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,是SQL2003的针对OLAP的新函数, 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

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