iis服务器助手广告广告
返回顶部
首页 > 资讯 > 数据库 >oracle的开窗函数
  • 464
分享到

oracle的开窗函数

2024-04-02 19:04:59 464人浏览 八月长安
摘要

原创select *  from (select province,               

原创

select *

  from (select province,

               commodity,

               sum(price),

               ROW_NUMBER() OVER(PARTITioN BY province  order by sum(price) desc) rn

          from test141211

         group by province, commodity

        -- order by province desc, sum(price) desc

        )

 where rn <= 5


开窗函数 其实就是group by的另一种。它于group by的区别在于开窗函数可以分组列中排序其实就是加了一列影藏列。可以在group by中在分组的意思

---------------------------------------------------------------------------------------


翻译

基本介绍:

Analytic_clause的语法如下:

[ query_partition_clause ] [ order_by_clause [ windowing_clause ] ]

这里:

query_partition_clause是查询分组子句;

order_by_clause是分组排序子句;

windowing_clause是窗口范围子句。

分析函数在查询结果集确定之后才开始进行计算,Analytic_clause就是用来定义函数怎样对查询结果集进行分组计算的。

根据oracle对查询和分析函数的处理方法可知,在select和order by子句中都可以使用分析函数。

query_partition_by、order_by_clause和windowing_clause三个子句是可选的,将三个子句分别简记为p,o,w。

合法的组合方式有如下6种:

1).        Pow

(query_partition_clause order_by_clause windowing_clause)

分组,排序,定义窗口范围

2).        Po

(query_partition_clause order_by_clause)

分组,排序,窗口默认为range between unbounded preceding and current row

3).        P

(query_partition_clause)

分组,不排序,没有窗口

4).        Ow

(order_by_clause windowing_clause)

分组为整个查询结果集,排序,定义窗口范围

5).        O

(order_by_clause)

分组为整个查询结果集,排序,窗口默认为range between unbounded preceding and current row

6).        Null

()

分组为整个查询结果集,不排序,没有窗口

因为只有存在order_by_clause,才能有windowing_clause,故不存在如下两种形式的组合:

pw(query_partition_clause windowing_clause)

w(windowing_clause)

总结

1).        对于是否存在order_by_clause,分析函数可以分为两类,含有order_by_clause的一般称为windowing function,不含的称为reporting function。

2).        Windowing function,对查询结果集进行分组,排序,根据窗口范围计算分组中每一行的函数结果。

3).        Reporting function,对查询结果集进行分组,不排序,窗口范围为整个分组,在每一个分组内,计算整个分组的函数值,再将函数值分别赋给分组内的每一行。

一、开窗函数

    开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化,举例如下:

    1、over(order by salary) 按照salary排序进行累计,order by是个默认的开窗函数。

    SELECT

        EMPLOYEE_ID, SALARY, MANAGER_ID, DEPARTMENT_ID,

        SUM(SALARY) OVER (ORDER BY SALARY) DD

    FROM INFA_TEST.EMPLOYEES EMP

    ORDER BY SALARY

    功能:按salary升序排序,统计小于等于当前salary的salary总和。

    返回结果:

        EMPLOYEE_ID SALARY MANAGER_ID DEPARTMENT_ID DD        

        132         2100   121        50            2100

        128         2200   120        50            6500

        136         2200   122        50            6500

        127         2400   120        50            11300

        135         2400   122        50            11300

        119         2500   114        30            26300

        140         2500   123        50            26300

        144         2500   124        50            26300

        191         2500   122        50            26300

        182         2500   120        50            26300

    注意 SALARY为2200、2400和2500行的DD值

    2、over(partition by DEPARTMENT_ID)按照部门分区。

    SELECT 

        EMPLOYEE_ID, SALARY, MANAGER_ID, DEPARTMENT_ID,

        SUM(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPARTMENT_ID) DD

    FROM INFA_TEST.EMPLOYEES EMP

    ORDER BY DEPARTMENT_ID

    功能:按DEPARTMENT_ID分区,汇总各个部门的SALARY总和。

    返回结果:

     EMPLOYEE_ID  SALARY   MANAGER_ID   DEPARTMENT_ID   DD

     200          4400     101          10              4400

     201          13000    100          20              19000

     202          6000     201          20              19000

     114          11000    100          30              24900

     115          3100     114          30              24900

     116          2900     114          30              24900

     119          2500     114          30              24900

     118          2600     114          30              24900

     117          2800     114          30              24900

     注意 DEPARTMENT_ID为20,30的DD值

    3、over(partition by DEPARTMENT_ID order by SALARY)按照部门分区。

    SELECT 

        EMPLOYEE_ID, SALARY, MANAGER_ID, DEPARTMENT_ID,

        SUM(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPARTMENT_ID ORDER BY SALARY) DD

    FROM INFA_TEST.EMPLOYEES EMP

    ORDER BY DEPARTMENT_ID

   功能:按DEPARTMENT_ID分区,按SALARY升序排序,统计各个部门内部小于当前SALARY的和。

    返回结果:

     EMPLOYEE_ID  SALARY   MANAGER_ID   DEPARTMENT_ID   DD

     200          4400     101          10              4400

     201          13000    100          20              6000

     202          6000     201          20              19000

     114          11000    100          30              2500

     115          3100     114          30              5100

     116          2900     114          30              7900

     119          2500     114          30              10800

     118          2600     114          30              13900

     117          2800     114          30              24900

    注意 DEPARTMENT_ID为20、30的DD值和2中的区别   

    4、over(order by salary range between 50 preceding and 150 following)

    sql> select 

           empno,sal,mgr,deptno,

           sum(sal) over (partition by deptno order by sal 

               RANGE BETWEEN 0 PRECEDING AND 100 FOLLOWING) dd 

         from emp;   

                                                                                                  

    功能:按DEPARTMENT_ID分区,按SALARY升序排序,汇总当前SALARY到比当前SALARY大100之间的SALARY总和。

    返回结果:

EMPNO    SAL    MGR     DEPTNO     DD                                                                                                       

----- ------ ------ -------   --------                                                                                                      

 7934   1300   7782      10     1300                                                                                                        

 7782   2450   7839      10     2450                                                                                                        

 7839   5000             10     5000                                                                                                        

 7369    800   7902      20      800                                                                                                        

 7566   2975   7839      20     5975       3000在2975和(2975+100)之间,故求2975与3000的和                                                                                                 

 7902   3000   7566      20     3000                                                                                                        

 7900    950   7698      30      950                                                                                                        

 7521   1250   7698      30     2500                                                                                                        

 7654   1250   7698      30     2500                                                                                                        

 7844   1500   7698      30     3100                                                                                                        

 7499   1600   7698      30     1600                                                                                                        

 7698   2850   7839      30     2850                                                                                                                                                

已选择12行。                                                                                                                                

    解释:返回前置行和当前行SALARY相等,后续行比他大100的记录,在SALARY列上求和。

    上下边界没有限制:OVER (PARTITION BY DEPARTMENT_ID ORDER BY SALARY RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)      

  SQL> select empno,sal,mgr,deptno,

           sum(sal) over (partition by deptno order by sal 

                RANGE BETWEEN unbounded PRECEDING AND unbounded FOLLOWING) dd 

       from emp;

     EMPNO        SAL        MGR     DEPTNO         DD

---------- ---------- ---------- ---------- ----------

      7934       1300       7782         10       8750

      7782       2450       7839         10       8750

      7839       5000                    10       8750

      7369        800       7902         20       6775

      7566       2975       7839         20       6775

      7902       3000       7566         20       6775

      7900        950       7698         30       9400

      7521       1250       7698         30       9400

      7654       1250       7698         30       9400

      7844       1500       7698         30       9400

      7499       1600       7698         30       9400

      7698       2850       7839         30       9400

已选择12行。

    5、over(order by salary rows between 1 preceding and 2 following)-- 每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过1,之后行幅度值不超过2

  SQL> select empno,sal,mgr,deptno,

            sum(sal) over (partition by deptno order by sal 

            rows BETWEEN 1 PRECEDING AND 2 FOLLOWING) dd 

       from emp;

    返回结果

        EMPNO        SAL        MGR     DEPTNO         DD

---------- ---------- ---------- ---------- ----------

      7934       1300       7782         10       8750

      7782       2450       7839         10       8750

      7839       5000                    10       7450

      7369        800       7902         20       6775

      7566       2975       7839         20       6775

      7902       3000       7566         20       5975

      7900        950       7698         30       3450

      7521       1250       7698         30       4950

      7654       1250       7698         30       5600

      7844       1500       7698         30       7200

      7499       1600       7698         30       5950

      7698       2850       7839         30       4450

已选择12行。


您可能感兴趣的文档:

--结束END--

本文标题: oracle的开窗函数

本文链接: https://www.lsjlt.com/news/43909.html(转载时请注明来源链接)

有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

本篇文章演示代码以及资料文档资料下载

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档
猜你喜欢
  • ORACLE数据库 开窗函数
    开窗函数 2.1开窗函数的定义及语法 开窗函数(又名:分析函数,窗口函数,OLAP函数) 聚合函数:将数据按照一定的规则分组,统一分析各组的某项情况,每个分组返回一行结果 开窗函数:将数据按照一定的规则分组,统一分析各组的某项情况,每行数据...
    99+
    2023-09-02
    数据库 oracle python
  • Oracle分析函数之开窗函数over()详解
    分析函数是什么? 分析函数是Oracle专门用于 解决复杂报表统计需求 的功能强大的函数, 它可以在数据中进行分组然后计算基于组的某种统计值 ,并且每一组的每一行都可以返回一个统计值。 ...
    99+
    2024-04-02
  • MySQL:开窗函数
    当查询条件需要用到复杂子查询时,聚合函数操作起来非常麻烦,因此使用开窗函数能够轻松实现。 注意:在Oracle中称为分析函数。            在MySQL中称为开窗函数,使用于MySQL8.0以上版本,sql sever、hive、...
    99+
    2023-09-03
    mysql 数据库
  • MySQL 开窗函数
    目录(1)开窗函数的定义(2)开窗函数的实际应用场景结合order by关键词和limit关键词是可以解决很多的topN问题,比如从二手房数据集中查询出某个地区的最贵的10套房,从电...
    99+
    2024-04-02
  • MySQL8.0数据库开窗函数
    简介       数据库开窗函数是一种在SQL中使用的函数,它可以用来对结果集中的数据进行分组和排序,以便更好地分析和处理数据。开窗函数与聚合函数不同,它不会将多行数据聚合成一行,而是保留每一行数据,并对其进行分组和排序。 常见的开窗函...
    99+
    2023-09-13
    数据库 mysql
  • SQL中的开窗函数是什么
    本篇内容主要讲解“SQL中的开窗函数是什么”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“SQL中的开窗函数是什么”吧!OVER的定义OVER用于为行定义一个窗口...
    99+
    2024-04-02
  • SQL窗口函数之取值窗口函数的使用
    目录案例分析1.环比分析2.同比分析3.复合增长率4.不同产品最高和最低销售额示例表和脚本关于窗口函数的基础,请看文章SQL窗口函数 取值窗口函数可以用于返回窗口内指定位置的数据行。...
    99+
    2024-04-02
  • 【Mysql系列】LAG与LEAD开窗函数
    💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,...
    99+
    2023-12-22
    mysql 数据库
  • SQL窗口函数之排名窗口函数的使用
    目录案例分析案例使用的示例表1.环比分析2.同比分析3.复合增长率4.不同产品最高和最低销售额示例表和脚本关于窗口函数的基础,请看文章SQL窗口函数 取值窗口函数可以用于返回窗口内指...
    99+
    2024-04-02
  • MySQL中如何使用开窗函数
    这篇文章主要介绍了MySQL中如何使用开窗函数,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。(1)开窗函数的定义开窗函数也叫OLAP函数(Online Analytical ...
    99+
    2023-06-29
  • oracle窗口函数的使用方法是什么
    在Oracle数据库中,窗口函数是一种用于执行聚合、排序、排名等操作的特殊函数。窗口函数不会合并行,而是在查询结果的每一行上执行计算...
    99+
    2024-04-09
    oracle
  • oracle窗口函数的执行流程是什么
    Oracle窗口函数的执行流程大致如下: 首先,确定窗口函数所应用的数据集,即确定数据集的排序顺序和分区方式。 接着,对数据...
    99+
    2024-04-09
    oracle
  • 窗口函数OVER(PARTITION BY)详细用法——语法+函数+开窗范围ROWS和RANGE
    目录 一、函数写法 二、开窗的窗口范围ROWS与RANGE 1.范围限定用法 2.ROWS和RANGE的区别 (1) ROWS按行数限定 (2) RANGE按数据范围限定         order by 数字               ...
    99+
    2023-09-02
    数据库 mysql sql
  • SQL中的开窗函数详解可代替聚合函数使用
     在没学习开窗函数之前,我们都知道,用了分组之后,查询字段就只能是分组字段和聚合的字段,这带来了极大的不方便,有时我们查询时需要分组,又需要查询不分组的字段,每次都要又到子查询,这样显得sql语句...
    99+
    2024-04-02
  • SparkSQL开窗函数分析使用示例
    目录聚合函数和开窗函数开窗函数聚合开窗函数排序开窗函数开窗函数能在每行的最后一行都显示聚合函数的结果,所以聚合函数可以用作开窗函数 聚合函数和开窗函数 聚合函数是将多行变成一行,如果...
    99+
    2023-01-28
    SparkSQL开窗函数 SparkSQL窗口函数
  • Mysql 窗口函数
    一, MySQl 8.0 窗口函数 窗口函数适用场景: 对分组统计结果中的每一条记录进行计算的场景下, 使用窗口函数更好, 注意, 是每一条!! 因为MySQL的普通聚合函数的结果(如 group...
    99+
    2023-09-17
    scala spark java
  • Sql Server 开窗函数Over()的使用实例详解
    利用over(),将统计信息计算出来,然后直接筛选结果集 declare @t table( ProductID int, ProductName varchar(20), ProductTy...
    99+
    2024-04-02
  • MYSQL窗口函数(Rows & Range)——滑动窗口函数用法
    语法介绍 窗口函数语法: over (partition by order by rows/range子句 ) 可以放以下两种函数: 1) 专用窗口函数,包括后面要讲到的rank, den...
    99+
    2023-09-03
    mysql 数据库
  • SQL窗口函数之聚合窗口函数的使用(count,max,min,sum)
    目录案例分析1.移动平均值2.累计求和(ROW)3.累计求和(RANGE)示例表和脚本关于窗口函数的基础,请看文章SQL窗口函数 许多常见的聚合函数也可以作为窗口函数使用,包括AVG...
    99+
    2024-04-02
  • SQL窗口函数之排名窗口函数怎么使用
    这篇文章主要介绍“SQL窗口函数之排名窗口函数怎么使用”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“SQL窗口函数之排名窗口函数怎么使用”文章能帮助大家解决问题。取...
    99+
    2024-04-02
软考高级职称资格查询
编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
  • 官方手机版

  • 微信公众号

  • 商务合作