转载oracle over、开窗函数、rank、dense_rank的使用

最近又用到oracle over、开窗函数、rank、dense_rank，找了一些前辈写的资料，这里转载一下，以备查用

一、oracle的分析函数over 及开窗函数
一：分析函数over
Oracle从8.1.6开始提供分析函数，分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是
对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。
下面通过几个例子来说明其应用。
1：统计某商店的营业额。
date sale
1 20
2 15
3 14
4 18
5 30
规则：按天统计：每天都统计前面几天的总额
得到的结果：
DATE SALE SUM
----- -------- ------
1 20 20 --1天
2 15 35 --1天＋2天
3 14 49 --1天＋2天＋3天
4 18 67 .
5 30 97 .

2:统计各班成绩第一名的同学信息
NAME CLASS S
----- ----- ----------------------
fda 1 80
ffd 1 78
dss 1 95
cfe 2 74
gds 2 92
gf 3 99
ddd 3 99
adf 3 45
asdf 3 55
3dd 3 78

通过：
--
select * from
(
select name,class,s,rank()over(partition by class order by s desc) mm from t2
)
where mm=1
--
得到结果：
NAME CLASS S MM
----- ----- ---------------------- ----------------------
dss 1 95 1
gds 2 92 1
gf 3 99 1
ddd 3 99 1

注意：
1.在求第一名成绩的时候，不能用row_number()，因为如果同班有两个并列第一，row_number()只返回一个结果
2.rank()和dense_rank()的区别是：
--rank()是跳跃排序，有两个第二名时接下来就是第四名
--dense_rank()l是连续排序，有两个第二名时仍然跟着第三名


3.分类统计 (并显示信息)
A B C
-- -- ----------------------
m a 2
n a 3
m a 2
n b 2
n b 1
x b 3
x b 2
x b 4
h b 3
select a,c,sum(c)over(partition by a) from t2
得到结果：
A B C SUM(C)OVER(PARTITIONBYA)
-- -- ------- ------------------------
h b 3 3
m a 2 4
m a 2 4
n a 3 6
n b 2 6
n b 1 6
x b 3 9
x b 2 9
x b 4 9

如果用sum，group by 则只能得到
A SUM(C)
-- ----------------------
h 3
m 4
n 6
x 9
无法得到B列值

＝＝＝＝＝
select * from test

数据:
A B C
1 1 1
1 2 2
1 3 3
2 2 5
3 4 6


---将B栏位值相同的对应的C 栏位值加总
select a,b,c, SUM(C) OVER (PARTITION BY B) C_Sum
from test

A B C C_SUM
1 1 1 1
1 2 2 7
2 2 5 7
1 3 3 3
3 4 6 6


---如果不需要已某个栏位的值分割,那就要用 null

eg: 就是将C的栏位值summary 放在每行后面

select a,b,c, SUM(C) OVER (PARTITION BY null) C_Sum
from test

A B C C_SUM
1 1 1 17
1 2 2 17
1 3 3 17
2 2 5 17
3 4 6 17



求个人工资占部门工资的百分比

SQL> select * from salary;

NAME DEPT SAL
---------- ---- -----
a 10 2000
b 10 3000
c 10 5000
d 20 4000

SQL> select name,dept,sal,sal*100/sum(sal) over(partition by dept) percent from salary;

NAME DEPT SAL PERCENT
---------- ---- ----- ----------
a 10 2000 20
b 10 3000 30
c 10 5000 50
d 20 4000 100

二：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
over（partition by deptno）按照部门分区
2：
over（order by salary range between 5 preceding and 5 following）
每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过5，之后行幅度值不超过5
例如:对于以下列
aa
1
2
2
2
3
4
5
6
7
9

sum(aa)over（order by aa range between 2 preceding and 2 following）
得出的结果是
AA SUM
---------------------- -------------------------------------------------------
1 10
2 14
2 14
2 14
3 18
4 18
5 22
6 18
7 22
9 9

就是说，对于aa=5的一行 ，sum为 5-1<=aa<=5+2 的和
对于aa=2来说 ，sum=1+2+2+2+3+4=14 ；
又如 对于aa=9 ，9-1<=aa<=9+2 只有9一个数，所以sum=9 ；

3：其它：
over（order by salary rows between 2 preceding and 4 following）
每行对应的数据窗口是之前2行，之后4行
4：下面三条语句等效：
over（order by salary rows between unbounded preceding and unbounded following）
每行对应的数据窗口是从第一行到最后一行，等效：
over（order by salary range between unbounded preceding and unbounded following）
等效
over(partition by null)

二、聚合函数RANK 和 dense_rank 主要的功能是计算一组数值中的排序值。

在9i版本之前，只有分析功能（analytic ），即从一个查询结果中计算每一行的排序值，是基于order_by_clause子句中的value_exprs指定字段的。
其语法为：
RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause )

在9i版本新增加了合计功能（aggregate），即对给定的参数值在设定的排序查询中计算出其排序值。这些参数必须是常数或常值表达式，且必须和ORDER BY子句中的字段个数、位置、类型完全一致。
其语法为：
RANK ( expr [, expr]... ) WITHIN GROUP
( ORDER BY
expr [ DESC | ASC ] [NULLS { FIRST | LAST }]
[, expr [ DESC | ASC ] [NULLS { FIRST | LAST }]]...
)

例子1：
有表Table内容如下
COL1 COL2
1 1
2 1
3 2
3 1
4 1
4 2
5 2
5 2
6 2

分析功能：列出Col2分组后根据Col1排序,并生成数字列。比较实用于在成绩表中查出各科前几名的信息。
SELECT a.*,RANK() OVER(PARTITION BY col2 ORDER BY col1) "Rank" FROM table a;
结果如下：
COL1 COL2 Rank
1 1 1
2 1 2
3 1 3
4 1 4
3 2 1
4 2 2
5 2 3
5 2 3
6 2 5

例子2：
TABLE：A （科目，分数）

数学，80
语文，70
数学，90
数学，60
数学，100
语文，88
语文，65
语文，77


现在我想要的结果是：（即想要每门科目的前3名的分数）


数学，100
数学，90
数学，80
语文，88
语文，77
语文，70
那么语句就这么写：

select * from (select rank() over(partition by 科目 order by 分数 desc) rk,a.* from a) t
where t.rk<=3;

例子3：

合计功能：计算出数值(4,1)在Orade By Col1,Col2排序下的排序值，也就是col1=4,col2=1在排序以后的位置
SELECT RANK(4,3) WITHIN GROUP (ORDER BY col1,col2) "Rank" FROM table;
结果如下：
Rank
4

dense_rank与rank()用法相当，但是有一个区别：dence_rank在并列关系是，相关等级不会跳过。rank则跳过

例如：表

A B C
a liu wang
a jin shu
a cai kai
b yang du
b lin ying
b yao cai
b yang 99

例如：当rank时为：

select m.a,m.b,m.c,rank() over(partition by a order by b) liu from test3 m

A B C LIU
a cai kai 1
a jin shu 2
a liu wang 3
b lin ying 1
b yang du 2
b yang 99 2
b yao cai 4

而如果用dense_rank时为：

select m.a,m.b,m.c,dense_rank() over(partition by a order by b) liu from test3 m

A B C LIU
a cai kai 1
a jin shu 2
a liu wang 3
b lin ying 1
b yang du 2
b yang 99 2
b yao cai 3