注册 登录  
 加关注
   显示下一条  |  关闭
温馨提示!由于新浪微博认证机制调整,您的新浪微博帐号绑定已过期,请重新绑定!立即重新绑定新浪微博》  |  关闭

和申的个人主页

专注于java开发,1985wanggang

 
 
 

日志

 
 

oracle分析函数很好,很强大  

2009-12-15 18:55:43|  分类: 数据库 |  标签: |举报 |字号 订阅

  下载LOFTER 我的照片书  |

淘宝风云榜   居家频道    美容频道    食品频道   男人频道   电器商场    数码频道    电器城频道

select * from(select keyword,occtime,row_number() over( partition by keyword order by occtime desc) r from GWK_ORI_SEARCHRECORD
)where r<10

结果先按keyword 分组,每组再按occtime 排序,然后再取keyword,rank<10的记录

====================================================================================

oracle分析函数很好,很强大 - 和申 - 和申的个人主页

====================================================================================

Oracle9i分析函数参考手册(一)
2007-11-28 10:11

Oracle9i分析函数参考手册(二):http://hi.baidu.com/edeed/blog/item/faed822647fcd7148a82a12d.html
Oracle9i分析函数参考手册(三):http://hi.baidu.com/edeed/blog/item/cbcf4710e91301ffc3ce792d.html
Oracle9i分析函数参考手册(四):http://hi.baidu.com/edeed/blog/item/7257495420211457564e002e.html

常用分析函数:
rank():rank如果出现两个相同的数据,那么后面的数据就会直接跳过这个排名,而dense_rank则不会
dense_rank():最适合做排名,dence_rank在并列关系是,相同等级不会跳过,rank则跳过
row_number():row_number哪怕是两个数据完全相同,排名也按照行号排序
lag(col,n,0):在同一行中显示前n行的数据.
lead(col,n,0):在同一行中显示后n行的数据.
sum(col),avg(col),max(col),min(col):一般后头跟over(partition by col1 order by col2 range between 1 preceding and 1 following)
ratio_to_report(sum(col)):一般后头跟over(partition by col1),计算各col1所占col总数的百分比
first_value(col),last_value(col):一般后头跟over(order by sum(col1) asc rows unbounded preceding),按照col1取最大或最小的col

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。下面例子中使用的表来自Oracle自带的HR用户下的表,如果没有安装该用户,可以在SYS用户下运行$ORACLE_HOME/demo/schema/human_resources/hr_main.sql来创建。少数几个例子需要访问SH用户下的表,如果没有安装该用户,可以在SYS用户下运行$ORACLE_HOME/demo/schema/sales_history/sh_main.sql来创建。
如果未指明缺省是在HR用户下运行例子。
开窗函数的的理解:
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:
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
over(order by salary range between 50 preceding and 150 following) 每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过50,之后行幅度值不超过150
over(order by salary rows between 50 preceding and 150 following) 每行对应的数据窗口是之前50行,之后150行
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)
over 中的partition为分组,order by是视窗内排序,先执行 partition 然后order by 如 partition by col_a order by col_b 的执行排序效果类似于order by col_a,col_b 这样的排序效果,如果再在最后加order by,是在前边分组排序的结果基础上进行排序。

主要参考资料:《expert one-on-one》 Tom Kyte 《Oracle9i SQL Reference》第6章

AVG

功能描述:用于计算一个组和数据窗口内表达式的平均值。
SAMPLE:下面的例子中列c_mavg计算员工表中每个员工的平均薪水报告,该平均值由当前员工和与之具有相同经理的前一个和后一个三者的平均数得来;
SELECT manager_id, last_name, hire_date, salary,
   AVG(salary) OVER (PARTITION BY manager_id ORDER BY hire_date ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS c_mavg
FROM employees;
MANAGER_ID LAST_NAME                 HIRE_DATE     SALARY     C_MAVG
---------- ------------------------- --------- ---------- ----------
       100 Kochhar                   21-SEP-89      17000      17000
       100 De Haan                   13-JAN-93      17000      15000
       100 Raphaely                  07-DEC-94      11000 11966.6667
       100 Kaufling                  01-MAY-95       7900 10633.3333
       100 Hartstein                 17-FEB-96      13000 9633.33333
       100 Weiss                     18-JUL-96       8000 11666.6667
       100 Russell                   01-OCT-96      14000 11833.3333

CORR

功能描述:返回一对表达式的相关系数,它是如下的缩写:COVAR_POP(expr1,expr2)/STDDEV_POP(expr1)*STDDEV_POP(expr2)),从统计上讲,相关性是变量之间关联的强度,变量之间的关联意味着在某种程度上一个变量的值可由其它的值进行预测。通过返回一个-1~1之间的一个数, 相关系数给出了关联的强度,0表示不相关。
SAMPLE:下例返回1998年月销售收入和月单位销售的关系的累积系数(本例在SH用户下运行)
SELECT t.calendar_month_number,
       CORR (SUM(s.amount_sold), SUM(s.quantity_sold))
       OVER (ORDER BY t.calendar_month_number) as CUM_CORR
FROM sales s, times t
WHERE s.time_id = t.time_id AND calendar_year = 1998
GROUP BY t.calendar_month_number
ORDER BY t.calendar_month_number;
CALENDAR_MONTH_NUMBER   CUM_CORR
--------------------- ----------
                    1
                    2          1
                    3 .994309382
                    4 .852040875
                    5 .846652204
                    6 .871250628
                    7 .910029803
                    8 .917556399
                    9 .920154356
                   10 .86720251
                   11 .844864765
                   12 .903542662

COVAR_POP

功能描述:返回一对表达式的总体协方差。
SAMPLE:下例CUM_COVP返回定价和最小产品价格的累积总体协方差
SELECT product_id, supplier_id,
        COVAR_POP(list_price, min_price) OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVP,
        COVAR_SAMP(list_price, min_price) OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVS
FROM product_information p
WHERE category_id = 29
ORDER BY product_id, supplier_id;
PRODUCT_ID SUPPLIER_ID   CUM_COVP   CUM_COVS
---------- ----------- ---------- ----------
      1774      103088          0
      1775      103087    1473.25     2946.5
      1794      103096 1702.77778 2554.16667
      1825      103093    1926.25 2568.33333
      2004      103086     1591.4    1989.25
      2005      103086     1512.5       1815
      2416      103088 1475.97959 1721.97619
.
COVAR_SAMP

功能描述:返回一对表达式的样本协方差
SAMPLE:下例CUM_COVS返回定价和最小产品价格的累积样本协方差
SELECT product_id, supplier_id,
        COVAR_POP(list_price, min_price) OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVP,
        COVAR_SAMP(list_price, min_price) OVER (ORDER BY product_id, supplier_id) AS CUM_COVS
FROM product_information p
WHERE category_id = 29
ORDER BY product_id, supplier_id;
PRODUCT_ID SUPPLIER_ID   CUM_COVP   CUM_COVS
---------- ----------- ---------- ----------
      1774      103088          0
      1775      103087    1473.25     2946.5
      1794      103096 1702.77778 2554.16667
      1825      103093    1926.25 2568.33333
      2004      103086     1591.4    1989.25
      2005      103086     1512.5       1815
      2416      103088 1475.97959 1721.97619
.
COUNT

功能描述:对一组内发生的事情进行累积计数,如果指定*或一些非空常数,count将对所有行计数,如果指定一个表达式,count返回表达式非空赋值的计数,当有相同值出现时,这些相等的值都会被纳入被计算的值;可以使用DISTINCT来记录去掉一组中完全相同的数据后出现的行数。
SAMPLE:下面例子中计算每个员工在按薪水排序中当前行附近薪水在[n-50,n+150]之间的行数,n表示当前行的薪水
例如,Philtanker的薪水2200,排在他之前的行中薪水大于等于2200-50的有1行,排在他之后的行中薪水小于等于2200+150的行没有,所以count计数值cnt3为2(包括自己当前行);cnt2值相当于小于等于当前行的SALARY值的所有行数。
SELECT last_name, salary,
       COUNT(*) OVER () AS cnt1,
       COUNT(*) OVER (ORDER BY salary) AS cnt2,
       COUNT(*) OVER (ORDER BY salary RANGE BETWEEN 50 PRECEDING AND 150 FOLLOWING) AS cnt3
FROM employees;
LAST_NAME                     SALARY       CNT1       CNT2       CNT3
------------------------- ---------- ---------- ---------- ----------
Olson                           2100        107          1          3
Markle                          2200        107          3          2
Philtanker                      2200        107          3          2
Landry                          2400        107          5          8
Gee                             2400        107          5          8
Colmenares                      2500        107         11         10
Patel                           2500        107         11         10
.
CUME_DIST

功能描述:计算一行在组中的相对位置,CUME_DIST总是返回大于0、小于或等于1的数,该数表示该行在N行中的位置。例如,在一个3行的组中,返回的累计分布值为1/3、2/3、3/3
SAMPLE:下例中计算每个工种的员工按薪水排序依次累积出现的分布百分比
SELECT job_id, last_name, salary,
        CUME_DIST() OVER (PARTITION BY job_id ORDER BY salary) AS cume_dist
FROM employees WHERE job_id LIKE 'PU%';
JOB_ID     LAST_NAME                     SALARY CUME_DIST
---------- ------------------------- ---------- ----------
PU_CLERK   Colmenares                      2500         .2
PU_CLERK   Himuro                          2600         .4
PU_CLERK   Tobias                          2800         .6
PU_CLERK   Baida                           2900         .8
PU_CLERK   Khoo                            3100          1
PU_MAN     Raphaely                       11000          1

DENSE_RANK

功能描述:根据ORDER BY子句中表达式的值,从查询返回的每一行,计算它们与其它行的相对位置。组内的数据按ORDER BY子句排序,然后给每一行赋一个号,从而形成一个序列,该序列从1开始,往后累加。每次ORDER BY表达式的值发生变化时,该序列也随之增加。有同样值的行得到同样的数字序号(认为null时相等的)。密集的序列返回的时没有间隔的数
SAMPLE:下例中计算每个员工按部门分区再按薪水排序,依次出现的序列号(注意与RANK函数的区别)
SELECT d.department_id , e.last_name, e.salary,
        DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary) as drank
FROM employees e, departments d
WHERE e.department_id = d.department_id
   AND d.department_id IN ('60', '90');
DEPARTMENT_ID LAST_NAME                     SALARY      DRANK
------------- ------------------------- ---------- ----------
           60 Lorentz                         4200          1
           60 Austin                          4800          2
           60 Pataballa                       4800          2
           60 Ernst                           6000          3
           60 Hunold                          9000          4
           90 Kochhar                        17000          1
           90 De Haan                        17000          1
           90 King                           24000          2

FIRST

功能描述:从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最前面的一个值的行(可能多行,因为值可能相等),因此完整的语法需要在开始处加上一个集合函数以从中取出记录
SAMPLE:下面例子中DENSE_RANK按部门分区,再按佣金commission_pct排序,FIRST取出佣金最低的对应的所有行,然后前面的MAX函数从这个集合中取出薪水最低的值;LAST取出佣金最高的对应的所有行,然后前面的MIN函数从这个集合中取出薪水最高的值
SELECT last_name, department_id, salary,
         MIN(salary) KEEP (DENSE_RANK FIRST ORDER BY commission_pct) OVER (PARTITION BY department_id) "Worst",
         MAX(salary) KEEP (DENSE_RANK LAST ORDER BY commission_pct) OVER (PARTITION BY department_id) "Best"
FROM employees
WHERE department_id in (20,80)
ORDER BY department_id, salary;
LAST_NAME                 DEPARTMENT_ID     SALARY      Worst       Best
------------------------- ------------- ---------- ---------- ----------
Fay                                  20       6000       6000      13000
Hartstein                            20      13000       6000      13000
Kumar                                80       6100       6100      14000
Banda                                80       6200       6100      14000
Johnson                              80       6200       6100      14000
Ande                                 80       6400       6100      14000
Lee                                  80       6800       6100      14000
Tuvault                              80       7000       6100      14000
Sewall                               80       7000       6100      14000
Marvins                              80       7200       6100      14000
Bates                                80       7300       6100      14000

 

淘宝风云榜   居家频道    美容频道    食品频道   男人频道   电器商场    数码频道    电器城频道

oracle分析函数很好,很强大 - 和申 - 和申的个人主页
  评论这张
 
阅读(841)| 评论(0)
推荐 转载

历史上的今天

在LOFTER的更多文章

评论

<#--最新日志,群博日志--> <#--推荐日志--> <#--引用记录--> <#--博主推荐--> <#--随机阅读--> <#--首页推荐--> <#--历史上的今天--> <#--被推荐日志--> <#--上一篇,下一篇--> <#-- 热度 --> <#-- 网易新闻广告 --> <#--右边模块结构--> <#--评论模块结构--> <#--引用模块结构--> <#--博主发起的投票-->
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

页脚

网易公司版权所有 ©1997-2016