oracle over (partition by ）用法

 

oracle的分析函数over 及开窗函数   eg:  相关解析： 表t_pi_part  字段  id  code   name value 1  222     a value 2  222     b value 3 333     c 给code相同的part code 添加行标，根据id 排序   select p.* ,row_number()over(partition by p.code order order by a.id desc) as row_index from t_pi_part p;       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)