"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。