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Oracle开发专题之:分析函数(OVER) (摘抄)

原创 Linux操作系统 作者:ofan2012 时间:2012-03-25 12:33:37 0 删除 编辑

目录:
===============================================
1.Oracle分析函数简介
2. Oracle分析函数简单实例
3.分析函数OVER解析

一、Oracle分析函数简介:

在日常的生产环境中,我们接触得比较多的是OLTP系统(Online Transaction Process),这些系统的特点是具备实时要求,或者至少说对响应的时间多长有一定的要求;其次这些系统的业务逻辑一般比较复杂,可能需要经过多次的运算。比如我们经常接触到的电子商城。

在这些系统之外,还有一种称之为OLAP的系统(Online Aanalyse Process),这些系统一般用于系统决策使用。通常和数据仓库、数据分析、数据挖掘等概念联系在一起。这些系统的特点是数据量大,对实时响应的要求不高或者根本不关注这方面的要求,以查询、统计操作为主。

我们来看看下面的几个典型例子:
查找上一年度各个销售区域排名前10的员工
按区域查找上一年度订单总额占区域订单总额20%以上的客户
查找上一年度销售最差的部门所在的区域
查找上一年度销售最好和最差的产品

我们看看上面的几个例子就可以感觉到这几个查询和我们日常遇到的查询有些不同,具体有:

需要对同样的数据进行不同级别的聚合操作
需要在表内将多条数据和同一条数据进行多次的比较
需要在排序完的结果集上进行额外的过滤操作

分析函数语法:
FUNCTION_NAME(,...)
OVER
()

:
sum(sal) over (partition by deptno order by ename) new_alias
sum
就是函数名
(sal)
是分析函数的参数,每个函数有0~3个参数,参数可以是表达式,例如:sum(sal+comm)
over
是一个关键字,用于标识分析函数,否则查询分析器不能区别sum()聚集函数和sum()分析函数
partition by deptno
是可选的分区子句,如果不存在任何分区子句,则全部的结果集可看作一个单一的大区
order by ename
是可选的order by 子句,有些函数需要它,有些则不需要.依靠已排序数据的那些函数,:用于访问结果集中前一行和后一行的LAGLEAD,必须使用,其它函数,AVG,则不需要.在使用了任何排序的开窗函数时,该子句是强制性的,它指定了在计算分析函数时一组内的数据是如何排序的.

1)   FUNCTION子句
ORACLE提供了26个分析函数,按功能分5
分析函数分类
等级(ranking)函数:用于寻找前N种查询
开窗(windowing)函数:用于计算不同的累计,SUM,COUNT,AVG,MIN,MAX,作用于数据的一个窗口上
:
sum(t.sal) over (order by t.deptno,t.ename) running_total,
sum(t.sal) over (partition by t.deptno order by t.ename) department_total
制表(reporting)函数:与开窗函数同名,作用于一个分区或一组上的所有列
:
sum(t.sal) over () running_total2,
sum(t.sal) over (partition by t.deptno ) department_total2
制表函数与开窗函数的关键不同之处在于OVER语句上缺少一个ORDER BY子句!
LAG,LEAD函数:这类函数允许在结果集中向前或向后检索值,为了避免数据的自连接,它们是非常用用的.
VAR_POP,VAR_SAMP,STDEV_POPE
及线性的衰减函数:计算任何未排序分区的统计值

----自己测试

SUM(sal)over(PARTITION BY deptno ORDER BY sal),--对每个分组排序后累计求和

SUM(sal)over(PARTITION BY deptno),--对每个分组求总和

SUM(sal)over(ORDER BY sal),--对此窗口排序然后求和

SUM(sal)over()--对此窗口求和

2)PARTITION子句
按照表达式分区(就是分组),如果省略了分区子句,则全部的结果集被看作是一个单一的组

3)ORDER BY子句
分析函数中ORDER BY的存在将添加一个默认的开窗子句,这意味着计算中所使用的行的集合是当前分区中当前行和前面所有行,没有ORDER BY,默认的窗口是全部的分区 Order by 子句后可以添加nulls last,:order by comm desc nulls last   表示排序时忽略comm列为空的行.   

4)WINDOWING子句
用于定义分析函数将在其上操作的行的集合
Windowing
子句给出了一个定义变化或固定的数据窗口的方法,分析函数将对这些数据进行操作
默认的窗口是一个固定的窗口,仅仅在一组的第一行开始,一直继续到当前行,要使用窗口,必须使用ORDER BY子句
根据2个标准可以建立窗口:数据值的范围(RANGES)或与当前行的行偏移量.

5)Rang窗口
Range 5 preceding:将产生一个滑动窗口,他在组中拥有当前行以前5行的集合
ANGE
窗口仅对NUMBERSDATES起作用,因为不可能从VARCHAR2中增加或减去N个单元
另外的限制是ORDER BY中只能有一列,因而范围实际上是一维的,不能在N维空间中
:
avg(t.sal) over(order by t.hiredate asc range 100 preceding)
统计前100天平均工资

6)Row窗口
利用ROW分区,就没有RANGE分区那样的限制了,数据可以是任何类型,ORDER BY 可以包括很多列

7)Specifying窗口
UNBOUNDED PRECEDING:
这个窗口从当前分区的每一行开始,并结束于正在处理的当前行
CURRENT ROW:
该窗口从当前行开始(并结束)
Numeric Expression PRECEDING:
对该窗口从当前行之前的数字表达式(Numeric Expression)的行开始,RANGE来说,从从行序值小于数字表达式的当前行的值开始.
Numeric Expression FOLLOWING:
该窗口在当前行Numeric Expression行之后的行终止(或开始),且从行序值大于当前行Numeric Expression行的范围开始(或终止)
range between 100 preceding and 100 following:
当前行100,当前后100

注意:分析函数允许你对一个数据集进排序和筛选,这是SQL从来不能实现的.除了最后的Order by子句之外,分析函数是在查询中执行的最后的操作集,这样的话,就不能直接在谓词中使用分析函数,即不能在上面使用wherehaving子句!!!

 

二、Oracle分析函数简单实例:

下面我们通过一个实际的例子:按区域查找上一年度订单总额占区域订单总额20%以上的客户,来看看分析函数的应用。

1】测试环境:

SQL> desc orders_tmp;
 Name                          
Null?    Type
 
----------------------- -------- ----------------
 CUST_NBR                    NOT NULL NUMBER(5)
 REGION_ID                  
NOT NULL NUMBER(5)
 SALESPERSON_ID      
NOT NULL NUMBER(5)
 
YEAR                              NOT NULL NUMBER(4)
 
MONTH                         NOT NULL NUMBER(2)
 TOT_ORDERS              
NOT NULL NUMBER(7)
 TOT_SALES                
NOT NULL NUMBER(11,2)


2】测试数据:

SQL> select * from orders_tmp;

  CUST_NBR  REGION_ID SALESPERSON_ID       
YEAR      MONTH TOT_ORDERS  TOT_SALES
---------- ---------- -------------- ---------- ---------- ---------- ----------
        11          7             11                       2001          7          2      12204
         
4          5              4                         2001         10         2      37802
         
7          6              7                         2001          2          3       3750
        
10          6              8                        2001          1          2      21691
        
10          6              7                        2001          2          3      42624
        
15          7             12                       2000          5          6         24
        
12          7              9                        2000          6          2      50658
         
1          5              2                         2000          3          2      44494
         
1          5              1                         2000          9          2      74864
         
2          5              4                         2000          3          2      35060
         
2          5              4                         2000          4          4       6454
         
2          5              1                         2000         10          4      35580
         
4          5              4                         2000         12          2      39190

13 rows selected.


3】测试语句:

SQL> select o.cust_nbr customer,
  
2         o.region_id region,
  
3         sum(o.tot_sales) cust_sales,
  
4         sum(sum(o.tot_sales)) over(partition by o.region_id) region_sales
  
5    from orders_tmp o
  
6   where o.year = 2001
  
7   group by o.region_id, o.cust_nbr;

  CUSTOMER     REGION CUST_SALES REGION_SALES
---------- ---------- ---------- ------------
         4              5      37802        37802
         
7              6       3750         68065
        
10             6      64315        68065
        
11             7      12204        12204


三、分析函数OVER解析:

请注意上面的绿色高亮部分,group by的意图很明显:将数据按区域ID,客户进行分组,那么Over这一部分有什么用呢?假如我们只需要统计每个区域每个客户的订单总额,那么我们只需要group by o.region_id,o.cust_nbr就够了。但我们还想在每一行显示该客户所在区域的订单总额,这一点和前面的不同:需要在前面分组的基础上按区域累加。很显然group bysum是无法做到这一点的(因为聚集操作的级别不一样,前者是对一个客户,后者是对一批客户)

这就是over函数的作用了!它的作用是告诉SQL引擎:按区域对数据进行分区,然后累积每个区域每个客户的订单总额(sum(sum(o.tot_sales)))

现在我们已经知道2001年度每个客户及其对应区域的订单总额,那么下面就是筛选那些个人订单总额占到区域订单总额20%以上的大客户了

SQL> select *
  
2    from (select o.cust_nbr customer,
  
3                 o.region_id region,
  
4                 sum(o.tot_sales) cust_sales,
  
5                 sum(sum(o.tot_sales)) over(partition by o.region_id) region_sales
  
6            from orders_tmp o
  
7           where o.year = 2001
  
8           group by o.region_id, o.cust_nbr) all_sales
  
9   where all_sales.cust_sales > all_sales.region_sales * 0.2;

  CUSTOMER     REGION CUST_SALES REGION_SALES
---------- ---------- ---------- ------------
         4          5      37802        37802
        
10          6      64315        68065
        
11          7      12204        12204

SQL
> 


现在我们已经知道这些大客户是谁了!哦,不过这还不够,如果我们想要知道每个大客户所占的订单比例呢?看看下面的SQL语句,只需要一个简单的Round函数就搞定了。

SQL> select all_sales.*,
  
2         100 * round(cust_sales / region_sales, 2|| '%' Percent
  3    from (select o.cust_nbr customer,
  
4                 o.region_id region,
  
5                 sum(o.tot_sales) cust_sales,
  
6                 sum(sum(o.tot_sales)) over(partition by o.region_id) region_sales
  
7            from orders_tmp o
  
8           where o.year = 2001
  
9           group by o.region_id, o.cust_nbr) all_sales
 
10   where all_sales.cust_sales > all_sales.region_sales * 0.2;

  CUSTOMER     REGION CUST_SALES REGION_SALES 
PERCENT
---------- ---------- ---------- ------------ ----------------------------------------
         4            5                  37802        37802    100%
        
10           6                  64315        68065      94%
        
11           7                  12204        12204    100%

SQL
> 


总结:

Over函数指明在那些字段上做分析,其内跟Partition by表示对数据进行分组。注意Partition by可以有多个字段。

Over函数可以和其它聚集函数、分析函数搭配,起到不同的作用。例如这里的SUM,还有诸如RankDense_rank等。


Oracle开发专题之:分析函数2(Rank, Dense_rank, row_number)

 

目录
===============================================
1.使用rownum为记录排名
2.使用分析函数来为记录排名
3.使用分析函数为记录进行分组排名

一、使用rownum为记录排名:

在前面一篇《Oracle开发专题之:分析函数》,我们认识了分析函数的基本应用,现在我们再来考虑下面几个问题:

对所有客户按订单总额进行排名
按区域和客户订单总额进行排名
找出订单总额排名前13位的客户
找出订单总额最高、最低的客户
找出订单总额排名前25%的客户

按照前面第一篇文章的思路,我们只能做到对各个分组的数据进行统计,如果需要排名的话那么只需要简单地加上rownum不就行了吗?事实情况是否如此想象般简单,我们来实践一下。

1】测试环境:

SQL> desc user_order;
 Name                                      
Null?    Type
 
----------------------------------------- -------- ----------------------------
 REGION_ID                                          NUMBER(2)
 CUSTOMER_ID                                  NUMBER(
2)
 CUSTOMER_SALES                          NUMBER


2】测试数据:

SQL> select * from user_order order by customer_sales;

 REGION_ID CUSTOMER_ID CUSTOMER_SALES
---------- ----------- --------------
         5           1              151162
        
10          29             903383
         
6           7              971585
        
10          28            986964
         
9          21           1020541
         
9          22           1036146
         
8          16           1068467
         
6           8            1141638
         
5           3            1161286
         
5           5            1169926
         
8          19           1174421
         
7          12           1182275
         
7          11           1190421
         
6          10           1196748
         
6           9            1208959
        
10          30          1216858
         
5             2                1224992
           9             24              1224992
           9             23              1224992
          
8
          18           1253840
         
7          15           1255591
         
7          13           1310434
        
10          27          1322747
         
8          20           1413722
         
6           6            1788836
        
10          26          1808949
         
5           4            1878275
         
7          14           1929774
         
8          17           1944281
         
9          25           2232703

30 rows selected.


注意这里有3条记录的订单总额是一样的。假如我们现在需要筛选排名前12位的客户,如果使用rownum会有什么样的后果呢?

SQL> select rownum, t.*
  
2    from (select * 
  
3            from user_order
  
4           order by customer_sales desc) t
  
5   where rownum <= 12
  
6   order by customer_sales desc;

    ROWNUM  REGION_ID CUSTOMER_ID CUSTOMER_SALES
---------- ---------- ----------- --------------
         1          9                 25        2232703
         
2          8                 17        1944281
         
3          7                 14        1929774
         
4          5                   4        1878275
         
5         10                26        1808949
         
6          6                   6        1788836
         
7          8                 20        1413722
         
8         10                27        1322747
         
9          7                13        1310434
        
10          7               15        1255591
        
11          8               18        1253840
         
12             5                     2          1224992

12 rows selected.


很明显假如只是简单地按rownum进行排序的话,我们漏掉了另外两条记录(参考上面的结果)

二、使用分析函数来为记录排名:

针对上面的情况,Oracle8i开始就提供了3个分析函数:randdense_rankrow_number来解决诸如此类的问题,下面我们来看看这3个分析函数的作用以及彼此之间的区别:

Rank
Dense_rankRow_number函数为每条记录产生一个从1开始至N的自然数,N的值可能小于等于记录的总数。这3个函数的唯一区别在于当碰到相同数据时的排名策略。

ROW_NUMBER

Row_number函数返回一个唯一的值,当碰到相同数据时,排名按照记录集中记录的顺序依次递增。 

DENSE_RANK
Dense_rank函数返回一个唯一的值,除非当碰到相同数据时,此时所有相同数据的排名都是一样的。 

RANK
Rank函数返回一个唯一的值,除非遇到相同的数据时,此时所有相同数据的排名是一样的,同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间空出排名。

这样的介绍有点难懂,我们还是通过实例来说明吧,下面的例子演示了3个不同函数在遇到相同数据时不同排名策略:

SQL> select region_id, customer_id, sum(customer_sales) total,
  
2         rank() over(order by sum(customer_sales) desc) rank,
  
3         dense_rank() over(order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
  
4         row_number() over(order by sum(customer_sales) desc) row_number
  
5    from user_order
  
6   group by region_id, customer_id;

 REGION_ID CUSTOMER_ID      TOTAL       RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER
---------- ----------- ---------- ---------- ---------- ----------
            
         
8          18                1253840         11         11         11
         
5           2                 1224992         12         12         12
         
9          23                1224992         12         12         13
         
9          24                1224992         12         12         14
        
10          30               1216858         15           13            15
   

30 rows selected.


请注意上面的绿色高亮部分,这里生动的演示了3种不同的排名策略:

对于第一条相同的记录,3种函数的排名都是一样的:12

当出现第二条相同的记录时,RankDense_rank依然给出同样的排名12;而row_number则顺延递增为13,依次类推至第三条相同的记录

当排名进行到下一条不同的记录时,可以看到Rank函数在1215之间空出了13,14的排名,因为这2个排名实际上已经被第二、三条相同的记录占了。而Dense_rank则顺序递增。row_number函数也是顺序递增

比较上面3种不同的策略,我们在选择的时候就要根据客户的需求来定夺了:

假如客户就只需要指定数目的记录,那么采用row_number是最简单的,但有漏掉的记录的危险

假如客户需要所有达到排名水平的记录,那么采用rankdense_rank是不错的选择。至于选择哪一种则看客户的需要,选择dense_rank或得到最大的记录

三、使用分析函数为记录进行分组排名:

上面的排名是按订单总额来进行排列的,现在跟进一步:假如是为各个地区的订单总额进行排名呢?这意味着又多了一次分组操作:对记录按地区分组然后进行排名。幸亏Oracle也提供了这样的支持,我们所要做的仅仅是在over函数中order by的前面增加一个分组子句:partition by region_id

SQL> select region_id, customer_id, 
               
sum(customer_sales) total,
  
2         rank() over(partition by region_id
                        
order by sum(customer_sales) desc) rank,
  
3         dense_rank() over(partition by region_id
                        
order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
  
4         row_number() over(partition by region_id
                        
order by sum(customer_sales) desc) row_number

  
5    from user_order
  
6   group by region_id, customer_id;

 REGION_ID CUSTOMER_ID      TOTAL       RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER
---------- ----------- ---------- ---------- ---------- ----------
         5           4                1878275          1          1          1
         
5           2                1224992          2          2          2
         
5           5                1169926          3          3          3
         
6           6                1788836          1          1          1
         
6           9                1208959          2          2          2
         
6          10               1196748          3          3          3       
 

30 rows selected.


现在我们看到的排名将是基于各个地区的,而非所有区域的了!Partition by 子句在排列函数中的作用是将一个结果集划分成几个部分,这样排列函数就能够应用于这各个子集。

前面我们提到的5个问题已经解决了2个了(1,2),剩下的3个问题(Top/Bottom NFirst/Last, NTile)会在下一篇讲解。


Oracle开发专题之:分析函数3(Top/Bottom NFirst/LastNTile)

目录
===============================================
1.带空值的排列
2.Top/Bottom N查询
3.First/Last排名查询
4.按层次查询

一、带空值的排列:

在前面《Oracle开发专题之:分析函数2(RankDense_rankrow_number)》一文中,我们已经知道了如何为一批记录进行全排列、分组排列。假如被排列的数据中含有空值呢?

SQL> select region_id, customer_id,
  
2         sum(customer_sales) cust_sales,
  
3         sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) ran_total,
  
4         rank() over(partition by region_id
  
5                  order by sum(customer_sales) desc) rank
  
6    from user_order
  
7   group by region_id, customer_id;

 REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_SALES  RAN_TOTAL       RANK
---------- ----------- ---------- ---------- ---------- 
        10          31                    6238901          1
        
10          26    1808949    6238901          2
        
10          27    1322747    6238901          3
        
10          30    1216858    6238901          4
        
10          28     986964    6238901          5
        
10          29     903383    6238901          6

我们看到这里有一条记录的CUST_TOTAL字段值为NULL,但居然排在第一名了!显然这不符合情理。所以我们重新调整完善一下我们的排名策略,看看下面的语句:

SQL> select region_id, customer_id,
  
2         sum(customer_sales) cust_total,
  
3         sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) reg_total,
  
4         rank() over(partition by region_id 
                        
order by sum(customer_sales) desc 
NULLS LAST) rank
  
5        from user_order
  
6       group by region_id, customer_id;

 REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL  REG_TOTAL       RANK
---------- ----------- ---------- ---------- ----------
        10          26    1808949     6238901           1
        
10          27    1322747    6238901           2
        
10          30    1216858    6238901           3
        
10          28     986964     6238901           4
        
10          29     903383     6238901           5
        
10          31     6238901                           6

绿色高亮处,NULLS LAST/FIRST告诉Oracle让空值排名最后后第一。

注意是NULLS,不是NULL

二、Top/Bottom N查询:

在日常的工作生产中,我们经常碰到这样的查询:找出排名前5位的订单客户、找出排名前10位的销售人员等等。现在这个对我们来说已经是很简单的问题了。下面我们用一个实际的例子来演示:

1】找出所有订单总额排名前3的大客户:

SQL> select *
SQL
>   from (select region_id,
SQL
>                customer_id,
SQL
>                sum(customer_sales) cust_total,
SQL
>                rank() over(order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank
SQL>           from user_order
SQL
>          group by region_id, customer_id)
SQL
>  where rank <= 3;

 REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL       RANK
---------- ----------- ---------- ----------
         9          25    2232703          1
         
8          17    1944281          2
         
7          14    1929774          3

SQL
> 


2】找出每个区域订单总额排名前3的大客户:

SQL> select *
  
2    from (select region_id,
  
3                 customer_id,
  
4                 sum(customer_sales) cust_total,
  
5                 sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) reg_total,
  
6                 rank() over(partition by region_id
                               
order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank
  7            from user_order
  
8           group by region_id, customer_id)
  
9   where rank <= 3;

 REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL  REG_TOTAL       RANK
---------- ----------- ---------- ---------- ----------
         5           4    1878275    5585641          1
         
5           2    1224992    5585641          2
         
5           5    1169926    5585641          3
         
6           6    1788836    6307766          1
         
6           9    1208959    6307766          2
         
6          10    1196748    6307766          3
         
7          14    1929774    6868495          1
         
7          13    1310434    6868495          2
         
7          15    1255591    6868495          3
         
8          17    1944281    6854731          1
         
8          20    1413722    6854731          2
         
8          18    1253840    6854731          3
         
9          25    2232703    6739374          1
         
9          23    1224992    6739374          2
         
9          24    1224992    6739374          2
        
10          26    1808949    6238901          1
        
10          27    1322747    6238901          2
        
10          30    1216858    6238901          3

18 rows selected.


三、First/Last排名查询:

想象一下下面的情形:找出订单总额最多、最少的客户。按照前面我们学到的知识,这个至少需要2个查询。第一个查询按照订单总额降序排列以期拿到第一名,第二个查询按照订单总额升序排列以期拿到最后一名。是不是很烦?因为Rank函数只告诉我们排名的结果,却无法自动替我们从中筛选结果。

幸好Oracle为我们在排列函数之外提供了两个额外的函数:firstlast函数,专门用来解决这种问题。还是用实例说话:

SQL> select min(customer_id)
  2         keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
  
3         min(customer_id)
  
4         keep (dense_rank last order by sum(customer_sales) desclast
  
5    from user_order
  
6   group by customer_id;

     FIRST       LAST
---------- ----------
        31          1


这里有几个看起来比较疑惑的地方:

为什么这里要用min函数
Keep这个东西是干什么的
fist/last是干什么的
dense_rankdense_rank()有什么不同,能换成rank吗?

首先解答一下第一个问题:min函数的作用是用于当存在多个First/Last情况下保证返回唯一的记录。假如我们去掉会有什么样的后果呢?

SQL> select keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first, 
  
2             keep (dense_rank last order by sum(customer_sales) desc) last
  
3    from user_order
  
4   group by customer_id;
select keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
                        
*
ERROR at line 
1:
ORA
-00907: missing right parenthesis


接下来看看第2个问题:keep是干什么用的?从上面的结果我们已经知道Oracle对排名的结果只保留”2条数据,这就是keep的作用。告诉Oracle只保留符合keep条件的记录。

那么什么才是符合条件的记录呢?这就是第3个问题了。dense_rank是告诉Oracle排列的策略,first/last则告诉最终筛选的条件。

4个问题:如果我们把dense_rank换成rank呢?

SQL> select min(region_id)
  
2          keep(rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
  
3         min(region_id)
  
4          keep(rank last order by sum(customer_sales) desc) last
  
5    from user_order
  
6   group by region_id;
select min(region_id)
*
ERROR at line 
1:
ORA
-02000: missing DENSE_RANK


四、按层次查询:

现在我们已经见识了如何通过Oracle的分析函数来获取Top/Bottom N,第一个,最后一个记录。有时我们会收到类似下面这样的需求:找出订单总额排名前1/5的客户。

很熟悉是不?我们马上会想到第二点中提到的方法,可是rank函数只为我们做好了排名,并不知道每个排名在总排名中的相对位置,这时候就引入了另外一个分析函数NTile,下面我们就以上面的需求为例来讲解一下:

SQL> select region_id,
  
2         customer_id,
  
3         ntile(5over(order by sum(customer_sales) desc) til
  
4    from user_order
  
5   group by region_id, customer_id;

 REGION_ID CUSTOMER_ID       TILE
---------- ----------- ----------
        10          31          1
         
9          25           1
        
10          26          1
         
6           6            1         
         
8          18           2
         
5           2            2
         
9          23           3
         
6           9            3
         
7          11           3
         
5           3            4
         
6           8            4
         
8          16           4
         
6           7            5
        
10          29          5
         
5           1            5


Ntil
函数为各个记录在记录集中的排名计算比例,我们看到所有的记录被分成5个等级,那么假如我们只需要前1/5的记录则只需要截取TILE的值为1的记录就可以了。假如我们需要排名前25%的记录(也就是1/4)那么我们只需要设置ntile(4)就可以了。


Oracle开发专题之:窗口函数

 

 

1.窗口函数简介
2.窗口函数示例-全统计
3.窗口函数进阶-滚动统计(累积/均值)
4.窗口函数进阶-根据时间范围统计
5.窗口函数进阶-first_value/last_value
6.窗口函数进阶-比较相邻记录

一、窗口函数简介:

到目前为止,我们所学习的分析函数在计算/统计一段时间内的数据时特别有用,但是假如计算/统计需要随着遍历记录集的每一条记录而进行呢?举些例子来说:

列出每月的订单总额以及全年的订单总额
列出每月的订单总额以及截至到当前月的订单总额
列出上个月、当月、下一月的订单总额以及全年的订单总额
列出每天的营业额及一周来的总营业额
列出每天的营业额及一周来每天的平均营业额

仔细回顾一下前面我们介绍到的分析函数,我们会发现这些需求和前面有一些不同:前面我们介绍的分析函数用于计算/统计一个明确的阶段/记录集,而这里有部分需求例如2,需要随着遍历记录集的每一条记录的同时进行统计。

也即是说:统计不止发生一次,而是发生多次。统计不至发生在记录集形成后,而是发生在记录集形成的过程中。

这就是我们这次要介绍的窗口函数的应用了。它适用于以下几个场合:

通过指定一批记录:例如从当前记录开始直至某个部分的最后一条记录结束
通过指定一个时间间隔:例如在交易日之前的前30
通过指定一个范围值:例如所有占到当前交易量总额5%的记录

二、窗口函数示例-全统计:

下面我们以需求:列出每月的订单总额以及全年的订单总额为例,来看看窗口函数的应用。

1】测试环境:

SQL> desc orders;
 
名称                    是否为空类型
 
----------------------- -------- ----------------
 MONTH                            NUMBER(2)
 TOT_SALES                    NUMBER

SQL
> 


2】测试数据:

SQL> select * from orders;

     
MONTH  TOT_SALES
---------- ----------
         1     610697
         
2     428676
         
3     637031
         
4     541146
         
5     592935
         
6     501485
         
7     606914
         
8     460520
         
9     392898
        
10     510117
        
11     532889
        
12     492458

已选择12行。


3】测试语句:

回忆一下前面《Oracle开发专题之:分析函数(OVER)》一文中,我们使用了sum(sum(tot_sales)) over (partition by region_id) 来统计每个分区的订单总额。现在我们要统计的不单是每个分区,而是所有分区,partition by region_id在这里不起作用了。

Oracle
为这种情况提供了一个子句:rows between ... preceding and ... following。从字面上猜测它的意思是:在XXX之前和XXX之后的所有记录,实际情况如何让我们通过示例来验证:

SQL> select month,
  
2         sum(tot_sales) month_sales,
  
3         sum(sum(tot_sales)) over (order by month
  
4            rows between unbounded preceding and unbounded following) total_sales
  
5    from orders
  
6   group by month;

     
MONTH MONTH_SALES TOTAL_SALES
---------- ----------- -----------
         1      610697     6307766
         
2      428676     6307766
         
3      637031     6307766
         
4      541146     6307766
         
5      592935     6307766
         
6      501485     6307766
         
7      606914     6307766
         
8      460520     6307766
         
9      392898     6307766
        
10      510117     6307766
        
11      532889     6307766
        
12      492458     6307766

已选择12行。


绿色高亮处的代码在这里发挥了关键作用,它告诉oracle统计从第一条记录开始至最后一条记录的每月销售额。这个统计在记录集形成的过程中执行了12次,这时相当费时的!但至少我们解决了问题。

unbounded preceding and unbouned following
的意思针对当前所有记录的前一条、后一条记录,也就是表中的所有记录。那么假如我们直接指定从第一条记录开始直至末尾呢?看看下面的结果:

SQL> select month,
  
2         sum(tot_sales) month_sales,
  
3         sum(sum(tot_sales)) over (order by month
  
4            rows between 1 preceding and unbounded following) all_sales
  
5    from orders
  
6   group by month;

     
MONTH MONTH_SALES  ALL_SALES
---------- ----------- ----------
         1      610697    6307766
         
2      428676    6307766
         
3      637031    5697069
         
4      541146    5268393
         
5      592935    4631362
         
6      501485    4090216
         
7      606914    3497281
         
8      460520    2995796
         
9      392898    2388882
        
10      510117    1928362
        
11      532889    1535464
        
12      492458    1025347

已选择12行。


很明显这个语句错了。实际1在这里不是从第1条记录开始的意思,而是指当前记录的前一条记录。preceding前面的修饰符是告诉窗口函数执行时参考的记录数,如同unbounded就是告诉oracle不管当前记录是第几条,只要前面有多少条记录,都列入统计的范围。

三、窗口函数进阶-滚动统计(累积/均值)

考虑前面提到的第2个需求:列出每月的订单总额以及截至到当前月的订单总额。也就是说2月份的记录要显示当月的订单总额和1,2月份订单总额的和。3月份要显示当月的订单总额和1,2,3月份订单总额的和,依此类推。

很明显这个需求需要在统计第N月的订单总额时,还要再统计这N个月来的订单总额之和。想想上面的语句,假如我们能够把and unbounded following换成代表当前月份的逻辑多好啊!很幸运的是Oracle考虑到了我们这个需求,为此我们只需要将语句稍微改成: curreent row就可以了。

SQL> select month,
  
2         sum(tot_sales) month_sales,
  
3         sum(sum(tot_sales)) over(order by month
  
4           rows between unbounded preceding and current row) current_total_sales
  
5    from orders
  
6   group by month;

     
MONTH MONTH_SALES CURRENT_TOTAL_SALES
---------- ----------- -------------------
         1      610697              610697
         
2      428676             1039373
         
3      637031             1676404
         
4      541146             2217550
         
5      592935             2810485
         
6      501485             3311970
         
7      606914             3918884
         
8      460520             4379404
         
9      392898             4772302
        
10      510117             5282419
        
11      532889             5815308
        
12      492458             6307766

已选择12行。


现在我们能得到滚动的销售总额了!下面这个统计结果看起来更加完美,它展现了所有我们需要的数据:

SQL> select month,
  
2         sum(tot_sales) month_sales,
  
3         sum(sum(tot_sales)) over(order by month
  
4         rows between unbounded preceding and current row) current_total_sales,
  
5         sum(sum(tot_sales)) over(order by month
  
6         rows between unbounded preceding and unbounded following) total_sales
  
7    from orders
  
8   group by month;

     
MONTH MONTH_SALES CURRENT_TOTAL_SALES TOTAL_SALES
---------- ----------- ------------------- -----------
         1      610697              610697     6307766
         
2      428676             1039373     6307766
         
3      637031             1676404     6307766
         
4      541146             2217550     6307766
         
5      592935             2810485     6307766
         
6      501485             3311970     6307766
         
7      606914             3918884     6307766
         
8      460520             4379404     6307766
         
9      392898             4772302     6307766
        
10      510117             5282419     6307766
        
11      532889             5815308     6307766
        
12      492458             6307766     6307766

已选择12行。


在一些销售报表中我们会时常看到求平均值的需求,有时可能是针对全年的数据求平均值,有时会是针对截至到当前的所有数据求平均值。很简单,只需要将:
sum(sum(tot_sales))
换成avg(sum(tot_sales))即可。

四、窗口函数进阶-根据时间范围统计:

前面我们说过,窗口函数不单适用于指定记录集进行统计,而且也能适用于指定范围进行统计的情况,例如下面这个SQL语句就统计了当天销售额和五天内的评价销售额:

 select trunc(order_dt) day,
             sum(sale_price) daily_sales,
             avg(sum(sale_price)) over (order by trunc(order_dt)
                      range between interval '2' day preceding 
                                     and interval '2' day following) five_day_avg
   from cust_order
 where sale_price is not null 
     and order_dt between to_date('01-jul-2001','dd-mon-yyyy')
     and to_date('31-jul-2001','dd-mon-yyyy')

为了对指定范围进行统计,Oracle使用关键字rangeinterval来指定一个范围。上面的例子告诉Oracle查找当前日期的前2天,后2天范围内的记录,并统计其销售平均值。

五、窗口函数进阶-first_value/last_value

Oracle
提供了2个额外的函数:first_valuelast_value,用于在窗口记录集中查找第一条记录和最后一条记录。假设我们的报表需要显示当前月、上一个月、后一个月的销售情况,以及每3个月的销售平均值,这两个函数就可以派上用场了。

select month,
             first_value(sum(tot_sales)) over (order by month 
                                    rows between 1 preceding and 1 following) prev_month,
 
             sum(tot_sales) monthly_sales,
 
             last_value(sum(tot_sales)) over (order by month 
                                  rows between 1 preceding and 1 following) next_month,
 
             avg(sum(tot_sales)) over (order by month 
                                 rows between 1 preceding and 1 following) rolling_avg
    from orders
 where year = 2001 
      and region_id = 6
  group by month
 order by month;

首先我们来看:rows between 1 preceding and 1 following告诉Oracle在当前记录的前一条、后一条范围内查找并统计,而first_valuelast_value在这3条记录中至分别找出第一条、第三条记录,这样我们就轻松地得到相邻三个月的销售记录及平均值了!

六、窗口函数进阶-比较相邻记录:

通过第五部分的学习,我们知道了如何利用窗口函数来显示相邻的记录,现在假如我们想每次显示当月的销售额和上个月的销售额,应该怎么做呢?

从第五部分的介绍我们可以知道,利用first_value(sum(tot_sales) over (order by month rows between 1 preceding and 0 following))就可以做到了,其实Oracle还有一个更简单的方式让我们来比较2条记录,它就是lag函数。

leg
函数类似于precedingfollowing子句,它能够通过和当前记录的相对位置而被应用,在比较同一个相邻的记录集内两条相邻记录的时候特别有用。

select  month,            
          
sum(tot_sales) monthly_sales,
          lag(
sum(tot_sales), 1over (order by monthprev_month_sales
   
from orders
 
where year = 2001
      
and region_id = 6
  
group by month
 
order by month;

lag(sum(tot_sales),1)中的1表示以1月为基准。


Oracle开发专题之:报表函数

1.报表函数简介
2.RATIO_TO_REPORT函数

一、报表函数简介:

回顾一下前面《Oracle开发专题之:窗口函数》中关于全统计一节,我们使用了Oracle提供的:

sum(sum(tot_sales)) over (order by month rows between unbounded preceding and unbounded following)


来统计全年的订单总额,这个函数会在记录集形成的过程中,每检索一条记录就执行一次,它总共执行了12次。这是非常费时的。实际上我们还有更简便的方法:

SQL> select month,
  
2         sum(tot_sales) month_sales,
  
3         sum(sum(tot_sales)) over(order by month
  
4         rows between unbounded preceding and unbounded following) win_sales,
  
5         sum(sum(tot_sales)) over() rpt_sales
  
6    from orders
  
7   group by month;

     
MONTH MONTH_SALES WINDOW_SALES REPORT_SALES
---------- ----------- ------------ ------------
         1      610697      6307766      6307766
         
2      428676      6307766      6307766
         
3      637031      6307766      6307766
         
4      541146      6307766      6307766
         
5      592935      6307766      6307766
         
6      501485      6307766      6307766
         
7      606914      6307766      6307766
         
8      460520      6307766      6307766
         
9      392898      6307766      6307766
        
10      510117      6307766      6307766
        
11      532889      6307766      6307766
        
12      492458      6307766      6307766

已选择12行。


over
函数的空括号表示该记录集的所有记录都应该被列入统计的范围,如果使用了partition by则先分区,再依次统计各个分区。

二、RATIO_TO_REPORT函数:

报表函数特(窗口函数)特别适合于报表中需要同时显示详细数据和统计数据的情况。例如在销售报告中经常会出现这样的需求:列出上一年度每个月的销售总额、年底销售额以及每个月的销售额占全年总销售额的比例:

方法:

select all_sales.*,
           
100 * round(cust_sales / region_sales, 2|| '%' Percent
 
from (select o.cust_nbr customer,
                        o.region_id region,
                       
sum(o.tot_sales) cust_sales,
                       
sum(sum(o.tot_sales)) over(partition by o.region_id) region_sales
               
from orders_tmp o
            
where o.year = 2001
             
group by o.region_id, o.cust_nbr) all_sales
 
where all_sales.cust_sales > all_sales.region_sales * 0.2;


这是一种笨方法也是最易懂的方法。

方法

select region_id, salesperson_id, 
           
sum(tot_sales) sp_sales,
           
round(sum(tot_sales) sum(sum(tot_sales)
                      
over (partition by region_id), 2) percent_of_region
  
from orders
where year = 2001
 
group by region_id, salesperson_id
 
order by region_id, salesperson_id;


方法

select region_id, salesperson_id, 
            
sum(tot_sales) sp_sales,
            
round(
ratio_to_report(sum(tot_sales)) 
                          
over (partition by region_id), 2) sp_ratio
   
from orders
where year = 2001
group by region_id, salesperson_id
order by region_id, salesperson_id;


Oracle
提供的Ratio_to_report函数允许我们计算每条记录在其对应记录集或其子集中所占的比例。

Oracle开发专题之:分析函数总结

 

这一篇是对前面所有关于分析函数的文章的总结:

一、统计方面:

Sum( ) Over ([Partition by  ] [Order by  ])

Sum( ) Over ([Partition by  ] [Order by  ]  
     Rows 
Between   Preceding And   Following)
       
Sum( ) Over ([Partition by  ] [Order by  ]
     Rows 
Between   Preceding And Current Row)

Sum( ) Over ([Partition by  ] [Order by  ]
     Range 
Between Interval ' ' 'Day' Preceding
                    
And Interval ' ' 'Day' Following )


具体请参考《Oracle开发专题之:分析函数(OVER)》和《Oracle开发专题之:窗口函数


二、排列方面:

Rank() Over ([Partition by  ] [Order by  ] [Nulls First/Last])

  Dense_rank() 
Over ([Patition by  ] [Order by  ] [Nulls First/Last])
   
Row_number() 
Over ([Partitionby  ] [Order by  ] [Nulls First/Last])
   
Ntile( ) 
Over ([Partition by  ] [Order by  ])


具体请参考《Oracle开发专题之:分析函数2

三、最大值/最小值查找方面:

Min( )/Max( ) Keep (Dense_rank First/Last [Partition by  ] [Order by  ])


具体请参考《Oracle开发专题之:分析函数3

四、首记录/末记录查找方面:

First_value / Last_value(Sum( ) Over ([Patition by  ] [Order by  ]
       Rows 
Between   Preceding And   Following  ))


具体请参考《Oracle开发专题之:窗口函数

五、相邻记录之间比较方面:

Lag(Sum( ), 1Over([Patition by  ] [Order by  ])

 

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