oracle的sqlplus下的配置

oracle分析函数--SQL*PLUS环境 一、总体介绍

12.1 分析函数如何工作

语法 FUNCTION_NAME(<参数>,?) OVER ( > ) PARTITION子句 ORDER BY子句 WINDOWING子句 缺省时相当于RANGE UNBOUNDED PRECEDING 1. 值域窗(RANGE WINDOW)

RANGE N PRECEDING 仅对数值或日期类型有效,选定窗为排序后当前行之前,某列(即排序列)值大于/小于(当前行该列值 –/+ N)的所有行,因此与ORDER BY子句有关系。

2. 行窗(ROW WINDOW)

ROWS N PRECEDING 选定窗为当前行及之前N行。

还可以加上BETWEEN AND 形式,例如RANGE BETWEEN m PRECEDING AND n FOLLOWING

函数 AVG( eXPr)

一组或选定窗中表达式的平均值 CORR(expr, expr) 即COVAR_POP(exp1,exp2) / (STDDEV_POP(expr1) * STDDEV_POP(expr2)),两个表达式的互相关,-1(反相关) ~ 1(正相关),0表示不相关

COUNT( <*> ) 计数 COVAR_POP(expr, expr) 总体协方差 COVAR_SAMP(expr, expr) 样本协方差

CUME_DIST 累积分布,即行在组中的相对位置,返回0 ~ 1

DENSE_RANK 行的相对排序(与ORDER BY搭配),相同的值具有一样的序数(NULL计为相同),并不留空序数

FIRST_VALUE 一个组的第一个值

LAG(expr, , ) 访问之前的行,OFFSET是缺省为1 的正数,表示相对行数,DEFAULT是当超出选定窗范围时的返回值(如第一行不存在之前行)

LAST_VALUE 一个组的最后一个值

LEAD(expr, , ) 访问之后的行,OFFSET是缺省为1 的正数,表示相对行数,DEFAULT是当超出选定窗范围时的返回值(如最后行不存在之前行)

MAX(expr) 最大值 MIN(expr) 最小值

NTILE(expr) 按表达式的值和行在组中的位置编号,如表达式为4,则组分4份,分别为1 ~ 4的值,而不能等分则多出的部分在值最小的那组 PERCENT_RANK 类似CUME_DIST,1/(行的序数 - 1) RANK 相对序数,答应并列,并空出随后序号

RATIO_TO_REPORT(expr) 表达式值 / SUM(表达式值) ROW_NUMBER 排序的组中行的偏移 STDDEV(expr) 标准差

STDDEV_POP(expr) 总体标准差 STDDEV_SAMP(expr) 样本标准差

SUM(expr) 合计

VAR_POP(expr) 总体方差 VAR_SAMP(expr) 样本方差 VARIANCE(expr) 方差

REGR_ xxxx(expr, expr) 线性回归函数

REGR_SLOPE：返回斜率，等于COVAR_POP(expr1, expr2) / VAR_POP(expr2) REGR_INTERCEPT：返回回归线的y截距，等于

AVG(expr1) - REGR_SLOPE(expr1, expr2) * AVG(expr2) REGR_COUNT：返回用于填充回归线的非空数字对的数目 REGR_R2：返回回归线的决定系数，计算式为： If VAR_POP(expr2) = 0 then return NULL

If VAR_POP(expr1) = 0 and VAR_POP(expr2) != 0 then return 1 If VAR_POP(expr1) > 0 and VAR_POP(expr2 != 0 then return POWER(CORR(expr1,expr),2)

REGR_AVGX：计算回归线的自变量(expr2)的平均值，去掉了空对(expr1, expr2)后，等于AVG(expr2)

REGR_AVGY：计算回归线的应变量(expr1)的平均值，去掉了空对(expr1, expr2)后，等于AVG(expr1)

REGR_SXX： 返回值等于REGR_COUNT(expr1, expr2) * VAR_POP(expr2) REGR_SYY： 返回值等于REGR_COUNT(expr1, expr2) * VAR_POP(expr1) REGR_SXY: 返回值等于REGR_COUNT(expr1, expr2) * COVAR_POP(expr1, expr2)

首先：创建表及接入测试数据 create table students (id number(15,0), area varchar2(10), stu_type varchar2(2), score number(20,2));

insert into students values(1, '111', 'g', 80 ); insert into students values(1, '111', 'j', 80 ); insert into students values(1, '222', 'g', 89 ); insert into students values(1, '222', 'g', 68 ); insert into students values(2, '111', 'g', 80 ); insert into students values(2, '111', 'j', 70 ); insert into students values(2, '222', 'g', 60 ); insert into students values(2, '222', 'j', 65 ); insert into students values(3, '111', 'g', 75 ); insert into students values(3, '111', 'j', 58 ); insert into students values(3, '222', 'g', 58 ); insert into students values(3, '222', 'j', 90 ); insert into students values(4, '111', 'g', 89 ); insert into students values(4, '111', 'j', 90 );

insert into students values(4, '222', 'g', 90 ); insert into students values(4, '222', 'j', 89 ); commit;

二、具体应用： 1、分组求和： 1）GROUP BY子句 --A、GROUPING SETS

select id,area,stu_type,sum(score) score from students

group by grouping sets((id,area,stu_type),(id,area),id) order by id,area,stu_type;

/*--------理解grouping sets select a, b, c, sum( d ) from t group by grouping sets ( a, b, c )

等效于

select * from (

select a, null, null, sum( d ) from t group by a union all

select null, b, null, sum( d ) from t group by b union all

select null, null, c, sum( d ) from t group by c ) */

--B、ROLLUP

select id,area,stu_type,sum(score) score from students

group by rollup(id,area,stu_type) order by id,area,stu_type;

/*--------理解rollup select a, b, c, sum( d ) from t

group by rollup(a, b, c);

等效于

select * from (

select a, b, c, sum( d ) from t group by a, b, c union all

select a, b, null, sum( d ) from t group by a, b union all

select a, null, null, sum( d ) from t group by a union all

select null, null, null, sum( d ) from t ) */

--C、CUBE

select id,area,stu_type,sum(score) score from students

group by cube(id,area,stu_type) order by id,area,stu_type;

/*--------理解cube

select a, b, c, sum( d ) from t group by cube( a, b, c)

等效于

select a, b, c, sum( d ) from t group by grouping sets( ( a, b, c ),

( a, b ), ( a ), ( b, c ), ( b ), ( a, c ), ( c ), () ) */

--D、GROUPING

/*从上面的结果中我们很容易发现,每个统计数据所对应的行都会出现null, 如何来区分到底是根据那个字段做的汇总呢,grouping函数判断是否合计列!*/

select decode(grouping(id),1,'all id',id) id,

decode(grouping(area),1,'all area',to_char(area)) area,

decode(grouping(stu_type),1,'all_stu_type',stu_type) stu_type, sum(score) score from students

group by cube(id,area,stu_type) order by id,area,stu_type;