Oracle分析函数详解与应用

"这篇资料详细介绍了Oracle分析函数，包括Rank、Dense_rank、row_number、Top/BottomN、First/Last、NTile等，并涵盖了窗口函数、报表函数以及26个分析函数的总结，还提供了PLSQL开发笔记和小结，部分资料来源于网络并有作者的补充。" 在Oracle数据库中，分析函数是一种强大的工具，主要用于处理OLAP（在线分析处理）类的任务，这些任务通常涉及到大数据量的统计和分析，例如找出排名、计算比例、分组累计等。分析函数与聚合函数（如SUM、COUNT、AVG等）不同，它们可以在结果集的每一行上进行计算，而不仅仅是对一组数据进行汇总。 1. **分析函数OVER解析** 分析函数的关键在于OVER子句，它定义了一个计算的"窗口"，在这个窗口内的数据会被分析函数处理。窗口可以是整个结果集，也可以根据PARTITION BY和ORDER BY子句进行划分。 2. **Rank、Dense_rank、row_number** - **Rank()**: 返回行的排名，如果有相同值，则会跳过一些排名。 - **Dense_rank()**: 类似于Rank，但不会跳过排名，相同值的行会得到相同的排名。 - **Row_number()**: 给每一行分配一个唯一的数字，无论值是否相同，都会递增。 3. **Top/BottomN、First/Last** - **TopN**: 可以找到前N个或后N个元素，例如找出销售额最高的N个产品。 - **First/Last**: 在排序后的结果集中，返回每个组的第一条或最后一条记录。 4. **NTile** NTile函数可以将结果集分成N个相等大小的组，每个组的大小由结果集的行数除以N决定，常用于分桶或者分区分析。 5. **窗口函数** 窗口函数是在特定窗口内的数据上执行计算，例如LAG和LEAD可以访问当前行之前或之后的行，Lag可以获取上一行的数据，Lead可以获取下一行的数据。其他还包括CUME_DIST、PERCENT_RANK等。 6. **报表函数** 报表函数如SUM(), AVG()等，当配合OVER子句时，可以在分组内进行累计计算，而不仅仅是整体的聚合。 7. **使用场景** 分析函数在处理复杂的业务场景时非常有用，如销售报告、市场分析、趋势预测等。通过分析函数，我们可以轻松地完成如按月计算累计销售额、找出每季度业绩最佳的员工等任务。 在实际应用中，理解并熟练掌握Oracle分析函数能极大地提升数据处理的效率和灵活性，尤其对于需要对大量数据进行复杂分析的系统来说，分析函数是不可或缺的工具。学习和掌握这部分内容，对于数据库管理员、数据分析师和PLSQL开发者来说都至关重要。