以前测试的时候需要验证些报表取数是否正确，会有些统计要用到分析函数，所以就学习了一下，下面先给大家讲讲over()、over(order by ...)、over(partition by...)

首先准备工作：先安装oracle服务端，然后建用户、建表空间、建表、造数据

如我建的建单一点的成绩表score，主要存储了班级编号、学生编号、学生姓名、成绩

-- Create table

create table SCORE

(

class_id VARCHAR2(28),

s_id     VARCHAR2(4),

s_name   VARCHAR2(6),

score    NUMBER(4,1)

)

tablespace ASPROD

pctfree 10

initrans 1

maxtrans 255

storage

(

initial 64

minextents 1

maxextents unlimited

);

-- Add comments to the table

comment on table SCORE

is '成绩';

-- Add comments to the columns

comment on column SCORE.class_id

is '班级编号';

comment on column SCORE.s_id

is '学生编号';

comment on column SCORE.s_name

is '学生姓名';

comment on column SCORE.score

is '成绩';

然后插入数据

CLASS_IDS_IDS_NAMESCORE

1010101李四80.0

2010102陆小凤78.0

3010103王五92.0

4010104杨丹83.0

5010105张三65.0

6020201杨艳98.0

7020202黄明94.0

8020203刘晓87.0

9020204陈诚77.0

10020205唐煌88.0

11030301苏三91.0

12030302戴二67.0

13030303林森56.0

14030304袁奎98.0

一、

下面来说一下分析函数：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。

Exp：

Sql代码

select t.s_id,t.s_name,sum(t.score) from score t;

执行上面的sql会报：ORA-00937：不是单组分组函数

结论：聚合函数只能返回1行值。

Sql代码：

select t.s_id, t.s_name, sum(t.score) over() sum from score t;

sum的结果都是总的sum(score)的值

返回的结果：

结论：这就是每个组返回多行。

二、

Over()、over(order by...)与over(partition by ...)之前的区别分析函数over()用在聚合函数(max(),sum()....)后面，可返回多行所有结果的聚合值。

如上sql：select t.s_id,t.s_name,sum(t.score) over() sum from score t;over(order by...)用在聚合函数(max(),sum()....)后面，可返回根据排序结果进行统计到当前行的聚合值(即“连续”统计)

exp：

sql代码：

select t.class_id,

t.s_id,

t.s_name,

t.score,

sum(t.score) over(order by t.s_name) sum

from score t;

返回结果：

分析：第二行的sum=第一行里的score+第二行里的score；

第三行的sum=第一行里的score+第二行里的score+第三行里的score；

……

结论：返回值是根据排序后的结果，当前所在的行进行统计的。over(partition by ...)用在聚合函数(max(),sum()....)后面，可根据partition by里制定的某一列来统计聚合值。

Exp：

Sql‘代码

select t.class_id,

t.s_id,

t.s_name,

t.score,

sum(t.score) over(partition by t.class_id) sum

from score t;

返回的结果：

分析：每个sum的值都是把class_id相同的score值进行求和。

结论，根据partition by里指定的某一列来统计聚合值。

三、例子

问：按班级“连续”求总和

答：

Sql代码

select t.class_id,

t.s_name,

t.score,

sum(t.score) over(partition by t.class_id order by t.s_name) sum

from score t;

返回的结果：

分析：先根据partition by进行分组，然后再根据order by进行排序“连续”统计(相当于按班级进行累计值)

大家也可以造些部门、员工、工资的数据来体验一下，或者结合项目里的数据，试一下去统计，例如销售的，不同地区不同业务员的销售记录等等，大家都可以试一下

除了sum还可以max、min、avg等等

---sum(a) over()

---sum(a) over(order by ...)

---sum(a) over(partition by...)

---sum(a) over(partition by... order by ...)

---max(a) over()

---max(a) over(order by...)

---max(a) over(partition by...)

---max(a) over(partition by... order by ...)

---min(a) over()

---min (a) over(order by...)

---min (a) over(partition by...)

---min (a) over(partition by... order by ...)

---avg(a) over()

--- avg (a) over(order by...)

--- avg (a) over(partition by...)

--- avg (a) over(partition by... order by ...)

补充：

建表：

-- Create table

create table EMP

(

DEP_NO VARCHAR2(255),

EMP_NO VARCHAR2(255),

NAME   VARCHAR2(255),

SAL    NUMBER(22,5)

)

tablespace TEST

pctfree 10

initrans 1

maxtrans 255

storage

(

initial 16

minextents 1

maxextents unlimited

);

-- Add comments to the columns

comment on column EMP.DEP_NO

is '部门编号';

comment on column EMP.EMP_NO

is '员工编号';

comment on column EMP.NAME

is '员工姓名';

comment on column EMP.SAL

is '工资';

插入数据：

DEP_NOEMP_NONAMESAL

1101001张三4578.11000

2101002李四11455.47000

3101003王五15987.32000

4202001赵六8913.29000

5202002唐铭4977.19000

6202003宋清14932.81000

7303001元凯6837.28000

8303002陈冬7691.56000

9303003林梅5678.12000

--查询各部门中的最低工资通常写法

select dep_no, min(sal) min, max(sal) max from emp group by dep_no;

查询结果：

--假如想要把本部门所有员工的工资，与本部门的最低，最高工资对比时显然上述查询是做不到的，则我们可以用以下语句：

select dep_no,

name,

sal,

avg(sal) over(partition by dep_no) avg,

min(sal) over(partition by dep_no) min,

max(sal) over(partition by dep_no) max

from emp

group by dep_no, name, sal;

查询结果：

--用于查找记录的上一条，及下一条，以作为对比：

select name,

sal,

lead(sal, 1, null) over(partition by dep_no order by sal) next_sal,

lag(sal, 1, null) over(partition by dep_no order by sal) up_sal

from emp;

注：lead函数是先按dep_no分组，按sal排序，并把当前行sal的下一个值放到next_sal中，比如：

sal=4578.11000的下一个值是11455.47000,sal=11455.47000 的下一个值是15987.32000。

函数中的null是当没有下一个值时用null代替，当然也可以用其他值替换NULL.

lag与lead相反，是取上一个值的意思

查询结果：

当然也可以不要partition,lag的默认参数是1

select name,

sal,

lead(sal, 1, null) over(order by sal) next_sal,

lag(sal, 1, null) over(order by sal) up_sal