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本文講述Oracle分析函數用法,首先建庫:
Sql代碼
- 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
- )
然後插入實驗資料:
Sql代碼
- 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);
然後看看剛剛建好的庫:
Sql代碼
- select * from earnings;
(1)sum函數,統計總合
按照月份,統計每個地區的總收入
Sql代碼
- select earnmonth, area, sum(personincome)
- from earnings
- group by earnmonth,area;
查看結果如下:
(2)rollup函數
按照月份,地區統計收入
Sql代碼
- select earnmonth, area, sum(personincome)
- from earnings
- group by rollup(earnmonth,area);
查看結果如下:
(3)cube函數
按照月份,地區進行收入總匯總
Sql代碼
- select earnmonth, area, sum(personincome)
- from earnings
- group by cube(earnmonth,area)
- order by earnmonth,area nulls last;
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。
(4)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
該記錄是由哪個欄位得出來的
grouping函數用法,帶一個參數,參數為欄位名,結果是根據該欄位得出來的就返回1,反之返回0
Sql代碼
- 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;
查看結果如下:
(5)rank() over開窗函數
按照月份、地區,求打工收入排序
Sql代碼
- 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;
查看結果:
(6)dense_rank() over開窗函數
按照月份、地區,求打工收入排序2
Sql代碼
- 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;
結果如下:
(7)row_number() over開窗函數
按照月份、地區,求打工收入排序3
Sql代碼
- 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;
結果如下:
通過(5)(6)(7)發現rank,dense_rank,row_number的區別:
結果集中如果出現兩個相同的資料,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,即使兩個資料相同,排名也不一樣。
(8)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
Sql代碼
- 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;
查看結果如下:
(9)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
Sql代碼
- 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;
結果如下:
(10)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)
Sql代碼
- 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;
說明:Lag和Lead函數可以在一次查詢中取出某個欄位的前N行和後N行的資料(可以是其他欄位的資料,比如根據欄位甲查詢上一行或下兩行的欄位乙),原來沒有分析函數的時候採用子查詢方法,但是比較麻煩,慚愧,我用子查詢有的還查不出來呢。
文法如下:
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:可以是一個欄位或一個內建函數。
offset是正整數,預設為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資訊,預設為空白。
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,我採用sum求和,rank排序等等,但是我根據什麼來呢?over提供一個視窗,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。
這就是我理解的開窗函數。好了本文先寫到這,以後再有什麼心得體會再來補充。
Oracle分析函數