Oracle分析函数、窗口函数简单记录汇总

一、分析函数、窗口函数一般形式

1、分析函数的形式
分析函数带有一个开窗函数over()，包含三个分析子句:分组(partition by), 排序(order by), 窗口(rows) ，
他们的使用形式如下：分析函数名(参数) over (partition by 子句 order by 子句 rows/range.. 子句)
(注：若窗口函数内和sql语句末尾共存在两个order by
a) order by 字段两者一致：即sql语句中的order by子句里的内容和开窗函数over（）中的order by子句里的内容一样，
那么sql语句中的排序将先执行,分析函数在分析时就不必再排序；
b) order by 字段两者不一致：即sql语句中的order by子句里的内容和开窗函数over（）中的order by子句里的内容不一样，
那么sql语句中的排序将最后在分析函数分析结束后执行排序。)

注意Partition by可以有多个字段。

2、以Scott用户中的emp表，结合sum()over()简单示例

select e.deptno,
       e.empno,
       e.ename,
       e.sal,
       sum(e.sal)over()  总收入,
       sum(e.sal)over(partition by e.deptno)  部门总收入,--按部门分组求和
       sum(e.sal)over(order by e.empno)  员工累计收入,--按照员工编号（empno）的排序取累计收入和
       sum(e.sal)over(partition by e.deptno order by e.empno)  员工部门内累计收入,--按部门（deptno）分组，同时按员工编号（empno）排序取员工部门内累计收入和
       sum(e.sal)over(partition by e.deptno order by e.empno rows between unbounded preceding and unbounded following)  部门总收入2--可指定范围，结果同上
  from emp e;

累计收入求和的需要重新按empno或者empno、deptno排一下序,不然有些乱看的不是很清楚，基本常用的就是上面几种形式

注：

--unbounded preceding and unbouned following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
--unbounded：不受控制的，无限的
--preceding：在...之前
--following：在...之后
rows between unbounded preceding and unbounded following 表中的所有记录
rows between unbounded preceding and current row 是指第一行至当前行的汇总
rows between current row and unbounded following 指当前行到最后一行的汇总
rows between 1 preceding and current row 是指当前行的上一行(rownum-1)到当前行的汇总
rows between 1 preceding and 2 following 是指当前行的上一行(rownum-1)到当前行的下两行(rownum+2)的汇总

3、有关ROWS/RANGE窗口的例子（借鉴其他的博客）

with t as
 (select (case
 when level in (1, 2) then
 1
 when level in (4, 5) then
 6
 else
 level
 end) id
 from dual
 connect by level < 10)
 select id,
 sum(id) over(order by id) default_sum,
 sum(id) over(order by id range between unbounded preceding and current row) range_unbound_sum,
 sum(id) over(order by id rows between unbounded preceding and current row) rows_unbound_sum,
 sum(id) over(order by id range between 1 preceding and 2 following) range_sum,
 sum(id) over(order by id rows between 1 preceding and 2 following) rows_sum
from t;

1、窗口子句一般和order by 子句同时使用，且如果指定了order by 子句未指定窗口子句，则默认为RANGE BETWEEN unbounded preceding AND CURRENT ROW，如上例结果集中的defult_sum等于range_unbound_sum；
2、如果分析函数没有指定ORDER BY子句，也就不存在ROWS/RANGE窗口的计算；
3、range是逻辑窗口，是指定当前行对应值的范围取值，列数不固定，只要行值在范围内，对应列都包含在内，如上例中range_sum（即range 1 preceing and 2 following）例的分析结果：
当id=1时，是sum为1-1<=id<=1+2 的和，即sum=1+1+3=5(取id为1,1,3);
当id=3时，是sum为3-1<=id<=3+2 的和，即sum=3（取id为3）；
当id=6时，是sum为6-1<=id<=6+2 的和，即sum=6+6+6+7+8=33（取id为6，6，6，7，8）;
以此类推下去，结果如上例中所示。
4、rows是物理窗口，即根据order by 子句排序后，取的前N行及后N行的数据计算（与当前行的值无关，只与排序后的行号相关），如上例中rows_sum例结果，是取前1行和后2行数据的求和，分析上例rows_sum的结果：
当id=1（第一个1时）时，前一行没数，后二行分别是1和3，sum=1+1+3=5；
当id=3时，前一行id=1,后二行id都为6，则sum=1+3+6+6=16；
以此类推下去，结果如上例所示。
注：行比较分析函数lead和lag无window(窗口)子句。

二、常用分析函数汇总

 1、row_number() over：伪列（添加一个序号）；注：此分析函数必须要加order by排序

select empno,ename,mgr,sal,deptno,row_number() over(order by empno) rn from emp;--按empno排序
select empno,ename,mgr,sal,deptno,row_number() over(partition by deptno order by empno) rn from emp;--（按部门分组，empno排序）添加一个伪列（和rownum类似）
--此分析函数在对数据去重时用的比较多
select * from(
  select empno,ename,mgr,sal,deptno,row_number() over(partition by deptno order by empno) rn from emp)
where rn = 1;--每个部门只取一条数据（当然 partition by 后面可以按需求跟多个字段，来达到你想要的筛选目的）

 

2、count() over()：计数

select empno,ename,mgr,sal,deptno,count(*) over() from emp;--总计数
select empno,ename,mgr,sal,deptno,count(*) over(order by empno) from emp;--按照empno累计计数
select empno,ename,mgr,sal,deptno,count(*) over(partition by deptno) from emp;--按照deptno分组计数
select empno,ename,mgr,sal,deptno,count(*) over(partition by deptno order by empno) from emp;--按照deptno分组并累计计数

3、sum() over()：求和

select empno,ename,mgr,sal,deptno,sum(sal) over() from emp;--总和
select empno,ename,mgr,sal,deptno,sum(sal) over(order by empno) from emp;--按empno累计求和
select empno,ename,mgr,sal,deptno,sum(sal) over(partition by deptno) from emp;--按照deptno分组求和
select empno,ename,mgr,sal,deptno,sum(sal) over(partition by deptno order by empno) from emp;--按照deptno分组并按empno累计求和

4、avg() over()：求平均

select empno,ename,mgr,sal,deptno,avg(sal) over() from emp;--总平均
select empno,ename,mgr,sal,deptno,avg(sal) over(order by empno) from emp;--按照empno累计平均
select empno,ename,mgr,sal,deptno,avg(sal) over(partition by deptno) from emp;--按照deptno分组求平均
select empno,ename,mgr,sal,deptno,avg(sal) over(partition by deptno order by empno) from emp;--按照deptno分组并按empno一个个累计求平均

5、min() over()；max() over()：求最小最大

select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,min(sal) over() 最小金额
      ,max(sal) over() 最大金额 from emp;--总最小（大）
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,min(sal) over(order by empno) 最小金额
      ,max(sal) over(order by empno) 最大金额 from emp;--按empno排序并一个个递增后的最小（大）
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,min(sal) over(partition by deptno) 最小金额
      ,max(sal) over(partition by deptno) 最大金额 from emp;--按deptno分组后的最小（大）
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,min(sal) over(partition by deptno order by empno) 最小金额
      ,max(sal) over(partition by deptno order by empno) 最大金额 from emp;--组内、递增累计后的最小（大）

6、rank() over()：跳跃排序；dense_rank()：连续排序；注：此分析函数同row_number() over()必须要加order by排序

select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,rank() over(order by sal desc) 跳跃排序
      ,dense_rank() over(order by sal desc) 连续排序 from emp;--按sal金额排名
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,rank() over(partition by deptno order by sal desc) 跳跃排序
      ,dense_rank() over(partition by deptno order by sal desc) 连续排序 from emp;--按deptno分组，组内、金额排名

7、ntile(n) over()：将数据等分成n组（不够等分的按顺序添加到每个组内）；注：必须要加order by

select empno,ename,mgr,sal,deptno,ntile(3) over(order by empno) from emp;--将数据等分3组（不够等分的按顺序添加到每个组内）
select empno,ename,mgr,sal,deptno,ntile(3) over(partition by deptno order by empno) from emp;--组内再将数据均分3组

8、first_value() over()：取对应第一条记录；last_value() over()：取对应最后一条记录（可加 ignore nulls 空值填充）向下（上）找最近的不为空的值

还有：nth_value(value any, nth integer)：返回窗口框架中的指定值，如nth_value(salary,2),则表示返回字段salary的第二个窗口函数值

select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,first_value(sal ignore nulls) over() 整表sal的第一条记录
      ,last_value(sal ignore nulls) over()  整表sal的最后一条记录 from emp;
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,first_value(ename) over(order by empno) 第一条ename记录
      ,last_value(ename) over(order by empno)  最后一条ename记录 from emp;--按empno顺序第一、最后一条数据
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,first_value(sal) over(partition by deptno) 第一条记录
      ,last_value(sal) over(partition by deptno)  最后一条记录 from emp;--部门组内数据第一、最后一条
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,first_value(sal) over(partition by deptno order by empno) 第一条记录
      ,last_value(sal) over(partition by deptno order by empno)  最后一条记录 from emp;--部门组内、递增数据第一、最后一条

 9、keep (dense_rank first/last order by ...)over():配合max()/min()取集合内第一或最后一条

select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,max(sal) keep(dense_rank first order by sal desc)over() 第一条记录
      ,max(sal) keep(dense_rank last  order by sal desc)over() 最后一条记录 from emp;--取集合内第一或最后一条
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,max(sal) keep(dense_rank first order by sal desc)over(partition by deptno) 第一条记录
      ,max(sal) keep(dense_rank last  order by sal desc)over(partition by deptno) 最后一条记录 from emp;--组内排序后第一或最后一条

10、lag(column_name,n,若首行无填充默认为null) over() ：取出前n行数据；lead() over() ：取出前(后)第n行数据；注：必须要加order by排序（11g中支持ignore nulls）

select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,lag(sal,1) over(order by empno)  sal的上一条记录
      ,lead(sal,1) over(order by empno) sal的下一条记录 from emp;--取出前(后)第1行数据
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,lag(sal,2,0) over(partition by deptno order by empno)  sal的上一条记录
      ,lead(sal,2,0) over(partition by deptno order by empno) sal的下一条记录 from emp;--取出组内前(后)第2行数据

 11、ratio_to_report(a) over(partition by b) ：求按照b分组后a的值在所属分组中总值的占比,a的值必须为数值或数值型字段；注：禁用order by
        简单理解就是a/b

select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,ratio_to_report(1) over()  比上总行数
      ,ratio_to_report(1) over(partition by deptno) 比上组内行数 from emp;--1/总（组内）行数
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,ratio_to_report(sal) over()  sal占总比
      ,ratio_to_report(sal) over(partition by deptno) sal组内占比 from emp;--金额占比

 12、percent_rank() over():（所在序号-1）/（总行数-1） 注：必须要加order by排序

 

13、cume_dist() over() ：所在组排名序号除以该组所有的行数，注意对于重复行，计算时取重复行中的最后一行的位置

select empno,ename,mgr,sal,deptno,cume_dist() over(order by sal)  行数总比 from emp;
select empno,ename,mgr,sal,deptno,cume_dist() over(partition by deptno order by sal) 组内行数比 from emp;

 14、precentile_cont( x ) within group(order by ...) over()：over()中partition by可选，order by 不可选
        x为输入的百分比，是0-1之间的一个小数，返回该百分比位置的数据，若没有则取上下对应两个值的平均值：

select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,percentile_cont(0.5) within group(order by sal) over() Percentile_Cont
      ,percent_rank() over(order by sal) Percent_Rank from emp;
      --Percentile_Cont输入百分比为0.5，则他在对应Percent_Rank：0.46；0.53之间，值就取他两对应值的平均数（1500+1600）/2=1550下面同理
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,percentile_cont(0.5) within group(order by sal) over(partition by deptno) Percentile_Cont
      ,percent_rank() over(partition by deptno order by sal) Percent_Rank from emp;

15、percentile_disc() within group(order by ...) over():返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值，如果没有正好对应的数据值，就取大于该分布值的下一个值(好像要四舍五入)。
       注意：本函数与percentile_cont的区别在找不到对应的分布值时返回的替代值的计算方法不同

select empno,ename,mgr,sal
      ,deptno,percentile_disc(0.7) within group(order by sal) over() Percentile_Cont
      ,percent_rank() over(order by sal) Percent_Rank from emp;
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,percentile_disc(0.5) within group(order by sal) over(partition by deptno) Percentile_Cont
      ,percent_rank() over(partition by deptno order by sal) Percent_Rank
      from emp;

16、stddev() over()：计算样本标准差，只有一行数据时返回0，partition by 可选，order by 可选
       stddev_samp() over()：计算样本标准差，只有一行数据时返回null，partition by 可选，order by 可选
       stddev_pop() over()：计算总体标准差，partition by 可选，order by 可选

select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,stddev(sal) over() 所有记录样本标准差1
      ,stddev_samp(sal) over() 所有记录样本标准差2
      ,stddev_pop(sal) over()  所有记录总体标准差        
      from emp;
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,stddev(sal) over(order by empno) 累加的样本标准差1
      ,stddev_samp(sal) over(order by empno) 累加的样本标准差2
      ,stddev_pop(sal) over(order by empno)  累加的总体标准差
      from emp;
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,stddev(sal) over(partition by deptno) 组内样本标准差1
      ,stddev_samp(sal) over(partition by deptno) 组内样本标准差2
      ,stddev_pop(sal) over(partition by deptno)  组内总体标准差
      from emp;
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,stddev(sal) over(partition by deptno order by empno) 计算组内累加的样本标准差1
      ,stddev_samp(sal) over(partition by deptno order by empno) 计算组内累加的样本标准差2
      ,stddev_pop(sal) over(partition by deptno order by empno)  计算组内累加的样本总体标准差
      from emp;

17、variance() over()：计算样本方差，只有一行数据时返回0，partition by 可选，order by 可选
       var_samp() over()：计算样本方差，只有一行数据时返回null，partition by 可选，order by 可选
       var_pop() over()：计算总体方差，partition by 可选，order by 可选

select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,variance(sal) over() 所有记录样本方差1
      ,var_samp(sal) over() 所有记录样本方差2
      ,var_pop(sal) over()  所有记录总体方差        
      from emp;
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,variance(sal) over(order by empno) 累加的样本方差1
      ,var_samp(sal) over(order by empno) 累加的样本方差2
      ,var_pop(sal) over(order by empno)  累加的总体方差
      from emp;
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,variance(sal) over(partition by deptno) 组内样本方差1
      ,var_samp(sal) over(partition by deptno) 组内样本方差2
      ,var_pop(sal) over(partition by deptno)  组内总体方差
      from emp;
select empno,ename,mgr,sal,deptno
      ,variance(sal) over(partition by deptno order by empno) 计算组内累加的样本方差1
      ,var_samp(sal) over(partition by deptno order by empno) 计算组内累加的样本方差2
      ,var_pop(sal) over(partition by deptno order by empno)  计算组内累加的样本总体方差
      from emp;

--stddev()=sqrt(variance())     sqrt()--求开方
--stddev_samp()=sqrt(var_samp())
--stddec_pop=sqrt(var_pop())

17、covar_samp over()：返回一对表达式的样本协方差，partition by 可选，order by 可选
       covar_pop over()： 返回一堆表达式的总体协方差，partition by 可选，order by 可选
18、corr() over() ：返回一对表达式的相关系数，partition by 可选，order by 可选
19、REGR_ (Linear Regression) Functions：这些线性回归函数适合最小二乘法回归线，有9个不同的回归函数可使用

（注：此为学习记录笔记，仅供参考若有问题请指正，后续补充......）

参考原文：http://www.blogjava.net/pengpenglin/archive/2008/06/25/210536.html

参考原文：https://blog.csdn.net/huozhicheng/article/details/5843782/

参考原文：https://blog.csdn.net/haiross/article/details/15336313

参考原文：https://blog.csdn.net/cc_0101/article/details/80884076

参考原文：https://blog.csdn.net/richieruan/article/details/52712447?locationNum=6