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Oracle SQL依然无可替代(转)

原创 Linux操作系统 作者:jcszjswkzhou 时间:2019-05-15 17:45:07 0 删除 编辑
Oracle SQL依然无可替代--《Mastering Oracle SQL》,sql,sql教程,Oracle基础
天寒地冻呆在家里又读完了《Mastering Oracle SQL》2nd发现Oracle的功能还是很强悍光函数就有两百个HSQL是很难比拟的接下来的硬骨头看来要么冒险用Hibernate3.0的SQL Mapping功能要么就自己跑JDBC组装VO了 1.报表合计专用的Rollup函数
销售报表
广州 1月 2000元
广州 2月 2500元
广州 4500元
深圳 1月 1000元
深圳 2月 2000元
深圳 3000元
所有地区 7500元

以往的查询SQL:
Select area,month,sum(money) from SaleOrder group by area,month
然后广州深圳的合计和所有地区合计都需要在程序里自行累计
1.其实可以使用如下SQL:
Select area,month,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup(area,month)
就能产生和报表一模一样的纪录 2.如果year不想累加可以写成
Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by year, rollup(month,area)
另外Oracle 9i还支持如下语法:
Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup((year,month),area)
3.如果使用Cube(area,month)而不是RollUp(area,month)除了获得每个地区的合计之外还将获得每个月份的合计在报表最后显示 4.Grouping让合计列更好读
RollUp在显示广州合计时月份列为NULL但更好的做法应该是显示为"所有月份"
Grouping就是用来判断当前Column是否是一个合计列1为yes然后用Decode把它转为"所有月份"
Select Decode(Grouping(area),1,'所有地区',area) area,
Decode(Grouping(month),1,'所有月份',month),
sum(money)
From SaleOrder
Group by RollUp(area,month);
2.对多级层次查询的start with.....connect by
比如人员组织,产品类别,Oracle提供了很经典的方法
SELECT LEVEL, name, emp_id,manager_emp_id
FROM employee
START WITH manager_emp_id is null
CONNECT BY PRIOR emp_id = manager_emp_id;
上面的语句demo了全部的应用,start with指明从哪里开始遍历树,如果从根开始,那么它的manager应该是Null,如果从某个职员开始,可以写成emp_id='11'
CONNECT BY 就是指明父子关系,注意PRIOR位置
另外还有一个LEVEL列,显示节点的层次 3.更多报表/分析决策功能
3.1 分析功能的基本结构
分析功能() over( partion子句,order by子句,窗口子句)
概念上很难讲清楚,还是用例子说话比较好. 3.2 Row_Number 和 Rank, DENSE_Rank
用于选出Top 3 sales这样的报表
当两个业务员可能有相同业绩时,就要使用Rank和Dense_Rank
比如
金额 RowNum Rank Dense_Rank
张三 4000元 1 1 1
李四 3000元 2 2 2
钱五 2000元 3 3 3
孙六 2000元 4 3 3
丁七 1000元 5 5 4 这时,应该把并列第三的钱五和孙六都选进去,所以用Ranking功能比RowNumber保险.至于Desnse还是Ranking就看具体情况了
SELECT salesperson_id, SUM(tot_sales) sp_sales,
RANK( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_rank
FROM orders
GROUP BY salesperson_id
3.3 NTILE 把纪录平分成甲乙丙丁四等
比如我想取得前25%的纪录,或者把25%的纪录当作同一个level平等对待,把另25%当作另一个Level平等对待
SELECT cust_nbr, SUM(tot_sales) cust_sales,
NTILE(4) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_quartile
FROM orders
GROUP BY cust_nbr
ORDER BY 3,2 DESC;
NTITLE(4)把纪录以 SUM(tot_sales)排序分成4份. 3.4 辅助分析列和Windows Function
报表除了基本事实数据外,总希望旁边多些全年总销量,到目前为止的累计销量,前后三个月的平均销量这样的列来参考.
这种前后三个月的平均和到目前为止的累计销量就叫windows function, 见下例
SELECT month, SUM(tot_sales) monthly_sales,
SUM(SUM(tot_sales)) OVER (ORDER BY month
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) max_preceeding
FROM orders
GROUP BY month
ORDER BY month;





SELECT month, SUM(tot_sales) monthly_sales,
AVG(SUM(tot_sales)) OVER (ORDER BY month
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) rolling_avg
FROM orders
GROUP BY month
ORDER BY month;
Windows Function的关键就是Windows子句的几个取值
1 PRECEDING 之前的一条记录
1 FOLLOWING 之后的一条记录
UNBOUNDED PRECEDING 之前的所有记录
CURRENT ROW 当前纪录 4.SubQuery总结
SubQuery天天用了,理论上总结一下.SubQuery 分三种
1.Noncorrelated 子查询 最普通的样式.
2.Correlated Subqueries 把父查询的列拉到子查询里面去,头一回cyt教我的时候理解了半天.
3.Inline View 也被当成最普通的样式用了. 然后Noncorrelated 子查询又有三种情况
1.返回一行一列 where price < (select max(price) from goods )
2.返回多行一列 where price>= ALL (select price from goods where type=2)
or where NOT price< ANY(select price from goods where type=2)
最常用的IN其实就是=ANY()
3.返回多行多列 一次返回多列当然就节省了查询时间
UPDATE monthly_orders
SET (tot_orders, max_order_amt) =
(SELECT COUNT(*), MAX(sale_price)
FROM cust_order)


DELETE FROM line_item
WHERE (order_nbr, part_nbr) IN
(SELECT order_nbr, part_nbr FROM cust_order c)

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