Oracle的分析函數功能非常強大,工作這些年來經常用到。這次將平時經常使用到的分析函數整理出來,以備日後查看。
我們拿案例來學習,這樣理解起來更容易一些。
1、建表
create table earnings -- 打工賺錢表 ( earnmonth varchar2(6), -- 打工月份 area varchar2(20), -- 打工地區 sno varchar2(10), -- 打工者編號 sname varchar2(20), -- 打工者姓名 times int, -- 本月打工次數 singleincome number(10,2), -- 每次賺多少錢 personincome number(10,2) -- 當月總收入 )
2、插入實驗數據
insert into earnings values('200912','北平','511601','大魁',11,30,11*30); insert into earnings values('200912','北平','511602','大凱',8,25,8*25); insert into earnings values('200912','北平','511603','小東',30,6.25,30*6.25); insert into earnings values('200912','北平','511604','大亮',16,8.25,16*8.25); insert into earnings values('200912','北平','511605','賤敬',30,11,30*11); insert into earnings values('200912','金陵','511301','小玉',15,12.25,15*12.25); insert into earnings values('200912','金陵','511302','小凡',27,16.67,27*16.67); insert into earnings values('200912','金陵','511303','小妮',7,33.33,7*33.33); insert into earnings values('200912','金陵','511304','小俐',0,18,0); insert into earnings values('200912','金陵','511305','雪兒',11,9.88,11*9.88); insert into earnings values('201001','北平','511601','大魁',0,30,0); insert into earnings values('201001','北平','511602','大凱',14,25,14*25); insert into earnings values('201001','北平','511603','小東',19,6.25,19*6.25); insert into earnings values('201001','北平','511604','大亮',7,8.25,7*8.25); insert into earnings values('201001','北平','511605','賤敬',21,11,21*11); insert into earnings values('201001','金陵','511301','小玉',6,12.25,6*12.25); insert into earnings values('201001','金陵','511302','小凡',17,16.67,17*16.67); insert into earnings values('201001','金陵','511303','小妮',27,33.33,27*33.33); insert into earnings values('201001','金陵','511304','小俐',16,18,16*18); insert into earnings values('201001','金陵','511305','雪兒',11,9.88,11*9.88); commit;
3、查看實驗數據
select * from earnings;
查詢結果如下
4、sum函數按照月份,統計每個地區的總收入
select earnmonth, area, sum(personincome) from earnings group by earnmonth,area;
查詢結果如下
5、rollup函數按照月份,地區統計收入
select earnmonth, area, sum(personincome) from earnings group by rollup(earnmonth,area);
查詢結果如下
6、cube函數按照月份,地區進行收入匯總
select earnmonth, area, sum(personincome) from earnings group by cube(earnmonth,area) order by earnmonth,area nulls last;
查詢結果如下
小結:sum是統計求和的函數。
group by 是分組函數,按照earnmonth和area先後次序分組。
以上三例都是先按照earnmonth分組,在earnmonth內部再按area分組,並在area組內統計personincome總合。
group by 後面什麼也不接就是直接分組。
group by 後面接 rollup 是在純粹的 group by 分組上再加上對earnmonth的匯總統計。
group by 後面接 cube 是對earnmonth匯總統計基礎上對area再統計。
另外那個 nulls last 是把空值放在最後。
rollup和cube區別:
如果是ROLLUP(A, B, C)的話,GROUP BY順序
(A、B、C)
(A、B)
(A)
最後對全表進行GROUP BY操作。
如果是GROUP BY CUBE(A, B, C),GROUP BY順序
(A、B、C)
(A、B)
(A、C)
(A)
(B、C)
(B)
(C)
最後對全表進行GROUP BY操作。
7、grouping函數在以上例子中,是用rollup和cube函數都會對結果集產生null,這時候可用grouping函數來確認
該記錄是由哪個字段得出來的
grouping函數用法,帶一個參數,參數為字段名,結果是根據該字段得出來的就返回1,反之返回0
select decode(grouping(earnmonth),1,'所有月份',earnmonth) 月份, decode(grouping(area),1,'全部地區',area) 地區, sum(personincome) 總金額 from earnings group by cube(earnmonth,area) order by earnmonth,area nulls last;
查詢結果如下
8、rank() over開窗函數
按照月份、地區,求打工收入排序
select earnmonth 月份,area 地區,sname 打工者, personincome 收入, rank() over (partition by earnmonth,area order by personincome desc) 排名 from earnings;
查詢結果如下
9、dense_rank() over開窗函數按照月份、地區,求打工收入排序2
select earnmonth 月份,area 地區,sname 打工者, personincome 收入, dense_rank() over (partition by earnmonth,area order by personincome desc) 排名 from earnings;
查詢結果如下
10、row_number() over開窗函數按照月份、地區,求打工收入排序3
select earnmonth 月份,area 地區,sname 打工者, personincome 收入, row_number() over (partition by earnmonth,area order by personincome desc) 排名 from earnings;
查詢結果如下
通過(8)(9)(10)發現rank,dense_rank,row_number的區別:
結果集中如果出現兩個相同的數據,那麼rank會進行跳躍式的排名,
比如兩個第二,那麼沒有第三接下來就是第四;
但是dense_rank不會跳躍式的排名,兩個第二接下來還是第三;
row_number最牛,即使兩個數據相同,排名也不一樣。
11、sum累計求和根據月份求出各個打工者收入總和,按照收入由少到多排序
select earnmonth 月份,area 地區,sname 打工者, sum(personincome) over (partition by earnmonth,area order by personincome) 總收入 from earnings;
查詢結果如下
12、max,min,avg和sum函數綜合運用按照月份和地區求打工收入最高值,最低值,平均值和總額
select distinct earnmonth 月份, area 地區, max(personincome) over(partition by earnmonth,area) 最高值, min(personincome) over(partition by earnmonth,area) 最低值, avg(personincome) over(partition by earnmonth,area) 平均值, sum(personincome) over(partition by earnmonth,area) 總額 from earnings;
查詢結果如下
13、lag和lead函數求出每個打工者上個月和下個月有沒有賺錢(personincome大於零即為賺錢)
select earnmonth 本月,sname 打工者, lag(decode(nvl(personincome,0),0,'沒賺','賺了'),1,0) over(partition by sname order by earnmonth) 上月, lead(decode(nvl(personincome,0),0,'沒賺','賺了'),1,0) over(partition by sname order by earnmonth) 下月 from earnings;
查詢結果如下
說明:Lag和Lead函數可以在一次查詢中取出某個字段的前N行和後N行的數據(可以是其他字段的數據,比如根據字段甲查詢上一行或下兩行的字段乙)
語法如下:
lag(value_expression [,offset] [,default]) over ([query_partition_clase] order_by_clause);
lead(value_expression [,offset] [,default]) over ([query_partition_clase] order_by_clause);
其中:
value_expression:可以是一個字段或一個內建函數。
offset是正整數,默認為1,指往前或往後幾點記錄.因組內第一個條記錄沒有之前的行,最後一行沒有之後的行,default就是用於處理這樣的信息,默認為空。
再講講所謂的開窗函數,依本人遇見,開窗函數就是 over([query_partition_clase] order_by_clause)。比如說,我采用sum求和,rank排序等等,但是我根據什麼來呢?over提供一個窗口,可以根據什麼什麼分組,就用partition by,然後在組內根據什麼什麼進行內部排序,就用 order by。
以上所述是小編給大家介紹的常用Oracle分析函數大全,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對幫客之家網站的支持!