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本篇文章為大家展示了如何理解oracle 分析函數，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
一、Oracle分析函數簡介：
在日常的生產環境中，我們接觸得比較多的是OLTP系統(即Online Transaction Process)，這些系統的特點是具備實時要求，或者至少說對響應的時間多長有一定的要求；其次這些系統的業務邏輯一般比較復雜，可能需要經過多次的運算。比如我們經常接觸到的電子商城。
在這些系統之外，還有一種稱之為OLAP的系統(即Online Aanalyse Process)，這些系統一般用于系統決策使用。通常和數據倉庫、數據分析、數據挖掘等概念聯系在一起。這些系統的特點是數據量大，對實時響應的要求不高或者根本不關注這方面的要求，以查詢、統計操作為主。
我們來看看下面的幾個典型例子：
①查找上一年度各個銷售區域排名前10的員工
②按區域查找上一年度訂單總額占區域訂單總額20%以上的客戶
③查找上一年度銷售最差的部門所在的區域
④查找上一年度銷售最好和最差的產品
我們看看上面的幾個例子就可以感覺到這幾個查詢和我們日常遇到的查詢有些不同，具體有：
①需要對同樣的數據進行不同級別的聚合操作
②需要在表內將多條數據和同一條數據進行多次的比較
③需要在排序完的結果集上進行額外的過濾操作
分析函數語法:
FUNCTION_NAME(<argument>,<argument>...)
OVER
(<Partition-Clause><Order-by-Clause><Windowing Clause>)
例:
sum(sal) over (partition by deptno order by ename) new_alias
sum就是函數名
(sal)是分析函數的參數,每個函數有0~3個參數,參數可以是表達式,例如:sum(sal+comm)
over 是一個關鍵字,用于標識分析函數,否則查詢分析器不能區別sum()聚集函數和sum()分析函數
partition by deptno 是可選的分區子句,如果不存在任何分區子句,則全部的結果集可看作一個單一的大區
order by ename 是可選的order by 子句,有些函數需要它,有些則不需要.依靠已排序數據的那些函數,如:用于訪問結果集中前一行和后一行的LAG和LEAD,必須使用,其它函數,如AVG,則不需要.在使用了任何排序的開窗函數時,該子句是強制性的,它指定了在計算分析函數時一組內的數據是如何排序的.
1)FUNCTION子句
ORACLE提供了26個分析函數,按功能分5類
分析函數分類
等級(ranking)函數:用于尋找前N種查詢
開窗(windowing)函數:用于計算不同的累計,如SUM,COUNT,AVG,MIN,MAX等,作用于數據的一個窗口上
例:
sum(t.sal) over (order by t.deptno,t.ename) running_total,
sum(t.sal) over (partition by t.deptno order by t.ename) department_total
制表(reporting)函數:與開窗函數同名,作用于一個分區或一組上的所有列
例:
sum(t.sal) over () running_total2,
sum(t.sal) over (partition by t.deptno ) department_total2
制表函數與開窗函數的關鍵不同之處在于OVER語句上缺少一個ORDER BY子句!
LAG,LEAD函數:這類函數允許在結果集中向前或向后檢索值,為了避免數據的自連接,它們是非常用用的.
VAR_POP,VAR_SAMP,STDEV_POPE及線性的衰減函數:計算任何未排序分區的統計值
2)PARTITION子句
按照表達式分區(就是分組),如果省略了分區子句,則全部的結果集被看作是一個單一的組
3)ORDER BY子句
分析函數中ORDER BY的存在將添加一個默認的開窗子句,這意味著計算中所使用的行的集合是當前分區中當前行和前面所有行,沒有ORDER BY時,默認的窗口是全部的分區 在Order by 子句后可以添加nulls last,如:order by comm desc nulls last 表示排序時忽略comm列為空的行.
4)WINDOWING子句
用于定義分析函數將在其上操作的行的集合
Windowing子句給出了一個定義變化或固定的數據窗口的方法,分析函數將對這些數據進行操作
默認的窗口是一個固定的窗口,僅僅在一組的第一行開始,一直繼續到當前行,要使用窗口,必須使用ORDER BY子句
根據2個標準可以建立窗口:數據值的范圍(RANGES)或與當前行的行偏移量.
5)Rang窗口
Range 5 preceding:將產生一個滑動窗口,他在組中擁有當前行以前5行的集合
ANGE窗口僅對NUMBERS和DATES起作用,因為不可能從VARCHAR2中增加或減去N個單元
另外的限制是ORDER BY中只能有一列,因而范圍實際上是一維的,不能在N維空間中
例:
avg(t.sal) over(order by t.hiredate asc range 100 preceding) 統計前100天平均工資
6)Row窗口
利用ROW分區,就沒有RANGE分區那樣的限制了,數據可以是任何類型,且ORDER BY 可以包括很多列
7)Specifying窗口
UNBOUNDED PRECEDING:這個窗口從當前分區的每一行開始,并結束于正在處理的當前行
CURRENT ROW:該窗口從當前行開始(并結束)
Numeric Expression PRECEDING:對該窗口從當前行之前的數字表達式(Numeric Expression)的行開始,對RANGE來說,從從行序值小于數字表達式的當前行的值開始.
Numeric Expression FOLLOWING:該窗口在當前行Numeric Expression行之后的行終止(或開始),且從行序值大于當前行Numeric Expression行的范圍開始(或終止)
range between 100 preceding and 100 following:當前行100前,當前后100后
注意:分析函數允許你對一個數據集進排序和篩選,這是SQL從來不能實現的.除了最后的Order by子句之外,分析函數是在查詢中執行的最后的操作集,這樣的話,就不能直接在謂詞中使用分析函數,即不能在上面使用where或having子句!!!
二、Oracle分析函數簡單實例：
下面我們通過一個實際的例子：按區域查找上一年度訂單總額占區域訂單總額20%以上的客戶，來看看分析函數的應用。
【1】測試環境：
SQL> desc orders_tmp;
Name Null? Type
----------------------- -------- ----------------
CUST_NBR NOT NULL NUMBER(5)
REGION_ID NOT NULL NUMBER(5)
SALESPERSON_ID NOT NULL NUMBER(5)
YEAR NOT NULL NUMBER(4)
MONTH NOT NULL NUMBER(2)
TOT_ORDERS NOT NULL NUMBER(7)
TOT_SALES NOT NULL NUMBER(11,2)
【2】測試數據：
SQL> select * from orders_tmp;
CUST_NBR REGION_ID SALESPERSON_ID YEAR MONTH TOT_ORDERS TOT_SALES
---------- ---------- -------------- ---------- ---------- ---------- ----------
11 7 11 2001 7 2 12204
4 5 4 2001 10 2 37802
7 6 7 2001 2 3 3750
10 6 8 2001 1 2 21691
10 6 7 2001 2 3 42624
15 7 12 2000 5 6 24
12 7 9 2000 6 2 50658
1 5 2 2000 3 2 44494
1 5 1 2000 9 2 74864
2 5 4 2000 3 2 35060
2 5 4 2000 4 4 6454
2 5 1 2000 10 4 35580
4 5 4 2000 12 2 39190
13 rows selected.
【3】測試語句：
SQL> select o.cust_nbr customer,
2 o.region_id region,
3 sum(o.tot_sales) cust_sales,
4 sum(sum(o.tot_sales)) over(partition by o.region_id) region_sales
5 from orders_tmp o
6 where o.year = 2001
7 group by o.region_id, o.cust_nbr;
CUSTOMER REGION CUST_SALES REGION_SALES
---------- ---------- ---------- ------------
4 5 37802 37802
7 6 3750 68065
10 6 64315 68065
11 7 12204 12204
三、分析函數OVER解析：
請注意上面的綠色高亮部分，group by的意圖很明顯：將數據按區域ID，客戶進行分組，那么Over這一部分有什么用呢？假如我們只需要統計每個區域每個客戶的訂單總額，那么我們只需要group by o.region_id,o.cust_nbr就夠了。但我們還想在每一行顯示該客戶所在區域的訂單總額，這一點和前面的不同：需要在前面分組的基礎上按區域累加。很顯然group by和sum是無法做到這一點的(因為聚集操作的級別不一樣，前者是對一個客戶，后者是對一批客戶)。
這就是over函數的作用了！它的作用是告訴SQL引擎：按區域對數據進行分區，然后累積每個區域每個客戶的訂單總額(sum(sum(o.tot_sales)))。
現在我們已經知道2001年度每個客戶及其對應區域的訂單總額，那么下面就是篩選那些個人訂單總額占到區域訂單總額20%以上的大客戶了
SQL> select *
2 from (select o.cust_nbr customer,
3 o.region_id region,
4 sum(o.tot_sales) cust_sales,
5 sum(sum(o.tot_sales)) over(partition by o.region_id) region_sales
6 from orders_tmp o
7 where o.year = 2001
8 group by o.region_id, o.cust_nbr) all_sales
9 where all_sales.cust_sales > all_sales.region_sales * 0.2;
CUSTOMER REGION CUST_SALES REGION_SALES
---------- ---------- ---------- ------------
4 5 37802 37802
10 6 64315 68065
11 7 12204 12204
SQL>
現在我們已經知道這些大客戶是誰了！哦，不過這還不夠，如果我們想要知道每個大客戶所占的訂單比例呢？看看下面的SQL語句，只需要一個簡單的Round函數就搞定了。
SQL> select all_sales.*,
2 100 * round(cust_sales / region_sales, 2) || '%' Percent
3 from (select o.cust_nbr customer,
4 o.region_id region,
5 sum(o.tot_sales) cust_sales,
6 sum(sum(o.tot_sales)) over(partition by o.region_id) region_sales
7 from orders_tmp o
8 where o.year = 2001
9 group by o.region_id, o.cust_nbr) all_sales
10 where all_sales.cust_sales > all_sales.region_sales * 0.2;
CUSTOMER REGION CUST_SALES REGION_SALES PERCENT
---------- ---------- ---------- ------------ ----------------------------------------
4 5 37802 37802 100%
10 6 64315 68065 94%
11 7 12204 12204 100%
SQL>
總結：
①Over函數指明在那些字段上做分析，其內跟Partition by表示對數據進行分組。注意Partition by可以有多個字段。
②Over函數可以和其它聚集函數、分析函數搭配，起到不同的作用。例如這里的SUM，還有諸如Rank，Dense_rank等。
目錄
===============================================
1.使用rownum為記錄排名
2.使用分析函數來為記錄排名
3.使用分析函數為記錄進行分組排名
一、使用rownum為記錄排名：
在前面一篇《Oracle開發專題之：分析函數》，我們認識了分析函數的基本應用，現在我們再來考慮下面幾個問題：
①對所有客戶按訂單總額進行排名
②按區域和客戶訂單總額進行排名
③找出訂單總額排名前13位的客戶
④找出訂單總額最高、最低的客戶
⑤找出訂單總額排名前25%的客戶
按照前面第一篇文章的思路，我們只能做到對各個分組的數據進行統計，如果需要排名的話那么只需要簡單地加上rownum不就行了嗎？事實情況是否如此想象般簡單，我們來實踐一下。
【1】測試環境：
SQL> desc user_order;
Name Null? Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
REGION_ID NUMBER(2)
CUSTOMER_ID NUMBER(2)
CUSTOMER_SALES NUMBER
【2】測試數據：
SQL> select * from user_order order by customer_sales;
REGION_ID CUSTOMER_ID CUSTOMER_SALES
---------- ----------- --------------
5 1 151162
10 29 903383
6 7 971585
10 28 986964
9 21 1020541
9 22 1036146
8 16 1068467
6 8 1141638
5 3 1161286
5 5 1169926
8 19 1174421
7 12 1182275
7 11 1190421
6 10 1196748
6 9 1208959
10 30 1216858
5 2 1224992
9 24 1224992
9 23 1224992
8 18 1253840
7 15 1255591
7 13 1310434
10 27 1322747
8 20 1413722
6 6 1788836
10 26 1808949
5 4 1878275
7 14 1929774
8 17 1944281
9 25 2232703
30 rows selected.
注意這里有3條記錄的訂單總額是一樣的。假如我們現在需要篩選排名前12位的客戶，如果使用rownum會有什么樣的后果呢？
SQL> select rownum, t.*
2 from (select *
3 from user_order
4 order by customer_sales desc) t
5 where rownum <= 12
6 order by customer_sales desc;
ROWNUM REGION_ID CUSTOMER_ID CUSTOMER_SALES
---------- ---------- ----------- --------------
1 9 25 2232703
2 8 17 1944281
3 7 14 1929774
4 5 4 1878275
5 10 26 1808949
6 6 6 1788836
7 8 20 1413722
8 10 27 1322747
9 7 13 1310434
10 7 15 1255591
11 8 18 1253840
12 5 2 1224992
12 rows selected.
很明顯假如只是簡單地按rownum進行排序的話，我們漏掉了另外兩條記錄(參考上面的結果)。
二、使用分析函數來為記錄排名：
針對上面的情況，Oracle從8i開始就提供了3個分析函數：rand，dense_rank，row_number來解決諸如此類的問題，下面我們來看看這3個分析函數的作用以及彼此之間的區別：
Rank，Dense_rank，Row_number函數為每條記錄產生一個從1開始至N的自然數，N的值可能小于等于記錄的總數。這3個函數的唯一區別在于當碰到相同數據時的排名策略。
①ROW_NUMBER：
Row_number函數返回一個唯一的值，當碰到相同數據時，排名按照記錄集中記錄的順序依次遞增。
②DENSE_RANK：
Dense_rank函數返回一個唯一的值，除非當碰到相同數據時，此時所有相同數據的排名都是一樣的。
③RANK：
Rank函數返回一個唯一的值，除非遇到相同的數據時，此時所有相同數據的排名是一樣的，同時會在最后一條相同記錄和下一條不同記錄的排名之間空出排名。
這樣的介紹有點難懂，我們還是通過實例來說明吧，下面的例子演示了3個不同函數在遇到相同數據時不同排名策略：
SQL> select region_id, customer_id, sum(customer_sales) total,
2 rank() over(order by sum(customer_sales) desc) rank,
3 dense_rank() over(order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
4 row_number() over(order by sum(customer_sales) desc) row_number
5 from user_order
6 group by region_id, customer_id;
REGION_ID CUSTOMER_ID TOTAL RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER
---------- ----------- ---------- ---------- ---------- ----------
8 18 1253840 11 11 11
5 2 1224992 12 12 12
9 23 1224992 12 12 13
9 24 1224992 12 12 14
10 30 1216858 15 13 15
30 rows selected.
請注意上面的綠色高亮部分，這里生動的演示了3種不同的排名策略：
①對于第一條相同的記錄，3種函數的排名都是一樣的：12
②當出現第二條相同的記錄時，Rank和Dense_rank依然給出同樣的排名12；而row_number則順延遞增為13，依次類推至第三條相同的記錄
③當排名進行到下一條不同的記錄時，可以看到Rank函數在12和15之間空出了13,14的排名，因為這2個排名實際上已經被第二、三條相同的記錄占了。而Dense_rank則順序遞增。row_number函數也是順序遞增
比較上面3種不同的策略，我們在選擇的時候就要根據客戶的需求來定奪了：
①假如客戶就只需要指定數目的記錄，那么采用row_number是最簡單的，但有漏掉的記錄的危險
②假如客戶需要所有達到排名水平的記錄，那么采用rank或dense_rank是不錯的選擇。至于選擇哪一種則看客戶的需要，選擇dense_rank或得到最大的記錄
三、使用分析函數為記錄進行分組排名：
上面的排名是按訂單總額來進行排列的，現在跟進一步：假如是為各個地區的訂單總額進行排名呢？這意味著又多了一次分組操作：對記錄按地區分組然后進行排名。幸虧Oracle也提供了這樣的支持，我們所要做的僅僅是在over函數中order by的前面增加一個分組子句：partition by region_id。
SQL> select region_id, customer_id,
sum(customer_sales) total,
2 rank() over(partition by region_id
order by sum(customer_sales) desc) rank,
3 dense_rank() over(partition by region_id
order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
4 row_number() over(partition by region_id
order by sum(customer_sales) desc) row_number
5 from user_order
6 group by region_id, customer_id;
REGION_ID CUSTOMER_ID TOTAL RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER
---------- ----------- ---------- ---------- ---------- ----------
5 4 1878275 1 1 1
5 2 1224992 2 2 2
5 5 1169926 3 3 3
6 6 1788836 1 1 1
6 9 1208959 2 2 2
6 10 1196748 3 3 3
30 rows selected.
現在我們看到的排名將是基于各個地區的，而非所有區域的了！Partition by 子句在排列函數中的作用是將一個結果集劃分成幾個部分，這樣排列函數就能夠應用于這各個子集。
前面我們提到的5個問題已經解決了2個了(第1,2)，剩下的3個問題(Top/Bottom N，First/Last, NTile)會在下一篇講解。
目錄
===============================================
1.帶空值的排列
2.Top/Bottom N查詢
3.First/Last排名查詢
4.按層次查詢
一、帶空值的排列：
在前面《Oracle開發專題之：分析函數2(Rank、Dense_rank、row_number)》一文中，我們已經知道了如何為一批記錄進行全排列、分組排列。假如被排列的數據中含有空值呢？
SQL> select region_id, customer_id,
2 sum(customer_sales) cust_sales,
3 sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) ran_total,
4 rank() over(partition by region_id
5 order by sum(customer_sales) desc) rank
6 from user_order
7 group by region_id, customer_id;
REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_SALES RAN_TOTAL RANK
---------- ----------- ---------- ---------- ----------
10 31 6238901 1
10 26 1808949 6238901 2
10 27 1322747 6238901 3
10 30 1216858 6238901 4
10 28 986964 6238901 5
10 29 903383 6238901 6
我們看到這里有一條記錄的CUST_TOTAL字段值為NULL，但居然排在第一名了！顯然這不符合情理。所以我們重新調整完善一下我們的排名策略，看看下面的語句：
SQL> select region_id, customer_id,
2 sum(customer_sales) cust_total,
3 sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) reg_total,
4 rank() over(partition by region_id
order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank
5 from user_order
6 group by region_id, customer_id;
REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL REG_TOTAL RANK
---------- ----------- ---------- ---------- ----------
10 26 1808949 6238901 1
10 27 1322747 6238901 2
10 30 1216858 6238901 3
10 28 986964 6238901 4
10 29 903383 6238901 5
10 31 6238901 6
綠色高亮處，NULLS LAST/FIRST告訴Oracle讓空值排名最后后第一。
注意是NULLS，不是NULL。
二、Top/Bottom N查詢：
在日常的工作生產中，我們經常碰到這樣的查詢：找出排名前5位的訂單客戶、找出排名前10位的銷售人員等等。現在這個對我們來說已經是很簡單的問題了。下面我們用一個實際的例子來演示：
【1】找出所有訂單總額排名前3的大客戶：
SQL> select *
SQL> from (select region_id,
SQL> customer_id,
SQL> sum(customer_sales) cust_total,
SQL> rank() over(order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank
SQL> from user_order
SQL> group by region_id, customer_id)
SQL> where rank <= 3;
REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL RANK
---------- ----------- ---------- ----------
9 25 2232703 1
8 17 1944281 2
7 14 1929774 3
SQL>
【2】找出每個區域訂單總額排名前3的大客戶：
SQL> select *
2 from (select region_id,
3 customer_id,
4 sum(customer_sales) cust_total,
5 sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) reg_total,
6 rank() over(partition by region_id
order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank
7 from user_order
8 group by region_id, customer_id)
9 where rank <= 3;
REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL REG_TOTAL RANK
---------- ----------- ---------- ---------- ----------
5 4 1878275 5585641 1
5 2 1224992 5585641 2
5 5 1169926 5585641 3
6 6 1788836 6307766 1
6 9 1208959 6307766 2
6 10 1196748 6307766 3
7 14 1929774 6868495 1
7 13 1310434 6868495 2
7 15 1255591 6868495 3
8 17 1944281 6854731 1
8 20 1413722 6854731 2
8 18 1253840 6854731 3
9 25 2232703 6739374 1
9 23 1224992 6739374 2
9 24 1224992 6739374 2
10 26 1808949 6238901 1
10 27 1322747 6238901 2
10 30 1216858 6238901 3
18 rows selected.
三、First/Last排名查詢：
想象一下下面的情形：找出訂單總額最多、最少的客戶。按照前面我們學到的知識，這個至少需要2個查詢。第一個查詢按照訂單總額降序排列以期拿到第一名，第二個查詢按照訂單總額升序排列以期拿到最后一名。是不是很煩？因為Rank函數只告訴我們排名的結果，卻無法自動替我們從中篩選結果。
幸好Oracle為我們在排列函數之外提供了兩個額外的函數：first、last函數，專門用來解決這種問題。還是用實例說話：
SQL> select min(customer_id)
2 keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
3 min(customer_id)
4 keep (dense_rank last order by sum(customer_sales) desc) last
5 from user_order
6 group by customer_id;
FIRST LAST
---------- ----------
31 1
這里有幾個看起來比較疑惑的地方：
①為什么這里要用min函數
②Keep這個東西是干什么的
③fist/last是干什么的
④dense_rank和dense_rank()有什么不同，能換成rank嗎？
首先解答一下第一個問題：min函數的作用是用于當存在多個First/Last情況下保證返回唯一的記錄。假如我們去掉會有什么樣的后果呢？
SQL> select keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
2 keep (dense_rank last order by sum(customer_sales) desc) last
3 from user_order
4 group by customer_id;
select keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
*
ERROR at line 1:
ORA-00907: missing right parenthesis
接下來看看第2個問題：keep是干什么用的？從上面的結果我們已經知道Oracle對排名的結果只“保留”2條數據，這就是keep的作用。告訴Oracle只保留符合keep條件的記錄。
那么什么才是符合條件的記錄呢？這就是第3個問題了。dense_rank是告訴Oracle排列的策略，first/last則告訴最終篩選的條件。
第4個問題：如果我們把dense_rank換成rank呢？
SQL> select min(region_id)
2 keep(rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
3 min(region_id)
4 keep(rank last order by sum(customer_sales) desc) last
5 from user_order
6 group by region_id;
select min(region_id)
*
ERROR at line 1:
ORA-02000: missing DENSE_RANK
四、按層次查詢：
現在我們已經見識了如何通過Oracle的分析函數來獲取Top/Bottom N，第一個，最后一個記錄。有時我們會收到類似下面這樣的需求：找出訂單總額排名前1/5的客戶。
很熟悉是不？我們馬上會想到第二點中提到的方法，可是rank函數只為我們做好了排名，并不知道每個排名在總排名中的相對位置，這時候就引入了另外一個分析函數NTile，下面我們就以上面的需求為例來講解一下：
SQL> select region_id,
2 customer_id,
3 ntile(5) over(order by sum(customer_sales) desc) til
4 from user_order
5 group by region_id, customer_id;
REGION_ID CUSTOMER_ID TILE
---------- ----------- ----------
10 31 1
9 25 1
10 26 1
6 6 1
8 18 2
5 2 2
9 23 3
6 9 3
7 11 3
5 3 4
6 8 4
8 16 4
6 7 5
10 29 5
5 1 5
Ntil函數為各個記錄在記錄集中的排名計算比例，我們看到所有的記錄被分成5個等級，那么假如我們只需要前1/5的記錄則只需要截取TILE的值為1的記錄就可以了。假如我們需要排名前25%的記錄(也就是1/4)那么我們只需要設置ntile(4)就可以了。
1.窗口函數簡介
2.窗口函數示例-全統計
3.窗口函數進階-滾動統計(累積/均值)
4.窗口函數進階-根據時間范圍統計
5.窗口函數進階-first_value/last_value
6.窗口函數進階-比較相鄰記錄
一、窗口函數簡介：
到目前為止，我們所學習的分析函數在計算/統計一段時間內的數據時特別有用，但是假如計算/統計需要隨著遍歷記錄集的每一條記錄而進行呢？舉些例子來說：
①列出每月的訂單總額以及全年的訂單總額
②列出每月的訂單總額以及截至到當前月的訂單總額
③列出上個月、當月、下一月的訂單總額以及全年的訂單總額
④列出每天的營業額及一周來的總營業額
⑤列出每天的營業額及一周來每天的平均營業額
仔細回顧一下前面我們介紹到的分析函數，我們會發現這些需求和前面有一些不同：前面我們介紹的分析函數用于計算/統計一個明確的階段/記錄集，而這里有部分需求例如2，需要隨著遍歷記錄集的每一條記錄的同時進行統計。
也即是說：統計不止發生一次，而是發生多次。統計不至發生在記錄集形成后，而是發生在記錄集形成的過程中。
這就是我們這次要介紹的窗口函數的應用了。它適用于以下幾個場合：
①通過指定一批記錄：例如從當前記錄開始直至某個部分的最后一條記錄結束
②通過指定一個時間間隔：例如在交易日之前的前30天
③通過指定一個范圍值：例如所有占到當前交易量總額5%的記錄
二、窗口函數示例－全統計：
下面我們以需求：列出每月的訂單總額以及全年的訂單總額為例，來看看窗口函數的應用。
【1】測試環境：
SQL> desc orders;
名稱 是否為空? 類型
----------------------- -------- ----------------
MONTH NUMBER(2)
TOT_SALES NUMBER
SQL>
【2】測試數據：
SQL> select * from orders;
MONTH TOT_SALES
---------- ----------
1 610697
2 428676
3 637031
4 541146
5 592935
6 501485
7 606914
8 460520
9 392898
10 510117
11 532889
12 492458
已選擇12行。
【3】測試語句：
回憶一下前面《Oracle開發專題之：分析函數(OVER)》一文中，我們使用了sum(sum(tot_sales)) over (partition by region_id) 來統計每個分區的訂單總額。現在我們要統計的不單是每個分區，而是所有分區，partition by region_id在這里不起作用了。
Oracle為這種情況提供了一個子句：rows between ... preceding and ... following。從字面上猜測它的意思是：在XXX之前和XXX之后的所有記錄，實際情況如何讓我們通過示例來驗證：
SQL> select month,
2 sum(tot_sales) month_sales,
3 sum(sum(tot_sales)) over (order by month
4 rows between unbounded preceding and unbounded following) total_sales
5 from orders
6 group by month;
MONTH MONTH_SALES TOTAL_SALES
---------- ----------- -----------
1 610697 6307766
2 428676 6307766
3 637031 6307766
4 541146 6307766
5 592935 6307766
6 501485 6307766
7 606914 6307766
8 460520 6307766
9 392898 6307766
10 510117 6307766
11 532889 6307766
12 492458 6307766
已選擇12行。
綠色高亮處的代碼在這里發揮了關鍵作用，它告訴oracle統計從第一條記錄開始至最后一條記錄的每月銷售額。這個統計在記錄集形成的過程中執行了12次，這時相當費時的！但至少我們解決了問題。
unbounded preceding and unbouned following的意思針對當前所有記錄的前一條、后一條記錄，也就是表中的所有記錄。那么假如我們直接指定從第一條記錄開始直至末尾呢？看看下面的結果：
SQL> select month,
2 sum(tot_sales) month_sales,
3 sum(sum(tot_sales)) over (order by month
4 rows between 1 preceding and unbounded following) all_sales
5 from orders
6 group by month;
MONTH MONTH_SALES ALL_SALES
---------- ----------- ----------
1 610697 6307766
2 428676 6307766
3 637031 5697069
4 541146 5268393
5 592935 4631362
6 501485 4090216
7 606914 3497281
8 460520 2995796
9 392898 2388882
10 510117 1928362
11 532889 1535464
12 492458 1025347
已選擇12行。
很明顯這個語句錯了。實際1在這里不是從第1條記錄開始的意思，而是指當前記錄的前一條記錄。preceding前面的修飾符是告訴窗口函數執行時參考的記錄數，如同unbounded就是告訴oracle不管當前記錄是第幾條，只要前面有多少條記錄，都列入統計的范圍。
三、窗口函數進階－滾動統計(累積/均值)：
考慮前面提到的第2個需求：列出每月的訂單總額以及截至到當前月的訂單總額。也就是說2月份的記錄要顯示當月的訂單總額和1,2月份訂單總額的和。3月份要顯示當月的訂單總額和1,2,3月份訂單總額的和，依此類推。
很明顯這個需求需要在統計第N月的訂單總額時，還要再統計這N個月來的訂單總額之和。想想上面的語句，假如我們能夠把and unbounded following換成代表當前月份的邏輯多好啊！很幸運的是Oracle考慮到了我們這個需求，為此我們只需要將語句稍微改成: curreent row就可以了。
SQL> select month,
2 sum(tot_sales) month_sales,
3 sum(sum(tot_sales)) over(order by month
4 rows between unbounded preceding and current row) current_total_sales
5 from orders
6 group by month;
MONTH MONTH_SALES CURRENT_TOTAL_SALES
---------- ----------- -------------------
1 610697 610697
2 428676 1039373
3 637031 1676404
4 541146 2217550
5 592935 2810485
6 501485 3311970
7 606914 3918884
8 460520 4379404
9 392898 4772302
10 510117 5282419
11 532889 5815308
12 492458 6307766
已選擇12行。
現在我們能得到滾動的銷售總額了！下面這個統計結果看起來更加完美，它展現了所有我們需要的數據：
SQL> select month,
2 sum(tot_sales) month_sales,
3 sum(sum(tot_sales)) over(order by month
4 rows between unbounded preceding and current row) current_total_sales,
5 sum(sum(tot_sales)) over(order by month
6 rows between unbounded preceding and unbounded following) total_sales
7 from orders
8 group by month;
MONTH MONTH_SALES CURRENT_TOTAL_SALES TOTAL_SALES
---------- ----------- ------------------- -----------
1 610697 610697 6307766
2 428676 1039373 6307766
3 637031 1676404 6307766
4 541146 2217550 6307766
5 592935 2810485 6307766
6 501485 3311970 6307766
7 606914 3918884 6307766
8 460520 4379404 6307766
9 392898 4772302 6307766
10 510117 5282419 6307766
11 532889 5815308 6307766
12 492458 6307766 6307766
已選擇12行。
在一些銷售報表中我們會時常看到求平均值的需求，有時可能是針對全年的數據求平均值，有時會是針對截至到當前的所有數據求平均值。很簡單，只需要將：
sum(sum(tot_sales))換成avg(sum(tot_sales))即可。
四、窗口函數進階－根據時間范圍統計：
前面我們說過，窗口函數不單適用于指定記錄集進行統計，而且也能適用于指定范圍進行統計的情況，例如下面這個SQL語句就統計了當天銷售額和五天內的評價銷售額：
select trunc(order_dt) day,
sum(sale_price) daily_sales,
avg(sum(sale_price)) over (order by trunc(order_dt)
range between interval '2' day preceding
and interval '2' day following) five_day_avg
from cust_order
where sale_price is not null
and order_dt between to_date('01-jul-2001','dd-mon-yyyy')
and to_date('31-jul-2001','dd-mon-yyyy')
為了對指定范圍進行統計，Oracle使用關鍵字range、interval來指定一個范圍。上面的例子告訴Oracle查找當前日期的前2天，后2天范圍內的記錄，并統計其銷售平均值。
五、窗口函數進階－first_value/last_value：
Oracle提供了2個額外的函數：first_value、last_value，用于在窗口記錄集中查找第一條記錄和最后一條記錄。假設我們的報表需要顯示當前月、上一個月、后一個月的銷售情況，以及每3個月的銷售平均值，這兩個函數就可以派上用場了。
select month,
first_value(sum(tot_sales)) over (order by month
rows between 1 preceding and 1 following) prev_month,
sum(tot_sales) monthly_sales,
last_value(sum(tot_sales)) over (order by month
rows between 1 preceding and 1 following) next_month,
avg(sum(tot_sales)) over (order by month
rows between 1 preceding and 1 following) rolling_avg
from orders
where year = 2001
and region_id = 6
group by month
order by month;
首先我們來看:rows between 1 preceding and 1 following告訴Oracle在當前記錄的前一條、后一條范圍內查找并統計，而first_value和last_value在這3條記錄中至分別找出第一條、第三條記錄，這樣我們就輕松地得到相鄰三個月的銷售記錄及平均值了！
六、窗口函數進階－比較相鄰記錄：
通過第五部分的學習，我們知道了如何利用窗口函數來顯示相鄰的記錄，現在假如我們想每次顯示當月的銷售額和上個月的銷售額，應該怎么做呢？
從第五部分的介紹我們可以知道，利用first_value(sum(tot_sales) over (order by month rows between 1 preceding and 0 following))就可以做到了，其實Oracle還有一個更簡單的方式讓我們來比較2條記錄，它就是lag函數。
leg函數類似于preceding和following子句，它能夠通過和當前記錄的相對位置而被應用，在比較同一個相鄰的記錄集內兩條相鄰記錄的時候特別有用。
select month,
sum(tot_sales) monthly_sales,
lag(sum(tot_sales), 1) over (order by month) prev_month_sales
from orders
where year = 2001
and region_id = 6
group by month
order by month;
lag(sum(tot_sales),1)中的1表示以1月為基準。
1.報表函數簡介
2.RATIO_TO_REPORT函數
一、報表函數簡介：
回顧一下前面《Oracle開發專題之：窗口函數》中關于全統計一節，我們使用了Oracle提供的：
sum(sum(tot_sales)) over (order by month rows between unbounded preceding and unbounded following)
來統計全年的訂單總額，這個函數會在記錄集形成的過程中，每檢索一條記錄就執行一次，它總共執行了12次。這是非常費時的。實際上我們還有更簡便的方法：
SQL> select month,
2 sum(tot_sales) month_sales,
3 sum(sum(tot_sales)) over(order by month
4 rows between unbounded preceding and unbounded following) win_sales,
5 sum(sum(tot_sales)) over() rpt_sales
6 from orders
7 group by month;
MONTH MONTH_SALES WINDOW_SALES REPORT_SALES
---------- ----------- ------------ ------------
1 610697 6307766 6307766
2 428676 6307766 6307766
3 637031 6307766 6307766
4 541146 6307766 6307766
5 592935 6307766 6307766
6 501485 6307766 6307766
7 606914 6307766 6307766
8 460520 6307766 6307766
9 392898 6307766 6307766
10 510117 6307766 6307766
11 532889 6307766 6307766
12 492458 6307766 6307766
已選擇12行。
over函數的空括號表示該記錄集的所有記錄都應該被列入統計的范圍，如果使用了partition by則先分區，再依次統計各個分區。
二、RATIO_TO_REPORT函數：
報表函數特(窗口函數)特別適合于報表中需要同時顯示詳細數據和統計數據的情況。例如在銷售報告中經常會出現這樣的需求：列出上一年度每個月的銷售總額、年底銷售額以及每個月的銷售額占全年總銷售額的比例：
方法①:
select all_sales.*,
100 * round(cust_sales / region_sales, 2) || '%' Percent
from (select o.cust_nbr customer,
o.region_id region,
sum(o.tot_sales) cust_sales,
sum(sum(o.tot_sales)) over(partition by o.region_id) region_sales
from orders_tmp o
where o.year = 2001
group by o.region_id, o.cust_nbr) all_sales
where all_sales.cust_sales > all_sales.region_sales * 0.2;
這是一種笨方法也是最易懂的方法。
方法②：
select region_id, salesperson_id,
sum(tot_sales) sp_sales,
round(sum(tot_sales) / sum(sum(tot_sales))
over (partition by region_id), 2) percent_of_region
from orders
where year = 2001
group by region_id, salesperson_id
order by region_id, salesperson_id;
方法③
select region_id, salesperson_id,
sum(tot_sales) sp_sales,
round(ratio_to_report(sum(tot_sales))
over (partition by region_id), 2) sp_ratio
from orders
where year = 2001
group by region_id, salesperson_id
order by region_id, salesperson_id;
Oracle提供的Ratio_to_report函數允許我們計算每條記錄在其對應記錄集或其子集中所占的比例。
這一篇是對前面所有關于分析函數的文章的總結：
一、統計方面：
Sum( ) Over ([Partition by ] [Order by ])
Sum( ) Over ([Partition by ] [Order by ]
Rows Between Preceding And Following)
Sum( ) Over ([Partition by ] [Order by ]
Rows Between Preceding And Current Row)
Sum( ) Over ([Partition by ] [Order by ]
Range Between Interval ' ' 'Day' Preceding
And Interval ' ' 'Day' Following )
具體請參考《Oracle開發專題之：分析函數(OVER)》和《Oracle開發專題之：窗口函數》
二、排列方面：
Rank() Over ([Partition by ] [Order by ] [Nulls First/Last])
Dense_rank() Over ([Patition by ] [Order by ] [Nulls First/Last])
Row_number() Over ([Partitionby ] [Order by ] [Nulls First/Last])
Ntile( ) Over ([Partition by ] [Order by ])
具體請參考《Oracle開發專題之：分析函數2》
三、最大值/最小值查找方面：
Min( )/Max( ) Keep (Dense_rank First/Last [Partition by ] [Order by ])
具體請參考《Oracle開發專題之：分析函數3》
四、首記錄/末記錄查找方面：
First_value / Last_value(Sum( ) Over ([Patition by ] [Order by ]
Rows Between Preceding And Following ))
具體請參考《Oracle開發專題之：窗口函數》
五、相鄰記錄之間比較方面：
Lag(Sum( ), 1) Over([Patition by ] [Order by ])
具體請參考《Oracle開發專題之：報表函數》
參考資料：《Mastering Oracle SQL》(By Alan Beaulieu, Sanjay Mishra O'Reilly June 2004 0-596-00632-2)
*****************************************
PLSQL基本結構
*****************************************
基本數據類型變量
1. 基本數據類型
Number 數字型
Int 整數型
Pls_integer 整數型，產生溢出時出現錯誤
Binary_integer 整數型，表示帶符號的整數
Char 定長字符型，最大255個字符
Varchar2 變長字符型，最大2000個字符
Long 變長字符型，最長2GB
Date 日期型
Boolean 布爾型（TRUE、FALSE、NULL三者取一）
在PL/SQL中使用的數據類型和Oracle數據庫中使用的數據類型，有的含義是完全一致的，有的是有不同的含義的。
2. 基本數據類型變量的定義方法
變量名 類型標識符 [not null]:=值;
declare
age number(3):=26; --長度為3，初始值為26
begin
commit;
end;
其中，定義常量的語法格式：
常量名 constant 類型標識符 [not null]:=值;
declare
pi constant number(9):=3.1415926;--為pi的數字型常量，長度為9，初始值為3.1415926
begin
commit;
end;
表達式
變量、常量經常需要組成各種表達式來進行運算，下面介紹在PL/SQL中常見表達式的運算規則。
1. 數值表達式
PL/SQL程序中的數值表達式是由數值型常數、變量、函數和算術運算符組成的，可以使用的算術運算符包括+（加法）、-（減法）、*（乘法）、/（除法
）和**（乘方）等。
命令窗口中執行下列PL/SQL程序，該程序定義了名為result的整數型變量，計算的是10+3*4-20+5**2的值，理論結果應該是27。
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
set serveroutput on
Declare
result integer;
begin
result:=10+3*4-20+5**2;
dbms_output.put_line('運算結果是：'||to_char(result));
end;
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
dbms_output.put_line函數輸出只能是字符串，因此利用to_char函數將數值型結果轉換為字符型。
2. 字符表達式
字符表達式由字符型常數、變量、函數和字符運算符組成，唯一可以使用的字符運算符就是連接運算符“||”。
3. 關系表達式
關系表達式由字符表達式或數值表達式與關系運算符組成，可以使用的關系運算符包括以下9種。
< 小于
> 大于
= 等于（不是賦值運算符:=）
like 類似于
in 在……之中
<= 小于等于
>= 大于等于
!= 不等于 或<>
between 在……之間
關系型表達式運算符兩邊的表達式的數據類型必須一致。
4. 邏輯表達式
邏輯表達式由邏輯常數、變量、函數和邏輯運算符組成，常見的邏輯運算符包括以下3種。
NOT：邏輯非
OR：邏輯或
AND：邏輯與
運算的優先次序為NOT、AND和OR。
PLSQL函數
PL/SQL程序中提供了很多函數供擴展功能，除了標準SQL語言的函數可以使用外，最常見的數據類型轉換函數有以下3個。
To_char：將其他類型數據轉換為字符型。
To_date：將其他類型數據轉換為日期型。
To_number：將其他類型數據轉換為數值型。
繼續追加中..
系統輸出打印
利用pl/sql在數據庫服務器端打印一句話：
set serveroutput on--設置數據庫輸出，默認為關閉，每次重新打開窗口需要重新設置。
BEGIN
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Hello PL/SQL');
END;
pl/sql程序中對大小寫不敏感（打印聲明的變量）
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
set serveroutput on
DECLARE
v_char varchar2(20):='a';
v_char1 varchar2(20):='b';
BEGIN
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_char);
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_char1);
END;
pl語句塊是pl/sql里最小的編程塊，其中可以再嵌套begin end
begin
dbms_output.put_line('Hello World');
dbms_output.put_line('2*3='||(2*3));
dbms_output.put_line('what''s');
end;
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
PL/SQL中的變量聲明
所有變量必須在declare中聲明，程序中不允許聲明。
沒有初始化的變量默認值為null，屏幕上null是看不見的，命名習慣：PL/SQL中變量一般以v_開頭（等同于存儲過程中as和begin區域的變量定義習慣）。
注意number也能存小數，最長38位，所以以后建議整數都用binary_integer存。
long是字符類型，boolean類型不能打印。
標準變量類型：數字，字符，時間，布爾。
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
declare
v_number1 number;
v_number2 number(3,2) ;
v_number3 binary_integer :=1;
v_name varchar2(20) :='kettas';
v_date date :=sysdate;
v_long long :='ni hao';
v_b boolean := true;
begin
if (v_number1 is null) then
dbms_output.put_line( 'hello');
end if;
dbms_output.put_line(v_number1);
dbms_output.put_line(v_number2);
dbms_output.put_line(v_number3);
dbms_output.put_line(v_name);
dbms_output.put_line(v_date);
dbms_output.put_line(v_long);
--dbms_output.put_line(v_b); --執行該句ORACLE提示“調用 'PUT_LINE' 時參數個數或類型錯誤”
end;
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
備注：
關于聲明number(4,3)中括號中的兩個數字的意義，前面的數字叫精度，后面的叫刻度。
刻度：
當刻度為正數的時候，表示四舍五入到小數點后面的位數
當刻度為負數的時候，表示四舍五入到小數點前面的位數
精度：
從數字的最前面不為零開始到刻度精確到的位置
v_Number number(4,3):=123.12312
1、按刻度進行四舍五入得到123.123
2、確定刻度精確到的位置123123處，精度為6位（.符號不算）
2、根據精度進行判斷6位（>4）精度上限值 --報錯不能存儲
number(3,-3):=44445
1、根據刻度－3進行四舍五入得到44000
2、小數點向前移動3位44.此位置為刻度精確到的位置
3、根據精度進行判斷2位（<3）精度上限值 --不報錯可存儲結果為44000
DECLARE
v_Number number(4,3):=123.12312;--實際精度6位大于上限精度值4位，提示“ORA-06502: PL/SQL: 數字或值錯誤 : 數值精度太高”
BEGIN
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_Number);
END
;
DECLARE
v_Number number(7,3):=4555; --實際精度7位等于上限精度值，可以存儲
BEGIN
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_Number);
END
;
*****************************************
變量賦值方式
*****************************************
oracle中變量賦值方式是值拷貝而非引用
declare
v_number1 number:=100;
v_number2 number;
begin
v_number2:=v_number1;
v_number1:=200;
dbms_output.put_line(v_number1); --200
dbms_output.put_line(v_number2); --100
end;
*****************************************
PLSQL復合類型
*****************************************
記錄類型record
record類型最常用，聲明的時候可以加not null，但必須給初始值，如果record類型一致可以相互賦值，如果類型不同，里面的字段恰好相同，不能互相賦值。引用記錄型變量的方法是“記錄變量名.基本類型變量名”。
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
declare
type t_first is record(
id number(3),
name varchar2(20)
);
v_first t_first;
begin
v_first.id:=1;
v_first.name:='cheng';
dbms_output.put_line(v_first.id);
dbms_output.put_line(v_first.name);
end;
record類型變量間賦值
declare
type t_first is record(
id number,
name varchar2(20)
);
v_first t_first;
v_second t_first;
begin
v_first.id:=1;
v_first.name:='susu';
v_second:=v_first;--相互賦值
v_first.id:=2;
v_first.name:='kettas';
dbms_output.put_line(v_first.id);
dbms_output.put_line(v_first.name);
dbms_output.put_line(v_second.id);
dbms_output.put_line(v_second.name);
end;
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
表類型變量table
語法如下：
type 表類型 is table of 類型 index by binary_integer;
表變量名 表類型;
類型可以是前面的類型定義，index by binary_integer子句代表以符號整數為索引，這樣訪問表類型變量中的數據方法就是“表變量名(索引符號整數)”。table類型，相當于java中的Map容器，就是一個可變長的數組，key（符號整數索引）必須是整數，可以是負數，value（類型）可以是標量，也可以是record類型。可以不按順序賦值，但必須先賦值后使用。
1. 定義一維表類型變量
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
declare
type t_tb is table of varchar2(20) index by binary_integer;
v_tb t_tb;
begin
v_tb(100):='hello';
v_tb(98):='world';
dbms_output.put_line(v_tb(100));
dbms_output.put_line(v_tb(98));
end;
類型為record的表類型變量
declare
type t_rd is record(id number,name varchar2(20));
type t_tb is table of t_rd index by binary_integer;
v_tb2 t_tb;
begin
v_tb2(100).id:=1;
v_tb2(100).name:='hello';
--dbms_output.put_line(v_tb2(100).id);
--dbms_output.put_line(v_tb2(100).name);
dbms_output.put_line(v_tb2(100).id||' '||v_tb2(100).name);
end;
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
2. 定義多維表類型變量
該程序定義了名為tabletype1的多維表類型，相當于多維數組，table1是多維表類型變量，將數據表tempuser.testtable中recordnumber為60的記錄提取出來
存放在table1中并顯示。
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
declare
type tabletype1 is table of testtable%rowtype index by binary_integer;
table1 tabletype1;
begin
select * into table1(60) from tempuser.testtable where recordnumber=60;
dbms_output.put_line(table1(60).recordnumber||table1(60).currentdate);
end;
備注：在定義好的表類型變量里，可以使用count、delete、first、last、next、exists和prior等屬性進行操作，使用方法為“表變量名.屬性”，返回的是數字。
set serveroutput on
declare
type tabletype1 is table of varchar2(9) index by binary_integer;
table1 tabletype1;
begin
table1(1):='成都市';
table1(2):='北京市';
table1(3):='青島市';
dbms_output.put_line('總記錄數：'||to_char(table1.count));
dbms_output.put_line('第一條記錄：'||table1.first);
dbms_output.put_line('最后條記錄：'||table1.last);
dbms_output.put_line('第二條的前一條記錄：'||table1.prior(2));
dbms_output.put_line('第二條的后一條記錄：'||table1.next(2));
end;
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
*****************************************
%type和%rowtype
*****************************************
使用%type定義變量，為了讓PL/SQL中變量的類型和數據表中的字段的數據類型一致，Oracle 9i提供了%type定義方法。這樣當數據表的字段類型修改后，PL/SQL程序中相應變量的類型也自動修改。
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
create table student(
id number,
name varchar2(20),
age number(3,0)
);
insert into student(id,name,age) values(1,'susu',23);
--查找一個字段的變量
declare
v_name varchar2(20);
v_name2 student.name%type;
begin
select name into v_name2 from student where rownum=1;
dbms_output.put_line(v_name2);
end;
--查找多個字段的變量
declare
v_id student.id%type;
v_name student.name%type;
v_age student.age%type;
begin
select id,name,age into v_id,v_name,v_age from student where rownum=1;
dbms_output.put_line(v_id||' '||v_name||' '||v_age);
end;
--查找一個類型的變量，推薦用*
declare
v_student student%rowtype;
begin
select * into v_student from student where rownum=1;
dbms_output.put_line(v_student.id||' '||v_student.name||' '||v_student.age);
end;
--也可以按字段查找，但是字段順序必須一樣，不推薦這樣做
declare
v_student student%rowtype;
begin
select id,name,age into v_student from student where rownum=1;
dbms_output.put_line(v_student.id||' '||v_student.name||' '||v_student.age);
end;
declare
v_student student%rowtype;
begin
select id,name,age into v_student.id,v_student.name,v_student.age from student where id=1;
--select * into v_student.id,v_student.name,v_student.age from student where id=1;
dbms_output.put_line();
end;
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
備注：insert，update，delete，select都可以，create table，drop table不行。DPL，DML，和流程控制語句可以在pl/sql里用，但DDL語句不行。
declare
v_name student.name%type:='wang';
begin
insert into student(id,name,age) values(2,v_name,26);
end;
begin
insert into student(id,name,age) values(5,'hehe',25);
end;
declare
v_name student.name%type:='hexian';
begin
update student set name=v_name where id=1;
end;
begin
update student set name='qinaide' where id=2;
end;
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
*****************************************
PLSQL變量的可見空間
*****************************************
變量的作用域和可見性，變量的作用域為變量申明開始到當前語句塊結束。當外部過程和內嵌過程定義了相同名字的變量的時候，在內嵌過程中如果直接寫這個變量名是沒有辦法訪問外部過程的變量的，可以通過給外部過程定義一個名字<<outername>>,通過outername變量名來訪問外部過程的變量（待測試..）。
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
declare
v_i1 binary_integer:=1;
begin
declare
v_i2 binary_integer:=2;
begin
dbms_output.put_line(v_i1);
dbms_output.put_line(v_i2);
end;
dbms_output.put_line(v_i1);
--dbms_output.put_line(v_i2); 解開后執行Oracle會提示“必須說明標識符 'V_I2'”
end;
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
*****************************************
PLSQL流程控制
*****************************************
if判斷
declare
v_b boolean:=true;
begin if v_b then
dbms_output.put_line('ok');
end if;
end;
if else判斷
declare
v_b boolean:=true;
begin
if v_b then
dbms_output.put_line('ok');
else
dbms_output.put_line('false');
end if;
end;
if elsif else判斷
declare
v_name varchar2(20):='cheng';
begin
if v_name='0701' then
dbms_output.put_line('0701');
elsif v_name='cheng' then
dbms_output.put_line('cheng');
else
dbms_output.put_line('false');
end if;
end;
loop循環，注意推出exit是推出循環，而不是推出整個代碼塊
declare
v_i binary_integer:=0;
begin
loop
if v_i>10 then
exit;
end if;
v_i:=v_i+1;
dbms_output.put_line('hehe');
end loop;
dbms_output.put_line('over');
end;
loop簡化寫法
declare
v_i binary_integer :=0;
begin
loop
exit when v_i>10;
v_i :=v_i+1;
dbms_output.put_line('hehe');
end loop;
dbms_output.put_line('over');
end;
while循環
declare
v_i binary_integer:=0;
begin
while v_i<10 loop
dbms_output.put_line('hello'||v_i );
v_i:=v_i+1;
end loop;
dbms_output.put_line('over');
end;
for循環，注意不需要聲明變量
begin
for v_i in 0..10 loop
dbms_output.put_line('hello'||v_i);
end loop;
dbms_output.put_line('over');
end;
*****************************************
PLSQL異常處理
*****************************************
1、聲明異常
異常名 EXCEPTION；
2、拋出異常
RAISE 異常名
3、處理異常
拋出異常后的邏輯代碼不會被繼續執行
異常的定義使用
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
begin
dbms_output.put_line(1/0);
exception
when others then
dbms_output.put_line('error');
end;
declare
e_myException exception;
begin
dbms_output.put_line('hello');
raise e_myException; --raise拋出異常,用此關鍵字，拋出后轉到自定義的e_myException ，執行其里面的putline函數后，再跳到end處，結束PL/SQL塊，raise接下面的2句不會繼續執行。
dbms_output.put_line('world');
dbms_output.put_line(1/0);
exception
when e_myException then
dbms_output.put_line(sqlcode); --當前會話執行狀態，錯誤編碼
dbms_output.put_line(sqlerrm); --當前錯誤信息
dbms_output.put_line('my error');
when others then
dbms_output.put_line('error');
end;
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――
*****************************************
PLSQL游標和goto語句
*****************************************
備注：下面提到的游標為靜態cursor，包括顯示和隱式。
游標，從declare、open、fetch、close是一個完整的生命旅程。當然了一個這樣的游標是可以被多次open進行使用的，顯式cursor是靜態cursor，她的作用域是全局的，但也必須明白，靜態cursor也只有pl/sql代碼才可以使用它。靜態游標變量是在定義時就必須指定SQL語句。
cursor 游標(結果集)用于提取多行數據，定義后不會有數據，使用后才有。一旦游標被打開，就無法再次打開(可以先關閉，再打開)。
declare
cursor c_student is select * from book;
begin
open c_student;
close c_student;
end;
第二種游標的定義方式，用變量控制結果集的數量。
declare
v_id binary_integer;
cursor c_student is select * from book where id>v_id;
begin
v_id:=10;
open c_student;
close c_student;
end;
第三種游標的定義方式，帶參數的游標，用的最多。
declare
cursor c_student(v_id binary_integer) is select * from book where id>v_id;
begin
open c_student(10);
close c_student;
end;
游標的使用，一定別忘了關游標。
declare
v_student book%rowtype;
cursor c_student(v_id binary_integer) is select * from book where id>v_id;
begin
open c_student(10);
fetch c_student into v_student;
close c_student;
dbms_output.put_line(v_student.name);
end;
如何遍歷游標fetch
游標的屬性 %found，%notfound,%isopen,%rowcount。
%found:若前面的fetch語句返回一行數據，則%found返回true，如果對未打開的游標使用則報ORA-1001異常。
%notfound，與%found行為相反。
%isopen，判斷游標是否打開。
%rowcount:當前游標的指針位移量，到目前位置游標所檢索的數據行的個數，若未打開就引用，返回ORA-1001。
注：
no_data_found和%notfound的用法是有區別的，小結如下
1）SELECT . . . INTO 語句觸發 no_data_found；
2）當一個顯式光標(靜態和動態)的 where 子句未找到時觸發 %notfound；
3）當UPDATE或DELETE 語句的where 子句未找到時觸發 sql%notfound；
4）在光標的提取(Fetch)循環中要用 %notfound 或%found 來確定循環的退出條件，不要用no_data_found。
下面是幾個實例：
create table BOOK
(
ID VARCHAR2(10) not null,
BOOKNAME VARCHAR2(10) not null,
PRICE VARCHAR2(10) not null,
CID VARCHAR2(10) not null
);
--insert
create or replace procedure say_hello(
i_name in varchar2,
o_result_msg out varchar2
)
as
v_price varchar2(100);
e_myException exception;
begin
insert into book(id,bookname,price) values (1,2,3);
o_result_msg := 'success';
exception
when others then
rollback;
o_result_msg := substr(sqlerrm, 1, 200);
end;
--update or delete
create or replace procedure say_hello(
i_name in varchar2,
o_result_msg out varchar2
)
as
v_price varchar2(100);
e_myException exception;
begin
update book set price = '55' where bookname = i_name;
delete from book where bookname = i_name;
if sql%notfound then
raise e_myException;
end if;
/*
if sql%rowcount = 0 then--寫法2
raise e_myException;
end if;
*/
o_result_msg := 'success';
exception
when e_myException then
rollback;
o_result_msg := 'update or delete dail';
end;
--select
create or replace procedure say_hello(
i_name in varchar2,
o_result_msg out varchar2
)
as
v_price varchar2(100);
e_myException exception;
begin
select price into v_price from book where bookname = i_name;
o_result_msg := 'success';
exception
when no_data_found then
rollback;
o_result_msg := 'select into dail';
end;
loop方式遍歷游標
declare
v_bookname varchar2(100);
cursor c_book(i_id number) is select bookname from book where id = i_id;
begin
Open c_book(i_id);
Loop
Fetch c_book into v_bookname;
exit when c_student%notfound;
update book set price = '33' where bookname = v_bookname;
End Loop;
Close c_book;
end;
或
declare
v_bookname varchar2(100);
cursor c_book(i_id number) is select bookname from book where id = i_id;
begin
Open c_book(i_id);
Fetch c_book into v_bookname;
While c_book%Found
Loop
update book set price = '33' where bookname = v_bookname;
Fetch c_book into v_bookname;
End Loop;
Close c_book;
end;
while循環遍歷游標，注意，第一次游標剛打開就fetch，%found為null，進不去循環
解決方法：while nvl(c_student%found,true) loop
declare
v_bookname varchar2(100);
cursor c_book(i_id number) is select bookname from book where id = i_id;
begin
Open c_book(i_id);
while nvl(c_book%found,true) --或這種寫法：while c_book%found is null or c_book%found loop
Fetch c_book into v_bookname;
update book set price = '33' where bookname = v_bookname;
End Loop;
Close c_book;
end;
for循環遍歷，最簡單，用的最多，不需要 聲明v_student,Open和Close游標和fetch操作(不用打開游標和關閉游標，實現遍歷游標最高效方式)
declare
cursor c_book(i_id number) is select bookname from book where id = i_id;
begin
for cur in c_book(i_id) --直接將入參i_id傳入cursor即可
loop
update book set price = '53' where bookname = cur.bookname;
end loop;
end;
goto例子，一般不推薦使用goto，會使程序結構變亂
declare
i number:=0;
begin
if i=0 then
goto hello;
end if;
<<hello>>
begin
dbms_output.put_line('hello');
goto over;
end;
<<world>>
begin
dbms_output.put_line('world');
goto over;
end;
<<over>>
dbms_output.put_line('over');
end;
*****************************************
Oracle存儲過程
*****************************************
在談存儲過程書寫中的一些規則時，先看一下執行它的規則，在命令窗口執行存儲過程sp_get_product_prompt
set serveroutput on
var ret1 varchar2(200);
var ret2 varchar2(200);
exec sp_get_product_prompt(83,:ret1,:ret2); --或execute
print ret1;
print ret2;
或
set serveroutput on
declare
ret1 varchar2(200);
ret2 varchar2(200);
begin
sp_get_product_prompt(83,ret1,ret2);
dbms_output.put_line(ret1);
dbms_output.put_line(ret2);
end;
存儲過程入參，不論類型，缺省情況下值都為null,入參和出參不能有長度,其中關鍵字as可以替換成is,存儲過程中變量聲明在as和begin之間，同時，存儲過程中可以再調用其它的存儲過程，如果要保證存儲過程之間的事務處理不受影響，可以定義為自治事務。
create or replace procedure say_hello(
v_name in varchar2,
v_flag number,
o_ret out number
)
as
begin
if v_name is null and v_flag is null then --v_name和v_flag都等于null
o_ret := 10;
else
o_ret := 100;
end if;
end;
對于入參為null情況下給予缺省值
create or replace procedure say_hello(
i_name in varchar2,
i_flag number,
o_ret out number
)
as
v_name varchar2(100);
begin
if i_name is null then
v_name := '0';
else
v_name := i_name;
end if;
insert into phone(..,wname..,) values(..,v_name,..);
end;
或直接在insert語句中調用nvl函數賦缺省值
insert into phone(..,wname..,) values(..,nvl(v_name,' '),..); ----如果將' '寫成'',則insert進來的v_name值還是為''等價于null值
帶一個參數的存儲過程
輸入參數in，輸入參數不能進行:=賦值，但可以將它賦給as后面定義的變量；
輸入參數in，可以作為變量進行條件判斷；
默認不寫就是in；
存儲過程沒有重載，這個有參的say_hello會替代已經存在的無參say_hello。
create or replace procedure say_hello(v_name in varchar2)
as
begin
--v_name:='a'; --存儲過程入參v_name不能做為賦值目標
dbms_output.put_line('hello '||v_name);
end;
存儲過程輸入參數作為變量進行條件判斷
create or replace procedure say_hello(
i_opFlag in number
)
as
v_name varchar2(100);
begin
if i_opFlag = 1 then
v_name :='0';
else
v_name :='haha';
end if;
dbms_output.put_line('hello '||v_name);
end;
利用存儲過程中定義的變量對入參的空值處理：
create or replace procedure say_hello(
i_name in varchar2
)
as
v_name varchar2(100);
begin
if i_name is null then
v_name :='0';
else
v_name :=i_name;--將入賦值給定義變量
end if;
dbms_output.put_line('hello '||v_name);
end;
多個參數的存儲過程
create or replace procedure say_hello(
v_first_name in varchar2,
v_last_name in varchar2)
as
begin
dbms_output.put_line('hello '||v_first_name||'.'||v_last_name);
end;
out輸出參數，用于利用存儲過程給一個或多個變量賦值，類似于返回值
create or replace procedure say_hello(
v_name in varchar2,
v_content out varchar2
)
begin
v_content:='hello'||v_name;
end;
調用：
declare
v_con varchar2(200);
v_in varchar2(20):='wang';
begin
say_hello(v_in,v_con);
dbms_output.put_line(v_con);
end;
in out參數，既賦值又取值
create or replace procedure say_hello(v_name in out varchar2)
as
begin
v_name:='hi '||v_name;
end;
調用：
declare
v_inout varchar2(20):='wangsu';
begin
say_hello(v_inout);
dbms_output.put_line(v_inout);
end;
對存儲過程入參賦缺省值
create or replace procedure say_hello(
v_name varchar2 default 'susu',
v_content varchar2 default 'hello'
)
as
begin
dbms_output.put_line(v_name||' '||v_content);
end;
調用：(用指明形參名的方式調用更好)
begin
say_hello();
end;
或
begin
say_hello('cheng');
end;
或
begin
say_hello(v_name=>'cheng');
end;
*****************************************
PLSQL中的function
*****************************************
FUNCTION和PROCEDURE的區別
1、函數有返回值，過程沒有
2、函數調用在一個表達式中，過程則是作為pl/sql程序的一個語句
過程和函數都以編譯后的形式存放在數據庫中，函數可以沒有參數也可以有多個參數并有一個返回值。過程
有零個或多個參數，沒有返回值。函數和過程都可以通過參數列表接收或返回零個或多個值，函數和過程的
主要區別不在于返回值，而在于他們的調用方式，過程是作為一個獨立執行語句調用的，函數以合法的表達
式的方式調用
create or replace function func(v_name in varchar2)
return varchar2
is
begin
return(v_name||' hello');
end;
調用：
declare
v_name varchar2(20);
begin
v_name:=func('cheng');
dbms_output.put_line(v_name);
end;
帶out參數的函數
create or replace function func(
v_name in varchar2,
v_content out varchar2
)
return varchar2
is
begin
v_content:=v_name||' hello';
return v_content;
end;
調用：
declare
v_name varchar2(20);
v_name1 varchar2(20);
begin
v_name1:=func('susu',v_name);--返回v_name值
dbms_output.put_line(v_name1);--打印func結果
dbms_output.put_line(v_name);--打印v_name結果
end;
帶in out 參數的函數
create or replace function func(
v_name in out varchar2)
return varchar2
is
begin
v_name:=v_name||' hello';
return 'cheng';
end;
調用：
declare
v_inout varchar2(20):='world';
v_ret varchar2(20);
begin
v_ret:=func(v_inout);--返回調用v_inout值(作為出參)
dbms_output.put_line(v_ret);--打印func結果
dbms_output.put_line(v_inout);--返回v_name結果
end;
部分內容參考至CSDN：http://download.csdn.net/source/405714
文章內容繼續更新中..歡迎大家指點。
注：N表示數字型，C表示字符型，D表示日期型，[]表示內中參數可被忽略，fmt表示格式。
分析函數計算基于group by的列，分組查詢出的行被稱為"比照(window)"，在根據over()執行過程中，針對每一行都會重新定義比照。比照為"當前行(current row)"確定執行計算的行的范圍。這點一定要理解清楚。它是分析函數生成數據的原理。如果此處模糊，那么你在應用分析函數時恐就不會那么得心應手了。
分析函數與前面章節中講到的聚合函數非常相似，不同于聚合函數的地方在于它們每個分組序列均返回多行。在本節示例中會同時應用兩種函數做對比，以更好體現二者的差異。通過本章節練習相信大家就會注意到，部分聚合函數和分析函數是同一個命令，事實確實如此。如果從語法格式上區分的話，沒加over()的即是聚合函數，加了over()即是分析函數：）
有一點需要注意喲，除了order by子句的運算外，分析函數在SQL語句中將會最后執行。因此，分析函數只能應用于select的列或order by子句中(記住嘍，千萬別扔到什么where、group by、having之類的地方了)。也正因此，同名的函數在做為聚合函數和分析函數時得出的結果可能不相同，就是因為此處運算邏輯不同造成的。
同時，部分分析函數在選擇列時支持distinct，如果你指定了該參數，則over條件中就只能指定partition子句，而不能再指定order by 子句了。
分析函數的語法結構比較復雜，但多數函數都具有相同的語法結構，所以先在之前進行統一介紹，后續單個函數介紹時就不過多說明函數語法結構了。
基本上所有的分析函數均是這種格式：
函數名稱 ([參數]) OVER (analytic_clause)
analytic_clause包含：[partition 子句][ order 子句 [window子句]]
l Partition 子句：Partition by exp1[ ,exp2]...
Partition沒啥說的，功能強大參數少，主要用于分組，可以理解成select中的group by。不過它跟select語句后跟的group by 子句并不沖突。
l Order子句：Order by exp1[asc|desc] [ ,exp2 [asc|desc]]... [nulls first|last]。部分函數支持window子句。
Order by的參數基本與select中的order by相同。大家按那個理解就是了。Nulls first|last是用來限定nulls在分組序列中的所在位置的，我們知道oracle中對于null的定義是未知，所以默認ordery的時候nulls總會被排在最前面。如果想控制值為null的列的話呢，nulls first|last參數就能派上用場了。
l Window子句：En,貼個圖吧
看起來復雜其實簡單，而且應用的機率相當的低，不詳細介紹了。
l AVG([DISTINCT|ALL] expr) OVER(analytic_clause) 計算平均值。
例如：
--聚合函數
SELECT col, AVG(value) FROM tmp1 GROUP BY col ORDER BY col;
--分析函數
SELECT col, AVG(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY col)
FROM tmp1
ORDER BY col;
l SUM ( [ DISTINCT | ALL ] expr ) OVER ( analytic_clause )
例如：
--聚合函數
SELECT col, sum(value) FROM tmp1 GROUP BY col ORDER BY col;
--分析函數
SELECT col, sum(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY col)
FROM tmp1
ORDER BY col;
l COUNT({* | [DISTINCT | ALL] expr}) OVER (analytic_clause) 查詢分組序列中各組行數。
例如：
--分組查詢col的數量
SELECT col,count(0) over(partition by col order by col) ct FROM tmp1;
l FIRST() 從DENSE_RANK返回的集合中取出排在第一的行。
例如：
--聚合函數
SELECT col,
MIN(value) KEEP(DENSE_RANK FIRST ORDER BY col) "Min Value",
MAX(value) KEEP(DENSE_RANK LAST ORDER BY col) "Max Value"
FROM tmp1
GROUP BY col;
--分析函數
SELECT col,
MIN(value) KEEP(DENSE_RANK FIRST ORDER BY col) OVER(PARTITION BY col),
MAX(value) KEEP(DENSE_RANK LAST ORDER BY col) OVER(PARTITION BY col)
FROM tmp1
ORDER BY col;
可以看到二者結果基本相似，但是ex1的結果是group by后的列，而ex2則是每一行都有返回。
l LAST()與上同，不詳述。
例如：見上例。
l FIRST_VALUE (col) OVER ( analytic_clause ) 返回over()條件查詢出的第一條記錄
例如：
insert into tmp1 values ('test6','287');
SELECT col,
FIRST_VALUE(value) over(partition by col order by value) "First",
LAST_VALUE(value) over(partition by col order by value) "Last"
FROM tmp1;
l LAST_VALUE (col) OVER ( analytic_clause ) 返回over()條件查詢出的最后一條記錄
例如：見上例。
l LAG(col[,n][,n]) over([partition_clause] order_by_clause) lag是一個相當有意思的函數，其功能是返回指定列col前n1行的值(如果前n1行已經超出比照范圍，則返回n2，如不指定n2則默認返回null)，如不指定n1，其默認值為1。
例如：
SELECT col,
value,
LAG(value) over(order by value) "Lag",
LEAD(value) over(order by value) "Lead"
FROM tmp1;
l LEAD(col[,n][,n]) over([partition_clause] order_by_clause) 與上函數正好相反，本函數返回指定列col后n1行的值。
例如：見上例
l MAX (col) OVER (analytic_clause) 獲取分組序列中的最大值。
例如：
--聚合函數
SELECT col,
Max(value) "Max",
Min(value) "Min"
FROM tmp1
GROUP BY col;
--分析函數
SELECT col,
value,
Max(value) over(partition by col order by value) "Max",
Min(value) over(partition by col order by value) "Min"
FROM tmp1;
l MIN (col) OVER (analytic_clause) 獲取分組序列中的最小值。
例如：見上例。
l RANK() OVER([partition_clause] order_by_clause) 關于RANK和DENSE_RANK前面聚合函數處介紹過了，這里不廢話不，大概直接看示例吧。
例如：
insert into tmp1 values ('test2',120);
SELECT col,
value,
RANK() OVER(order by value) "RANK",
DENSE_RANK() OVER(order by value) "DENSE_RANK",
ROW_NUMBER() OVER(order by value) "ROW_NUMBER"
FROM tmp1;
l DENSE_RANK () OVER([partition_clause] order_by_clause)
例如：見上例。
l ROW_NUMBER () OVER([partition_clause] order_by_clause) 這個函數需要多說兩句，通過上述的對比相信大家應該已經能夠看出些端倪。前面講過，dense_rank在做排序時如果遇到列有重復值，則重復值所在行的序列值相同，而其后的序列值依舊遞增，rank則是重復值所在行的序列值相同，但其后的序列值從+重復行數開始遞增，而row_number則不管是否有重復行，(分組內)序列值始終遞增
例如：見上例。
l CUME_DIST() OVER([partition_clause] order_by_clause) 返回該行在分組序列中的相對位置，返回值介于0到1之間。注意喲，如果order by的列是desc，則該分組內最大的行返回列值1，如果order by為asc，則該分組內最小的行返回列值1。
例如：SELECT col, value, CUME_DIST() OVER(ORDER BY value DESC) FROM tmp1;
l NTILE(n) OVER([partition_clause] order_by_clause)
ntile是個很有意思的統計函數。它會按照你指定的組數(n)對記錄做分組
例如：SELECT t.*,ntile(5) over(order by value desc) FROM tmp1 t;
l PERCENT_RANK() OVER([partition_clause] order_by_clause) 與CUME_DIST類似，本函數返回分組序列中各行在分組序列的相對位置。其返回值也是介于0到1之間，不過其起始值始終為0而終結值始終為1。
例如：SELECT col, value, PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY value) FROM tmp1;
l PERCENTILE_CONT(n) WITHIN GROUP (ORDER BY col [DESC|ASC]) OVER(partition_clause)
本函數功能與前面聚合函數處介紹的完全相同，只是一個是聚合函數，一個是分析函數。
例如：
--聚合函數
SELECT col, max(value), min(value), sum(value),
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY value) a,
PERCENTILE_CONT(0.8) WITHIN GROUP(ORDER BY value) b
FROM TMP1
group by col;
--分析函數
SELECT col,
value,
sum(value) over(partition by col) "Sum",
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP( ORDER BY value) OVER(PARTITION BY col) "CONTa",
PERCENTILE_CONT(0.8) WITHIN GROUP( ORDER BY value) OVER(PARTITION BY col) "CONTb"
FROM TMP1;
l PERCENTILE_DISC(n) WITHIN GROUP (ORDER BY col [DESC|ASC]) OVER(partition_clause)
本函數功能與前面聚合函數處介紹的完全相同，只是一個是聚合函數，一個是分析函數。
例如：
--聚合函數
SELECT col, max(value), min(value), sum(value),
PERCENTILE_DISC(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY value) a,
PERCENTILE_DISC(0.8) WITHIN GROUP(ORDER BY value) b
FROM TMP1
group by col;
--分析函數
SELECT col,
value,
sum(value) over(partition by col) "Sum",
PERCENTILE_DISC(0.5) WITHIN GROUP( ORDER BY value) OVER(PARTITION BY col) "CONTa",
PERCENTILE_DISC(0.8) WITHIN GROUP( ORDER BY value) OVER(PARTITION BY col) "CONTb"
FROM TMP1;
l RATIO_TO_REPORT(col) over ([partition_clause]) 本函數計算本行col列值在該分組序列sum(col)中所占比率。如果col列為空，則返回空值。
例如：
SELECT col, value,
RATIO_TO_REPORT(value) OVER(PARTITION BY col) "RATIO_TO_REPORT"
FROM TMP1
l STDDEV ([distinct|all] col) OVER (analytic_clause) 返回列的標準偏差。
例如：
--聚合函數
SELECT col, STDDEV(value) FROM TMP1 GROUP BY col;
--分析函數
SELECT col, value,
STDDEV(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "STDDEV"
FROM TMP1;
l STDDEV_SAMP(col) OVER (analytic_clause) 功能與上相同，與STDDEV不同地方在于如果該分組序列只有一行的話，則STDDEV_SAMP函數返回空值，而STDDEV則返回0。
例如：
--聚合函數
SELECT col, STDDEV(value),STDDEV_SAMP(value) FROM TMP1 GROUP BY col;
--分析函數
SELECT col, value,
STDDEV(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "STDDEV",
STDDEV_SAMP(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "STDDEV_SAMP"
FROM TMP1;
l STDDEV_POP(col) OVER (analytic_clause) 返回該分組序列總體標準偏差
例如：
--聚合函數
SELECT col, STDDEV_POP(value) FROM TMP1 GROUP BY col;
--分析函數
SELECT col, value,
STDDEV_POP(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "STDDEV_POP"
FROM TMP1;
l VAR_POP(col) OVER (analytic_clause) 返回分組序列的總體方差，VAR_POP進行如下計算：(SUM(expr2) - SUM(expr)2 / COUNT(expr)) / COUNT(expr)
例如：
--聚合函數
SELECT col, VAR_POP(value) FROM TMP1 GROUP BY col;
--分析函數
SELECT col, value,
VAR_POP(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "VAR_POP"
FROM TMP1;
l VAR_SAMP(col) OVER (analytic_clause) 與上類似，該函數返回分組序列的樣本方差，，其計算公式為：(SUM(expr2) - SUM(expr)2 / COUNT(expr)) / (COUNT(expr) - 1)
例如：
--聚合函數
SELECT col, VAR_SAMP(value) FROM TMP1 GROUP BY col;
--分析函數
SELECT col, value,
VAR_SAMP(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "VAR_SAMP"
FROM TMP1;
l VARIANCE(col) OVER (analytic_clause) 該函數返回分組序列方差，Oracle計算該變量如下：
如果表達式中行數為1，則返回0，如果表達式中行數大于1，則返回VAR_SAMP
例如：
--聚合函數
SELECT col, VAR_SAMP(value),VARIANCE(value) FROM TMP1 GROUP BY col;
--分析函數
SELECT col, value,
VAR_SAMP(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "VAR_SAMP",
VARIANCE(value) OVER(PARTITION BY col ORDER BY value) "VARIANCE"
FROM TMP1;
上述內容就是如何理解oracle 分析函數，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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