Oracle中窗口函数除了LAG和LEAD之外，还有哪些常用的窗口函数？

Oracle数据库中的窗口函数允许你在查询的结果集中进行复杂的分析操作，其中包含了多种类型。除了你提到的LAG和LEAD窗口函数，用于访问结果集中当前行的前N行和后N行的数据，还有一些其他的常用窗口函数，例如：

1. **ROW_NUMBER()**：为每个分区内的行分配一个唯一的连续整数序号，从1开始按指定的排序顺序进行编号。

2. **RANK()**：为每个分区内的行分配一个排名，具有相同数据值的行将获得相同的排名，排名之间存在间隔。

3. **DENSE_RANK()**：与RANK()类似，也为具有相同数据值的行分配相同的排名，不同之处在于排名之间没有间隔。

4. **NTILE()**：将分区中的行分成指定数量的组，并为每个组分配一个唯一的组号。如果行不能均匀分配到各个组中，一些组的行数将比其他组多一个。

5. **FIRST_VALUE()**：返回分区中第一个值。

6. **LAST_VALUE()**：返回分区中最后一个值。

7. **SUM()**：对指定的列进行求和，可以是窗口函数形式。

8. **AVG()**：计算指定列的平均值，也可以作为窗口函数使用。

9. **MIN()** 和 **MAX()**：分别返回指定列的最小值和最大值。

这些窗口函数在OLAP（在线分析处理）和复杂的数据分析查询中非常有用。它们可以与其他SQL语句结合使用，以实现数据的分组、排序、筛选等多种操作，而无需依赖复杂的子查询或连接操作。

相关问题

oracle的窗口函数

Oracle SQL中的窗口函数是一种高级的查询工具，它可以在查询结果中对数据进行分组、排序、聚合和排名等操作，同时保留原始数据的完整性和一致性。

窗口函数使用OVER子句定义一个窗口（Window），通过窗口函数对窗口内的数据进行操作。窗口函数可以和常规的聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）一起使用，也可以和分析函数（如RANK、DENSE_RANK、LEAD、LAG等）一起使用，以实现更加复杂的查询需求。

以下是一些窗口函数的常用语法：

1. ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column1, column2 ORDER BY column3): 返回每行数据在分组内的排序位置。

2. RANK() OVER (PARTITION BY column1, column2 ORDER BY column3): 返回每行数据在分组内的排名，如果有相同的值则排名相同，下一行直接跳过。

3. DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY column1, column2 ORDER BY column3): 返回每行数据在分组内的排名，如果有相同的值则排名相同，下一行的排名不跳过。

4. SUM(column1) OVER (PARTITION BY column2 ORDER BY column3): 返回每行数据在分组内的column1值的累计和。

5. AVG(column1) OVER (PARTITION BY column2 ORDER BY column3): 返回每行数据在分组内的column1值的平均值。

总的来说，窗口函数是Oracle SQL中强大的查询工具，它可以对数据进行多维度的分组、排序、聚合和排名操作，以满足复杂的数据分析和业务需求。

oracle lag()与lead()函数

Oracle的`LAG()`和`LEAD()`是窗口函数，它们在分析数据集时非常有用，特别是当处理分组行和排序时。这两个函数主要用于获取当前行前面或后面的值。

1. `LAG(column_name)` 函数返回指定列的前一行（基于行顺序）的值。如果当前行是第一个（即没有上一行），它通常返回NULL。这对于计算连续值之间的差异、趋势或基于先前值的操作很有帮助。

例如：

SELECT sales, LAG(sales) OVER (ORDER BY sale_date) AS prev_sales
FROM sales_data;

这将显示每个销售日的销售额及其前一天的销售额。

2. `LEAD(column_name)` 函数则是相反，返回指定列的后一行（同样基于行顺序）的值。如果当前行是最后一个，它会返回NULL。这个函数常用于预测模型或计划相关的任务。

例如：

SELECT sales, LEAD(sales) OVER (ORDER BY sale_date) AS next_sales
FROM sales_data;

这将展示每个销售日的销售额及其下一个销售日的预测值。