建设网站的标语,做一个wordpress模板下载,烟花代码编程python,网站列表页怎么做内链在Oracle中分析函数又称为开窗函数 分为以下两类#xff1a; 第一类#xff1a;是聚合分析函数#xff0c;主要包含#xff08;sum#xff0c;count#xff0c;AVG、MAX、MIN等#xff09;#xff0c;主要是对内部分组的数值按照要求内部聚合处理#xff1b; 第二类 第一类是聚合分析函数主要包含sumcountAVG、MAX、MIN等主要是对内部分组的数值按照要求内部聚合处理 第二类是排序分析函数主要包含ROW_NUMBER、DENSE_RANK、RANK等根据不同要求呈现不同的排序方式。 结构函数介绍
SELECT table.column,
analysis_function() OVER ( [PARTITION BY 字符] [ORDER BY 字段 [rows]] ) as 统计值FROM table;analysis_function表示分析函数对应的有sumcountAVG、MAX、MINROW_NUMBER、DENSE_RANK、RANK等 OVER开窗函数名 partition by :为分组字段 order by :指定排序字段 rows指定数据窗口即指定分析函数要操作的行数
聚合分析函数
一、聚合分析函数与聚合函数的不同 聚合分析函数可以在查询语句中每一组每一行进行聚合聚合函数只能通过group by 整体聚合。 二、聚合分析函数 聚合分析函数中需要填值
--组内计数
count() over(partition by ... order by ...)
--组内最大值
max() over(partition by ... order by ...)
--组内最小值
min() over(partition by ... order by ...)
--组内求和可计算累计求和
sum() over(partition by ... order by ...)
--组内均值
avg() over(partition by ... order by ...)
--组内的第一个值
first_value() over(partition by ... order by ...)
--组内的最后一个值
last_value() over(partition by ... order by ...)
--Lag函数可以在一次查询中取出当前行的同一字段的前面第N行的数据。
lag() over(partition by ... order by ...)
--Lead函数可以在一次查询中取出当前行的同一字段的后面第N行的值。
lead() over(partition by ... order by ...)举例 sum() over(partition by … order by …) 累计求和
select 营销中心,事业部,产品编码,产品名称,品类,年份,月份,月,当月指标金额,sum(当月指标金额) over(partition by 营销中心, 事业部,产品编码,产品名称,品类,年份
ORDER BY 月
) 月累计指标,
sum(当月指标金额) over(partition by 营销中心,事业部,产品编码,年份
ORDER BY 产品编码
) 全年指标
FROM TABLE;排序分析函数
分为 rankdense_rank,row_number 三种排序方式。 对应的函数结构如下所示
rank ( ) over ( [query_partition_clause]order_by_clause )
--rank如果出现两个相同的数据,那么后面的数据就会直接跳过这个排名,比如当第2名和第3名的利润相同时,rank的结果是1,2,2,4select d,l,m,rank() over(partition by d order by l) from aaa;dense_rank ( ) over ([query_partition_clause] order_by_clause )
--dense_rank则不会跳过这个排名,结果是1,2,2,3
select d,l,m,dense_rank() over(partition by d order by l) from aaa;row_number ( ) over ( [query_partition_clause]order_by_clause )
--row_number哪怕是两个数据完全相同,排名也会不一样,结果是1,2,3,4
select d,l,m,row_number() over(partition by d order by l) from aaa;
通过上面的结构可实现按指定的字段分组排序对于相同分组字段的结果集进行排序
排序分析函数中不填值
--重复排序1234
row_number() over(partition by ... order by ...)
--重复跳过排序1224
rank() over(partition by ... order by ...)
--重复不跳过排序1223
dense_rank() over(partition by ... order by ...)
