oracle------分析函式和開窗函式over( )
一 什麼是分析函式
1 概念
分析函式是Oracle專門用於解決複雜報表統計需求的功能強大的函式，它可以在資料中進行分組然後計算基於組的某種統計值，並且每一組的每一行都可以返回一個統計值。
2 和聚合函式的區別
普通的聚合函式用group by分組，每個分組返回一個統計值，而分析函式採用partition by分組，並且每組每行都可以返回一個統計值。
3 開窗函式
開窗函式指定了函式所能影響的視窗範圍，也就是說在這個視窗範圍中都可以受到函式的影響，有些分析函式就是開窗函式。
4 分析函式語法
function_name (<argument>,<argument>...) -----1 over -----2 (<Partition-Clause> -----3 <Order-by-Clause> -----4 <Windowing-Clause>) -----5
語法解釋：
1. function_name：對視窗中的資料進行操作，Oracle常用的分析函式有（這裡就列舉了一些常用的，其實有很多）
① 聚合函式
sum：一個組中資料累積和
min：一個組中資料最小值
max：一個組中資料最大值
avg：一個組中資料平均值
count：一個組中資料累積計數
② 排名函式
row_number( )：返回一個唯一的值，當碰到相同資料時，排名按照記錄集中記錄的順序依次遞增。
rank( )：返回一個唯一的值，當碰到相同的資料時，此時所有相同資料的排名是一樣的，同時會在最後一條相同記錄和下一條不同記錄的排名之間空出排名。
dense_rank( )：返回一個唯一的值，當碰到相同資料時，此時所有相同資料的排名都是一樣的，同時會在最後一條相同記錄和下一條不同記錄的排名之間緊鄰遞增。
2. over：關鍵字，用於標識分析函式
3. Partition-Clause：分割槽子句，根據分割槽表示式的條件邏輯將單個結果集分成N組
格式： partition by......
4. Order-by-Clause：排序子句，用於對分割槽中的資料進行排序
格式：order by......
5. Windowing-Clause：視窗子句，用於定義function在其上操作的行的集合，即function所影響的範圍
格式：
order by 欄位名 range|rows between 邊界規則1 AND 邊界規則2邊界規則的取值如下表所示：
注意：RANGE表示按照值的範圍進行範圍的定義，而ROWS表示按照行的範圍進行範圍的定義
可取值 說明 CURRENT ROW 當前行 N PRECEDING 前N行 UNBOUNDED PRECEDING 一直到第一條記錄 N FOLLOWING 後N行 UNBOUNDED FOLLOWING 一直到最後一條記錄
二 分析函式和開窗函式例項
1 建立表格並插入資料
--建立表格
create table student
( name varchar2(20),
city varchar2(20),
age int,
salary int )--插入資料
INSERT INTO student(name,city,age,salary)
VALUES('Kebi','JiangSu',20,3000);
INSERT INTO student(name,city,age,salary)
VALUES('James','ChengDu',21,4000);
INSERT INTO student(name,city,age,salary)
VALUES('Denglun','BeiJing',22,3500);
INSERT INTO student(name,city,age,salary)
VALUES('Yangmi','London',21,2500);
INSERT INTO student(name,city,age,salary)
VALUES('Nana','NewYork',22,1000);
INSERT INTO student(name,city,age,salary)
VALUES('Sunli','BeiJing',20,3000);
INSERT INTO student(name,city,age,salary)
VALUES('Dengchao','London',22,1500);
INSERT INTO student(name,city,age,salary)
VALUES('Huge','JiangSu',20,2800);
INSERT INTO student(name,city,age,salary)
VALUES('Pengyuyan','BeiJing',24,4500);
INSERT INTO student(name,city,age,salary)
VALUES('Baoluo','London',25,8500);
INSERT INTO student(name,city,age,salary)
VALUES('Huting','ChengDu',25,3000);
INSERT INTO student(name,city,age,salary)
VALUES('Hurenxiang','JiangSu',23,2500);
表格建立完後，查看錶格中的內容
select * from student
2 聚合函式和開窗函式
① 單一的聚合函式count
案例：如果要求出student表中一共多少人
select count(name) from student得到的結果
從上表中看出，得到的結果是一個值，即為student表中一共12個人
② 聚合函式count和開窗函式over( )的聯合使用
案例：如果查詢每個工資小於4000元的員工資訊（姓名，城市以及工資），並在每行中都顯示所有工資小於4000元的員工個數
第一種實現方式：通過子查詢實現
select name , city , salary , (select count(salary) from student where salary < 4000) 工資小於4000人數 from student where salary < 4000
第二種實現方式：開窗函式over( )實現
select name , city , salary ,count(*) over () from student where salary < 4000
解釋一下：開窗函式count(*)over( )是對查詢結果的每一行都返回所有符合條件行的條數；
over關鍵字後的括號中的選項為空，則開窗函式會對結果集中的所有行進行聚合運算；
over關鍵字後的括號中的選項為不為空，則按照括號中的範圍進行聚合運算。
partition by：分割槽子句，根據分割槽表示式的條件邏輯將單個結果集分成N組
案例：查出表中相同城市和相同年齡的人數
select name, city, age, salary, count(*) over(partition by city) 相同城市人數, count(*) over(partition by age) 相同年齡人數 from student
order by子句：排序子句，用於對分割槽中的資料進行排序
① row：按照行定位的
案例：查詢從第一行到當前行的工資總和
select name, city, age, salary, sum(salary) over(order by salary rows between unbounded preceding and current row) 到當前行工資求和 from student
解釋一下：over後面的括號中的unbounded preceding表示第一行，current row表示當前行。上面這段程式碼指的是首先將表中的資料按照salary進行排序，如果不指明是升序還是降序，預設的是升序。然後看到rows這個欄位，說明計算是按照行進行的。就是計算unbounded preceding（第一行）到current row（當前行）的和。比如第一行的salary為1000，第二行的salary為1500，那麼第一行到第二行的和為1000+1500=2500；同理第三行salary為2500，那麼從第一行到第三行的和為1000+1500+2500=5000，以此類推......
② range：按照範圍定位的
案例：查詢從第一行到當前行的工資總和
select fname, fcity, fage, fsalary, sum(fsalary) over(order by fsalary range between unbounded preceding and current row) 到當前行工資求和 from t_person
解釋一下：range和rows，rows是按照行進行計算的，而range是按照範圍進行計算的。這兩種方式的不同點是處理並列資料的情況，上面第三行和第四行出現了兩個2500，如果是rows就會在第三行顯示1000+1500+2500=5000，第四行顯示1000+1500+2500+2500=7500；如果是range就會在第三行顯示1000+1500+2500+2500=7500，第四行顯示1000+1500+2500+2500=7500，因為第三行和第四行中的salary是一樣的，同時又是按照range進行計算的，所以從第一行開始r無法判斷並列行中的當前行是哪一行，所以直接將並列的數相加。
三 排名函式和分析函式例項
排名函式
row_number( )：返回一個唯一的值，當碰到相同資料時，排名按照記錄集中記錄的順序依次遞增。
rank( )：返回一個唯一的值，當碰到相同的資料時，此時所有相同資料的排名是一樣的，同時會在最後一條相同記錄和下一條不同記錄的排名之間空出排名。
dense_rank( )：返回一個唯一的值，當碰到相同資料時，此時所有相同資料的排名都是一樣的，同時會在最後一條相同記錄和下一條不同記錄的排名之間緊鄰遞增。
select name , city ,age , salary,
row_number()over ( order by salary) as row_number, --按薪水依次排名
rank()over ( order by salary) as rank, --按薪水排名，相同薪水並列
dense_rank()over ( order by salary) as dense_rank --按薪水排名，相同薪水隔幾個排名
from student
解釋一下：因為row_number，rank，dense_rank在排名時極易混淆，所以在這裡用這個例子給大家區分一下
row_number：不管是否有相同的薪水，都依次按照記錄進行遞增（1,2,3,4.....）
rank：按照薪水進行遞增，遇到相同的薪水時排名一致，只不過遇到不相同的資料時，中間隔出排名，這麼說可能有點抽象，比如上表中第三行和第四行的薪水都是2500，那麼rank進行操作時相同的薪水排名一致都是3，而到了第五行則是5，就隔了一個4。
dense_rank：同樣是按照薪水進行排序，遇到相同的薪水時排名一致，這邊需要和上面的rank進行區分一下，上面的rank遇到相同的資料和不同的資料之間需要隔斷，而這個不一樣，不需要隔斷，第四行和第五行的薪水都是2500，排名都是3，到了第五行不一樣的薪水排名就是4。