oracle 分析函数

Oracle 窗口函数是一种高级查询技术，用于在查询结果集中执行聚合、排序、分区和排序等操作，而无需使用子查询或自连接。它允许您在查询中对不同的行进行分组和排序，并在每个组内执行聚合函数，从而提供更灵活的数据分析和处理能力。

窗口函数通常与关键字 "OVER" 一起使用，语法如下：

<聚合函数> OVER ([PARTITION BY <列1>, <列2>, ...] 
               [ORDER BY <列1>, <列2>, ...] 
               [ROWS <行范围>])

其中，`<聚合函数>` 是要应用的聚合函数，例如 SUM、COUNT、AVG 等。`<列1>, <列2>, ...` 是要

相关问题

Oracle 分析函数

Oracle 分析函数是一种高级 SQL 技术，它可以在查询结果中进行分组、排序、聚合等操作，同时还可以对每个分组内的数据进行排名、累计、比较等操作。常见的 Oracle 分析函数包括 RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER、LEAD、LAG、SUM、AVG 等。

例如，以下 SQL 查询语句使用 RANK 函数对销售额进行排名：

SELECT product_name, sales_amount, RANK() OVER (ORDER BY sales_amount DESC) AS rank
FROM sales_table;

oracle分析函数

Oracle中的分析函数，也称为窗口函数，是一种强大的查询技术，它可以在查询结果集中执行聚合、排序、排名、分配行号等操作，而不影响查询结果集中各行的原始值。

常用的分析函数包括：

1. ROW_NUMBER()：给每一行分配一个唯一的行号。

2. RANK()：根据指定的列对行进行排名，如果有相同的值，则它们会共享相同的排名。

3. DENSE_RANK()：与RANK()类似，但是排名不会出现间隔。

4. NTILE(n)：将行分成n个桶，并为每个桶分配一个编号。

5. LAG(column, offset, default)：返回前面指定行数的值，如果没有则返回默认值。

6. LEAD(column, offset, default)：返回后面指定行数的值，如果没有则返回默认值。

7. SUM(column) OVER (partition by ...)：对指定分区内的行进行求和。

8. AVG(column) OVER (partition by ...)：对指定分区内的行进行求平均值。

9. MAX(column) OVER (partition by ...)：对指定分区内的行进行求最大值。

10. MIN(column) OVER (partition by ...)：对指定分区内的行进行求最小值。

分析函数的语法格式如下：

analytic_function_name([argument]...)
  OVER (
    [PARTITION BY partition_expression,...]
    [ORDER BY order_expression [ASC|DESC],...]
    [ROWS BETWEEN window_specification_start AND window_specification_end]
  )

其中，analytic_function_name表示分析函数名称，argument表示分析函数的参数，PARTITION BY表示分区表达式，ORDER BY表示排序表达式，ROWS BETWEEN表示窗口规范。

使用分析函数可以使查询变得更加高效和灵活，能够处理一些传统SQL语法无法处理的问题。