sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 部门连续求和,
  3      sum(sal) over (partition by deptno) 部门总和,
  4      100*round(sal/sum(sal) over (partition by deptno),4) 部门份额,
  5      sum(sal) over () 总和,
  6      sum(sal) over (order by deptno,ename) 连续求和,
  7      100*round(sal/sum(sal) over (),4) 总份额
  8  from emp;

DEPTNO ENAME             SAL 部门连续求和   部门总和   部门份额       总和   连续求和     总份额

---------- ---------- ---------- ------------ ---------- ---------- ---------- ---------- ----------

10 CLARK            2450         2450       8750         28      29025       2450       8.44

KING             5000         7450       8750      57.14      29025       7450      17.23

MILLER           1300         8750       8750      14.86      29025       8750       4.48

20 ADAMS            1100         1100      10875      10.11      29025       9850       3.79

FORD             3000         4100      10875      27.59      29025      12850      10.34

JONES            2975         7075      10875      27.36      29025      15825      10.25

SCOTT            3000        10075      10875      27.59      29025      18825      10.34

SMITH             800        10875      10875       7.36      29025      19625       2.76

30 ALLEN            1600         1600       9400      17.02      29025      21225       5.51

BLAKE            2850         4450       9400      30.32      29025      24075       9.82

JAMES             950         5400       9400      10.11      29025      25025       3.27

MARTIN           1250         6650       9400       13.3      29025      26275       4.31

TURNER           1500         8150       9400      15.96      29025      27775       5.17

WARD             1250         9400       9400       13.3      29025      29025       4.31

已选择14行。

综合的例子,求和规则有按部门分区的,有不分区的例子

SQL> select deptno,ename,sum(sal) over(partition by deptno order by sal) as sum_sal,
  2         sum(sal) over(order by deptno,sal) as sum_dept_sal
  3  from emp;

DEPTNO ENAME         SUM_SAL SUM_DEPT_SAL
---------- ---------- ---------- ------------
        10 MILLER           1300         1300
           CLARK            3750         3750
           KING             8750         8750

20 SMITH             800         9550
           ADAMS            1900        10650
           JONES            4875        13625
           SCOTT           10875        19625
           FORD            10875        19625

30 JAMES             950        20575
           WARD             3450        23075
           MARTIN           3450        23075
           TURNER           4950        24575
           ALLEN            6550        26175
           BLAKE            9400        29025

已选择14行。

来一个逆序的,即部门从大到小排列,部门里各员工的薪水从高到低排列,累计和的规则不变。

SQL> select deptno,ename,sal,
  2         sum(sal) over (partition by deptno order by deptno desc,sal desc) as sum_sal_order,
  3         sum(sal) over (order by deptno desc,sal desc) as sum
  4  from emp;

DEPTNO ENAME             SAL SUM_SAL_ORDER        SUM
---------- ---------- ---------- ------------- ----------
        30 BLAKE            2850          2850       2850
           ALLEN            1600          4450       4450
           TURNER           1500          5950       5950
           WARD             1250          8450       8450
           MARTIN           1250          8450       8450
           JAMES             950          9400       9400

20 SCOTT            3000          6000      15400
           FORD             3000          6000      15400
           JONES            2975          8975      18375
           ADAMS            1100         10075      19475
           SMITH             800         10875      20275

10 KING             5000          5000      25275
           CLARK            2450          7450      27725
           MILLER           1300          8750      29025

已选择14行。

over(partition by..) 的运用(转)的更多相关文章

  1. Partition:增加分区

    在关系型 DB中,分区表经常使用DateKey(int 数据类型)作为Partition Column,每个月的数据填充到同一个Partition中,由于在Fore-End呈现的报表大多数是基于Mon ...

  2. Partition:Partiton Scheme是否指定Next Used?

    在SQL Server中,为Partition Scheme多次指定Next Used,不会出错,最后一次指定的FileGroup是Partition Scheme的Next Used,建议,在执行P ...

  3. Partition:分区切换(Switch)

    在SQL Server中,对超级大表做数据归档,使用select和delete命令是十分耗费CPU时间和Disk空间的,SQL Server必须记录相应数量的事务日志,而使用switch操作归档分区表 ...

  4. sql 分组取最新的数据sqlserver巧用row_number和partition by分组取top数据

    SQL Server 2005后之后,引入了row_number()函数,row_number()函数的分组排序功能使这种操作变得非常简单 分组取TOP数据是T-SQL中的常用查询, 如学生信息管理系 ...

  5. Oracle Partition Outer Join 稠化报表

    partition outer join实现将稀疏数据转为稠密数据,举例: with t as (select deptno, job, sum(sal) sum_sal from emp group ...

  6. SQLServer中Partition By 函数的使用

    今天群里看到一个问题,在这里概述下:查询出不同分类下的最新记录.一看这不是很简单的么,要分类那就用Group By;要最新记录就用Order By呗.然后在自己的表中试着做出来: 首先呢我把表中的数据 ...

  7. [LeetCode] Partition Equal Subset Sum 相同子集和分割

    Given a non-empty array containing only positive integers, find if the array can be partitioned into ...

  8. [LeetCode] Partition List 划分链表

    Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes gr ...

  9. 快速排序中的partition函数的枢纽元选择,代码细节,以及其标准实现

    很多笔试面试都喜欢考察快排,叫你手写一个也不是啥事.我很早之前就学了这个,对快速排序的过程是很清楚的.但是最近自己尝试手写,发现之前对算法的细节把握不够精准,很多地方甚至只是大脑中的一个映像,而没有理 ...

  10. [bigdata] kafka基本命令 -- 迁移topic partition到指定的broker

    版本 0.9.2 创建topic bin/kafka-topics.sh --create --topic topic_name --partition 6 --replication-factor ...

随机推荐

  1. RestTemplate通过InputStreamResource上传文件

    需求:从ftp取文件并http调用某接口上传此文件 偷懒的话可以从ftp上取文件存到本地,再调用接口上传文件,如下 String ftpPath = "/ftp/path/file.bin& ...

  2. 20175333曹雅坤 实验二 Java面向对象程序设计

    实验二 Java面向对象程序设计 实验内容 1. 初步掌握单元测试和TDD 2. 理解并掌握面向对象三要素:封装.继承.多态 3. 初步掌握UML建模 4. 熟悉S.O.L.I.D原则 5. 了解设计 ...

  3. CentOS7中启动Chrome报错ERROR:zygote_host_impl_linux.cc

    网上查的解决了问题 1. 需要安装libexif 说明我已经安装了libexif 2. 从安全角度考虑,Chrome不应在root环境下运行,如果某些原因必须以root身份运行Chrome,可以运行下 ...

  4. L2-010 排座位 (25 分) (最短路)

    链接:https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805066135879680 题目: 布置宴席最微妙的事情,就是给前 ...

  5. 封装selenium自动化框架中的截图功能

    对selenium自带的截图功能进行封装: 以下为封装的代码,自定义一个.py文件即可,图片路径自己设置一个. #coding:utf-8 class Screen(object): ''' 封装的截 ...

  6. WPF实战之一 桌面消息框(右下角消息弹出框)

    此版本是根据别人的项目改造的,记录下笔记 原文:https://blog.csdn.net/catshitone/article/details/75089069 一.即时弹出 1.创建弹出框 新建一 ...

  7. SQL CE 和 SQLite数据库对比测试

    于项目需要,在客户端需要做数据存储功能,考虑到部署方便同时满足功能需要的情况下选择了SQLCE 和SQLite两种数据库进行客户端数据存储.当然还有很多其他的方式做本地数据存储,比如本地文件存储.微软 ...

  8. JDBC编程六部曲

    今天初学jdbc,明白了大致的编程流程,在此总结一下: JDBC编程可以分为六步——六部曲: * 第一步:注册驱动. * 1.1 获取驱动对象 * 1.2 注册驱动 * 第二步:获取数据库连接 * 第 ...

  9. C#来操作Word

    创建Word: 插入文字,选择文字,编辑文字的字号.粗细.颜色.下划线等: 设置段落的首行缩进.行距: 设置页面页边距和纸张大小: 设置页眉.页码: 插入图片,设置图片宽高以及给图片添加标题: 插入表 ...

  10. python的pandas库学习笔记

    导入: import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 1.两个主要数据结构:Series和DataFrame (1)Series是一种 ...