Oracle分析函数简述

基本上所有的分析函数均是这种格式：

函数名称 ([参数]) OVER (analytic_clause)
analytic_clause包含：[partition 子句][ order 子句 [window子句]]

● Partition 子句：Partition by exp1[ ,exp2]...
Partition没啥说的，功能强大参数少，主要用于分组，可以理解成select中的group by。不过它跟select语句后跟的group by 子句并不冲突。

● Order子句：Order by exp1[asc|desc] [ ,exp2 [asc|desc]]... [nulls first|last]。部分函数支持window子句。
Order by的参数基本与select中的order by相同。大家按那个理解就是了。Nulls first|last是用来限定nulls在分组序列中的所在位置的，我们知道oracle中对于null的定义是未知，所以默认ordery的时候nulls总会被排在最前面。如果想控制值为null的列的话呢，nulls first|last参数就能派上用场了。

● Window子句：En,贴个图吧

看起来复杂其实简单，而且应用的机率相当的低，不详细介绍了。


● AVG( [ DISTINCT | ALL] expr) OVER(analytic_clause) 计算平均值。
例如：

--聚合函数
SELECT col, AVG(value) FROM tmp1 GROUP BY col ORDER BY col;
--分析函数
SELECT col, AVG(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY col)
  FROM tmp1
 ORDER BY col;

● SUM ( [ DISTINCT | ALL ] expr ) OVER ( analytic_clause )
例如：见上例。

● COUNT({* | [DISTINCT | ALL] expr}) OVER (analytic_clause) 查询分组序列中各组行数。
例如：

--分组查询col的数量
SELECT col,count(0) over(partition by col order by col) ct FROM tmp1;

● FIRST() 从DENSE_RANK返回的集合中取出排在第一的行。

例如：

--聚合函数
SELECT col,
	   MIN(value) KEEP(DENSE_RANK FIRST ORDER BY col) "Min Value",
	   MAX(value) KEEP(DENSE_RANK LAST ORDER BY col) "Max Value"
  FROM tmp1
 GROUP BY col;
--分析函数
SELECT col,
	   MIN(value) KEEP(DENSE_RANK FIRST ORDER BY col) OVER(PARTITION BY col),
	   MAX(value) KEEP(DENSE_RANK LAST ORDER BY col) OVER(PARTITION BY col)
  FROM tmp1
 ORDER BY col;

可以看到二者结果基本相似，但是ex1的结果是group by后的列，而ex2则是每一行都有返回。

● LAST()与上同，不详述。
例如：见上例。

● FIRST_VALUE (col) OVER ( analytic_clause ) 返回over()条件查询出的第一条记录
例如：

insert into tmp1 values ('test6','287');
SELECT col,
	   FIRST_VALUE(value) over(partition by col order by value) "First",
	   LAST_VALUE(value) over(partition by col order by value) "Last"
  FROM tmp1;

● LAST_VALUE (col) OVER ( analytic_clause ) 返回over()条件查询出的最后一条记录
例如：见上例。

● LAG(col[,n][,n]) over([partition_clause] order_by_clause) lag是一个相当有意思的函数，其功能是返回指定列col前n1行的值(如果前n1行已经超出比照范围，则返回n2，如不指定n2则默认返回null)，如不指定n1，其默认值为1。
例如：

SELECT col,
	   value,
	   LAG(value) over(order by value) "Lag",
	   LEAD(value) over(order by value) "Lead"
  FROM tmp1;

● LEAD(col[,n][,n]) over([partition_clause] order_by_clause) 与上函数正好相反，本函数返回指定列col后n1行的值。
例如：见上例

● MAX (col) OVER (analytic_clause) 获取分组序列中的最大值。
例如：

--聚合函数
SELECT col,
	   Max(value) "Max",
	   Min(value) "Min"
  FROM tmp1
 GROUP BY col;
--分析函数
SELECT col,
	   value,
	   Max(value) over(partition by col order by value) "Max",
	   Min(value) over(partition by col order by value) "Min"
  FROM tmp1;

 
● MIN (col) OVER (analytic_clause) 获取分组序列中的最小值。
例如：见上例。

● RANK() OVER([partition_clause] order_by_clause) 关于RANK和DENSE_RANK前面聚合函数处介绍过了，这里不废话不，大概直接看示例吧。
例如：

insert into tmp1 values ('test2',120);
SELECT col,
	   value,
	   RANK() OVER(order by value) "RANK",
	   DENSE_RANK() OVER(order by value) "DENSE_RANK",
	   ROW_NUMBER() OVER(order by value) "ROW_NUMBER"
  FROM tmp1;

● DENSE_RANK () OVER([partition_clause] order_by_clause)
例如：见上例。

● ROW_NUMBER () OVER([partition_clause] order_by_clause) 这个函数需要多说两句，通过上述的对比相信大家应该已经能够看出些端倪。前面讲过，dense_rank在做排序时如果遇到列有重复值，则重复值所在行的序列值相同，而其后的序列值依旧递增，rank则是重复值所在行的序列值相同，但其后的序列值从+重复行数开始递增，而row_number则不管是否有重复行，(分组内)序列值始终递增
例如：见上例。

● CUME_DIST() OVER([partition_clause] order_by_clause) 返回该行在分组序列中的相对位置，返回值介于0到1之间。注意哟，如果order by的列是desc，则该分组内最大的行返回列值1，如果order by为asc，则该分组内最小的行返回列值1。
例如：

SELECT col, value, CUME_DIST() OVER(ORDER BY value DESC) FROM tmp1;

● NTILE(n) OVER([partition_clause] order_by_clause) 
ntile是个很有意思的统计函数。它会按照你指定的组数(n)对记录做分组
例如：

SELECT t.*,ntile(5) over(order by value desc) FROM tmp1 t;

● PERCENT_RANK() OVER([partition_clause] order_by_clause) 与CUME_DIST类似，本函数返回分组序列中各行在分组序列的相对位置。其返回值也是介于0到1之间，不过其起始值始终为0而终结值始终为1。
例如：

SELECT col, value, PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY value) FROM tmp1;

● PERCENTILE_CONT(n) WITHIN GROUP (ORDER BY col [DESC|ASC]) OVER(partition_clause)
本函数功能与前面聚合函数处介绍的完全相同，只是一个是聚合函数，一个是分析函数。
例如：

--聚合函数
SELECT col, max(value), min(value), sum(value),
	   PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY value) a,
	   PERCENTILE_CONT(0.8) WITHIN GROUP(ORDER BY value) b
  FROM TMP1
 group by col;
--分析函数
SELECT col,
	   value,
	   sum(value) over(partition by col) "Sum",
	   PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP( ORDER BY value) OVER(PARTITION BY col) "CONTa",
	   PERCENTILE_CONT(0.8) WITHIN GROUP( ORDER BY value) OVER(PARTITION BY col) "CONTb"
  FROM TMP1;

● PERCENTILE_DISC(n) WITHIN GROUP (ORDER BY col [DESC|ASC]) OVER(partition_clause)
本函数功能与前面聚合函数处介绍的完全相同，只是一个是聚合函数，一个是分析函数。
例如：

--聚合函数
SELECT col, max(value), min(value), sum(value),
	   PERCENTILE_DISC(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY value) a,
	   PERCENTILE_DISC(0.8) WITHIN GROUP(ORDER BY value) b
  FROM TMP1
 group by col;
--分析函数
SELECT col,
	   value,
	   sum(value) over(partition by col) "Sum",
	   PERCENTILE_DISC(0.5) WITHIN GROUP( ORDER BY value) OVER(PARTITION BY col) "CONTa",
	   PERCENTILE_DISC(0.8) WITHIN GROUP( ORDER BY value) OVER(PARTITION BY col) "CONTb"
  FROM TMP1;

● RATIO_TO_REPORT(col) over ([partition_clause]) 本函数计算本行col列值在该分组序列sum(col)中所占比率。如果col列为空，则返回空值。
例如：

SELECT col, value,
	   RATIO_TO_REPORT(value) OVER(PARTITION BY col) "RATIO_TO_REPORT"
  FROM TMP1

● STDDEV ([distinct|all] col) OVER (analytic_clause) 返回列的标准偏差。
例如：

--聚合函数
SELECT col, STDDEV(value) FROM TMP1 GROUP BY col;
--分析函数
SELECT col, value,
	   STDDEV(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "STDDEV"
  FROM TMP1;

● STDDEV_SAMP(col) OVER (analytic_clause) 功能与上相同，与STDDEV不同地方在于如果该分组序列只有一行的话，则STDDEV_SAMP函数返回空值，而STDDEV则返回0。
例如：

--聚合函数
SELECT col, STDDEV(value),STDDEV_SAMP(value) FROM TMP1 GROUP BY col;
--分析函数
SELECT col, value,
	   STDDEV(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "STDDEV",
	   STDDEV_SAMP(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "STDDEV_SAMP"
  FROM TMP1;

● STDDEV_POP(col) OVER (analytic_clause) 返回该分组序列总体标准偏差
例如：

--聚合函数
SELECT col, STDDEV_POP(value) FROM TMP1 GROUP BY col;
--分析函数
SELECT col, value,
	   STDDEV_POP(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "STDDEV_POP"
  FROM TMP1;

● VAR_POP(col) OVER (analytic_clause) 返回分组序列的总体方差，VAR_POP进行如下计算：(SUM(expr2) - SUM(expr)2 / COUNT(expr)) / COUNT(expr)
例如：

--聚合函数
SELECT col, VAR_POP(value) FROM TMP1 GROUP BY col;
--分析函数
SELECT col, value,
	   VAR_POP(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "VAR_POP"
  FROM TMP1;

● VAR_SAMP(col) OVER (analytic_clause) 与上类似，该函数返回分组序列的样本方差，，其计算公式为：(SUM(expr2) - SUM(expr)2 / COUNT(expr)) / (COUNT(expr) - 1)
例如：

--聚合函数
SELECT col, VAR_SAMP(value) FROM TMP1 GROUP BY col;
--分析函数
SELECT col, value,
	   VAR_SAMP(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "VAR_SAMP"
  FROM TMP1;

● VARIANCE(col) OVER (analytic_clause) 该函数返回分组序列方差，Oracle计算该变量如下：
如果表达式中行数为1，则返回0，如果表达式中行数大于1，则返回VAR_SAMP
例如：

--聚合函数
SELECT col, VAR_SAMP(value),VARIANCE(value) FROM TMP1 GROUP BY col;
--分析函数
SELECT col, value,
	   VAR_SAMP(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "VAR_SAMP",
	   VARIANCE(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "VARIANCE"
  FROM TMP1;