Oracle开发专题之：窗口函数

原文：http://www.blogjava.net/pengpenglin/archive/2008/06/28/211334.html#part1

目录
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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：

①列出每月的订单总额以及全年的订单总额
②列出每月的订单总额以及截至到当前月的订单总额
③列出上个月、当月、下一月的订单总额以及全年的订单总额
④列出每天的营业额及一周来的总营业额
⑤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：

①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
②通过指定一个时间间隔：例如在交易日之前的前30天
③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

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【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range、interval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_value、last_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_value和last_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preceding和following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), 1) over (order by month)  prev_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。

参考资料：《Mastering Oracle SQL》(By Alan Beaulieu, Sanjay Mishra O'Reilly June 2004  0-596-00632-2) 

转载于:https://www.cnblogs.com/ungshow/archive/2009/06/08/1498846.html