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Oracle 窗口函数(也称为分析函数)是一种特殊类型的函数,它可以在一组查询行上执行类似于聚合的操作,但不会将查询行折叠为单个输出行,而是为每个查询行生成一个结果。窗口函数可以用来处理复杂的报表统计分析场景
Oracle 窗口函数可以分为以下几类:
排名函数:
ROW_NUMBER():为窗口中的每一行分配一个唯一的序号。
RANK():为窗口中的每一行分配一个排名,相同值的排名相同。
DENSE_RANK():为窗口中的每一行分配一个排名,相同值的排名相邻。
聚合函数:
SUM():计算窗口中值的总和。
AVG():计算窗口中值的平均值。
MIN():计算窗口中值的最小值。
MAX():计算窗口中值的最大值。
COUNT():计算窗口中非空值的个数。
分布函数:
CUME_DIST():计算窗口中每个值的累积分布。
偏移函数:
LAG():获取窗口中当前行之前或之后的指定行上的值。
LEAD():获取窗口中当前行之后或之后的指定行上的值。
窗口首尾值函数:
FIRST_VALUE():获取窗口中第一行上的值。
LAST_VALUE():获取窗口中最后一行上的值。
Oracle 窗口函数的语法如下:
SQL
function(expr)
OVER (
[PARTITION BY {expression} [, {expression} ...]]
[ORDER BY {expression} [, {expression} ...]]
[ROWS BETWEEN {preceding} PRECEDING AND {following} FOLLOWING]
[CURRENT ROW]
)
其中:
function 是要使用的窗口函数
expr 是窗口函数要应用的表达式
PARTITION BY 子句用于指定窗口的划分依据
ORDER BY 子句用于指定窗口中行的排序方式
ROWS BETWEEN 子句用于指定窗口的大小
CURRENT ROW 关键字用于指定当前行
例如,以下查询使用 SUM 窗口函数计算每个部门的员工薪资总和:
SQL
SELECT department, employee_name, salary,
SUM(salary) OVER (PARTITION BY department) AS total_salary
FROM employees;
该查询将返回以下结果:
department | employee_name | salary | total_salary
-----------+--------------+--------+-------------
A | Adam Smith | 1000 | 10000
A | John Doe | 2000 | 10000
B | Jane Doe | 3000 | 6000
B | Peter Jones | 4000 | 6000
以下是一些 Oracle 窗口函数的常见用法:
计算移动平均值:可以使用 AVG() 窗口函数和 ROWS BETWEEN 子句来计算移动平均值。例如,以下查询计算每个员工过去 3 个月的平均薪资:
SQL
SELECT employee_name, salary,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY employee_name ORDER BY date DESC ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
FROM sales;
计算累计和:可以使用 SUM() 窗口函数和 PARTITION BY 子句来计算累计和。例如,以下查询计算每个客户的累计订单金额:
SQL
SELECT customer_id, order_id, amount,
SUM(amount) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_id) AS cumulative_amount
FROM orders;
计算排名:可以使用 ROW_NUMBER()、RANK() 或 DENSE_RANK() 窗口函数来计算排名。例如,以下查询为每个学生按成绩排名:
SQL
SELECT student_name, score,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank
FROM students;
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