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  • SQL语句 函数

    6.4 Functions

     

    6.4.1 Numeric

    • abs/mod 绝对值/求模
    • sqrt/power/exp 求幂
    • ceil/floor/round 取整
    • trunc 截取小数点
    • sin/cos/ln/log 数学函数

    6.4.2 Charactor

    • chr/ascii ascii码
    • length/lengthb 字符/字节长度
    • initcap/upper/lower 字母大小写
    • substr/translate/replace/instr 子串/替换
    • ltrim/rtrim/lpad/rpad 修剪/填充

    6.4.3 Datetime

    select sysdate, systimestamp, current_date from dual;
    -- x 天之后的日期
    select sysdate + 365 from dual;
    -- x 个月后的日期
    select add_months(sysdate, -5) from dual;
    -- 相差几个月
    select months_between(to_date('20180501'), sysdate) from dual;
    -- 下周 x 的日期
    select next_day(sysdate, '星期一') from dual;
    select next_day(sysdate, 2) from dual;  -- 1 代表星期天, 0 代表星期一, 类推
    -- 一个月的最后一天/第一天
    select last_day(sysdate) from dual;
    select trunc(sysdate,'MONTH') from dual;
    select trunc(sysdate,'YEAR') from dual;
    -- 获取日期的单个字段
    select extract(day from sysdate) from dual;
    -- 对日期进行截取
    select round(to_date('20170916'),'MONTH') from dual; -- 四舍五入
    select trunc(to_date('20170916'),'MONTH') from dual;
    

    6.4.4 Nullable

    • nvl/nvl2/nullif

    6.4.5 Miscellaneous

    decode/case when:

    -- 生成数据
    create table sss (name varchar2(20), gender int);
    insert into sss values ('樱桃小丸子', 2);
    insert into sss values ('路飞', 1);
    insert into sss values ('大熊', 3);
    insert into sss values ('光头强', 1);
    commit;
    
    -- 查询,将 gender 的数字转化为男女
    -- 1. decode 函数的方式
    select name, decode(gender, 1, '雄性',
                                2, '雌性',
                                   '未知性别') "性别" from sss;
    -- 2. case when 的方式                               
    select name, case gender
                    when 1 then '雄性'
                    when 2 then '雌性'
                      else '未知性别'
                 end "性别" from sss;
    
    -- 3. case when 的另一种方式             
    select name, case 
                    when gender <= 1 then '雄性'
                    when gender >= 2 then '雌性'
                      else '未知性别'
                  end "性别" from sss;
    
    -- 给 emp 中的人加工资:
    ---- 1000 元以下的,加 50%
    ---- 2000 元以下的,加 30%
    ---- 3000 元以下的,加 20%
    ---- 其他人 5%
    create table emp3 as select * from emp;
    -- 如果要将所有的工资翻倍,这么写:
    update emp3 set sal = sal*2;
    -- 如果不同的人加不同的工资,需要用到 case when:
    update emp3 set sal = (case
                             when sal <= 1000 then sal*1.5
                             when sal <= 2000 then sal*1.3
                             when sal <= 3000 then sal*1.2
                             else sal*1.05
                           end);
    -- 如果 1981/5/1 之前来公司的人按照上面调薪,其他人只调 1% 呢?
    -- [TODO]
    

    6.4.6 Aggregate Function

    聚合函数是用来统计每个分组的统计信息,它们要跟 group by 一起使用,用来将每个分组所有数据 聚合 成一条统计数据。

    包括 max/min/count/avg/sum 等。

    -- 按照部门进行分组统计的语句
    select deptno,             -- 因为按照 deptno 分组,select 中只能有 deptno 字段
           count(*),           -- 每个分组多少条数据
           max(sal),           -- 每个分组工资的最大值
           min(sal),           -- 每个分组工资的最小值
           avg(sal),           -- 每个分组工资的均值
           sum(nvl(comm, 0))   -- 每个分组奖金总和,因为奖金可能为 null,所以需要使用 nvl 进行去空
      from emp
     group by deptno;          -- 分组依据
    
    
    -- 可以用 having 对结果进行过滤
    -- 整个 select 语句执行顺序大致是: where -> group by -> having -> order by
    select deptno, count(*), max(sal), min(sal), avg(sal), sum(comm)
      from emp
     group by deptno
     having avg(sal) > 2000;
    
    -- having 等价于嵌套的 where,即上面语句跟下面这条等效。
    select * from (
      select deptno, count(*), max(sal), min(sal), avg(sal) asal, sum(comm)
        from emp
       group by deptno
     ) where asal > 2000;
    

    6.4.7 Analytic Function

    https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e41084/functions004.htm#SQLRF06174

    聚合函数统计的是一个分组的信息,聚合之后每个分组只能得到一条信息,但并不能够获取分组内成员的具体信息。

    而分析函数可以详细显示分组内部的统计信息,它显示的信息更全面,语法也更复杂。

    大致来说,分析函数的使用语法是这样的:

    分析函数() over ([partition by xxx] order by yyy [rows/range ...])
    

    解释:

    • 一个分析函数,需要跟着一个窗口函数。
    • 以 over 开始的部分叫 窗口函数, 它描述了要对哪些数据、按照什么方式进行分析的行为。
    • 窗口函数内部分为三部分,其中 order by 是必须的,其它可选
    • partition by 指定了数据按照什么方式 分组/分区
    • order by 指定了在分区之内,数据的排序方式
    • rows/range 可以对分区的数据进行限定
    • 分析函数有很多,比如 row_number/rank/dense_rank/max/count 等,row_number 等有如下区别
      ROW_NUMBER 返回连续的排位,不论值是否相等
      RANK 具有相等值的行排位相同,序数随后跳跃
      DENSE_RANK 具有相等值的行排位相同,序号是连续的
      
    • 需要查询组本身的信息,用聚合函数 group by; 需要查询组成员的统计信息,需要用分析函数。
    -- 最基本,窗口描述内只有 order by
    select e.*, sum(sal) over (order by sal) from emp e;
    select e.*, row_number() over (order by sal) from emp e;
    
    -- 以组为单位,进行排序
    select e.*, sum(sal) over (partition by deptno order by sal) from emp e;
    select e.*, row_number() over (partition by deptno order by sal) from emp e;
    
    
    -- 比如,要查询每个组的最高工资,可以用聚合函数
    select deptno, max(sal) from emp group by deptno;
    -- 但如果要查看工资最高的那个人,聚合函数无能为力,需要用到分析函数
    ---- 1. 首先按组排序
    select e.*, row_number() over (partition by deptno order by sal desc) from emp e;
    ---- 2. 过滤,只取排名第一的那个人,ok
    select * from
      (select e.*, row_number() over (partition by deptno order by sal desc) rn from emp e)
     where rn = 1;
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qq895139140/p/7483611.html
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