Oracle 分析函数和聚合函数的去呗

Oracle 中的聚合函数和分析函数都可以用于计算数据的聚合值，但两者之间存在一些区别。

首先，聚合函数是用于计算结果集中所有行的聚合值，通常与 GROUP BY 子句结合使用，以便在每个分组中计算聚合值。常见的聚合函数有 SUM、AVG、MIN、MAX、COUNT 等。

而分析函数则是用于计算结果集中每一行的值，并返回与每一行相关联的结果。分析函数通常不需要 GROUP BY 子句，因为它们可以通过 over 子句指定计算结果的窗口范围，从而更加灵活地控制计算结果。常见的分析函数有 RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER、LEAD、LAG 等。

另外，聚合函数的计算结果是单个值，而分析函数的计算结果是多个值，每个值与结果集中的一行相关联。因此，使用聚合函数可以将结果集缩减为单个值，而使用分析函数则可以在结果集中保留每一行的信息。

总的来说，聚合函数和分析函数都是用于计算聚合值的函数，但聚合函数更适合用于计算整个结果集的聚合值，而分析函数更适合用于计算每一行的值，并返回与每一行相关联的结果。

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oracle分析函数是一组用于在数据集中进行分析和计算的特殊函数。它们允许用户对数据集中的行进行分组和排序，并进行诸如累积、排名、比较和聚合等操作。在oracle数据库中，有多种类型的分析函数可供使用，包括排名函数（RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER）、累积函数（SUM、AVG、COUNT）、聚合函数（MIN、MAX）、比较函数（LAG、LEAD）、以及其他一些自定义函数。

排名函数可用于对数据集中的行进行排名，可以根据指定的排序条件对数据集中的行进行排名，并返回相应的排名结果。累积函数常用于计算累积值，例如计算区间内的累积和、平均值等。聚合函数则允许用户在数据集的分组中进行聚合操作，比如计算每个分组的最大值、最小值等。比较函数可以用于比较当前行与前后相邻行的数值，以便进行比较或预测。

除了以上列举的常见分析函数外，oracle数据库还支持用户自定义的分析函数，用户可以根据特定需求编写自定义的函数，以满足复杂的分析计算需求。总的来说，oracle分析函数提供了丰富的功能和灵活的操作方式，能够帮助用户轻松进行复杂的数据分析和计算工作。无论是对于常规的数据分析，还是对于特定的数据挖掘需求，oracle分析函数都能提供强大的支持。

Oracle分析函数使用

Oracle分析函数是一种强大的数据库功能，用于在查询结果集中执行聚合、排序、窗口和排名操作。它们允许您对查询结果进行更复杂的分析和比较。

下面是一些常用的Oracle分析函数：

1. ROW_NUMBER(): 返回每一行的序号，可以结合ORDER BY 子句使用来进行排序。

2. RANK(): 计算某个值在排序后结果集中的排名，如果有相同值存在，则排名会跳过相同值。

3. DENSE_RANK(): 类似于RANK()函数，但是不会跳过相同值，即会连续分配排名。

4. NTILE(): 将结果集划分为指定数量的桶（块），并为每个桶分配一个编号。

5. LAG() / LEAD(): 分别返回当前行之前或之后的行的值，可以用来计算与当前行相关的差值或趋势。

6. SUM() / AVG() / COUNT() / MAX() / MIN(): 这些聚合函数在分析函数中也可以使用，但是它们是在分析函数之前进行计算的。

这只是一小部分Oracle分析函数的示例，实际上还有更多可用的函数。它们可以与其他SQL语句和子句（如GROUP BY、PARTITION BY等）组合使用，以实现更复杂的查询和分析需求。