Oracle学习笔记:窗口函数
SQL中的聚合函数,顾名思义是聚集合并的意思,是对某个范围内的数值进行聚合,聚合后的结果是一个值或是各个类别对应的值。直接聚合得到的结果是所有数据合并,分组聚合(group by)得到的结果是分组合并。
这种聚合函数得到的数据行数是小于基础数据行数的,但是我们经常会有这样的需求,就是既希望看基础数据同时也希望查看聚合后的数据,这个时候聚合函数就满足不了我们了,窗口函数就派上用场了。窗口函数就是既可以显示原始基础数据也可以显示聚合数据。
1.测试数据
学习当然不能凭空想象,需要大量的实践来提高学习效果。
先编排测试数据。
-- 创建测试表
create table temp_cwh_window
(
shopname varchar(10),
sales number,
date2 date
);
-- 插入数据
insert into temp_cwh_window values('淘宝','50',to_date('20191013','yyyymmdd'));
insert into temp_cwh_window values('淘宝','35',to_date('20191014','yyyymmdd'));
insert into temp_cwh_window values('淘宝','63',to_date('20191015','yyyymmdd'));
insert into temp_cwh_window values('天猫','15',to_date('20191013','yyyymmdd'));
insert into temp_cwh_window values('天猫','59',to_date('20191014','yyyymmdd'));
insert into temp_cwh_window values('天猫','63',to_date('20191015','yyyymmdd'));
insert into temp_cwh_window values('京东','159',to_date('20191013','yyyymmdd'));
insert into temp_cwh_window values('京东','32',to_date('20191014','yyyymmdd'));
insert into temp_cwh_window values('京东','59',to_date('20191015','yyyymmdd'));
-- 查询
select * from temp_cwh_window;
序号 | shopname | sales | date2 |
---|---|---|---|
1 | 淘宝 | 50 | 2019/10/13 |
2 | 淘宝 | 35 | 2019/10/14 |
3 | 淘宝 | 63 | 2019/10/15 |
4 | 天猫 | 15 | 2019/10/13 |
5 | 天猫 | 59 | 2019/10/14 |
6 | 天猫 | 63 | 2019/10/15 |
7 | 京东 | 159 | 2019/10/13 |
8 | 京东 | 32 | 2019/10/14 |
9 | 京东 | 59 | 2019/10/15 |
2.聚合函数+over()
over()
的作用就是告诉SQL引擎:按区域对数据进行分区,然后累计每个切片的总额,再全部展示。
over函数
指明在那些字段上做分析,其内跟Partition by
表示对数据进行分组。注意Partition by
可以有多个字段。
over函数
可以和其它聚集函数、分析函数搭配,起到不同的作用。例如sum
,还有诸如rank
,dense_rank
, min
, max
等。
- 平均销量
select shopname,
sales,
date2,
avg(sales) over()
from temp_cwh_window;
3.partition by子句
使用partition by
子句可以进行分组操作,类似于group by
,需要与over()
搭配使用。
select shopname,
sales,
date2,
avg(sales) over(partition by shopname)
from temp_cwh_window;
4.order by子句
使用order by
子句可以按照某一列数值进行排序,可与序列函数ntile
、row_number
、lag
、lead
、first_value
、last_value
等结合使用。
当 order by 与聚合函数一起使用时,是顺序聚合的。类似于累计和的效果,截止当前行的累计,这里需要特别注意。
select shopname,
sales,
date2,
sum(sales) over(partition by shopname order by date2)
from temp_cwh_window;
-- 运行结果
1 京东 159 2019/10/13 159
2 京东 32 2019/10/14 191
3 京东 59 2019/10/15 250
4 淘宝 50 2019/10/13 50
5 淘宝 35 2019/10/14 85
6 淘宝 63 2019/10/15 148
7 天猫 15 2019/10/13 15
8 天猫 59 2019/10/14 74
9 天猫 63 2019/10/15 137
当order by与序列函数一起使用时用于排序。
5.序列函数
序列函数,就是可以将数据整理成一个有序的序列,然后可以在这个序列里面挑选我们想要的序列对应的数据。
5.1 分析函数之 ntile
ntile
函数对一个数据分区中的有序结果集进行划分,将其分组为各个桶,并为每个小组分配一个唯一的组编号。默认是对表在不做任何操作之前进行切片分组的。
注:必须要加order by
- 随机切分为3组
select shopname,
sales,
date2,
ntile(3) over(order by null)
from temp_cwh_window;
- 先分组排序再切分
select shopname,
sales,
date2,
ntile(3) over(partition by shopname order by sales)
from temp_cwh_window;
- 空值排最后
select shopname,
sales,
date2,
ntile(3) over(partition by shopname order by sales desc nulls last)
from temp_cwh_window;
5.2 分析函数之 row_number
row_number()
从 1 开始,按照顺序(注意这里是顺序不是排序)生成该条数据在分组内的对应的序列数,row_number()
的值不会存在重复,当排序的值相同时,按照表中记录的顺序进行排列。
row_number()
一般需要与 order by
进行结合使用。
rank
是不连续排名函数(1,1,3,3,5),dense_rank
是连续排名函数(1,1,2,2,3)。
select shopname,
sales,
date2,
row_number() over(partition by shopname order by date2) as rank
from temp_cwh_window;
然后只需要将 rank = 1
部分数据取出即可。
5.3 分析函数之 lag、lead
lag
的英文意思是滞后,而 lead
的英文意思是超前。
对应的 lag
是让数据向后移动,而 lead
是让数据向前移动。
select shopname,
sales,
date2,
lag(date2,1) over(partition by shopname order by date2)
from temp_cwh_window;
-- 结果
1 京东 159 2019/10/13
2 京东 32 2019/10/14 2019/10/13
3 京东 59 2019/10/15 2019/10/14
4 淘宝 50 2019/10/13
5 淘宝 35 2019/10/14 2019/10/13
6 淘宝 63 2019/10/15 2019/10/14
7 天猫 15 2019/10/13
8 天猫 59 2019/10/14 2019/10/13
9 天猫 63 2019/10/15 2019/10/14
select shopname,
sales,
date2,
lead(date2,1) over(partition by shopname order by date2)
from temp_cwh_window;
-- 结果
1 京东 159 2019/10/13 2019/10/14
2 京东 32 2019/10/14 2019/10/15
3 京东 59 2019/10/15
4 淘宝 50 2019/10/13 2019/10/14
5 淘宝 35 2019/10/14 2019/10/15
6 淘宝 63 2019/10/15
7 天猫 15 2019/10/13 2019/10/14
8 天猫 59 2019/10/14 2019/10/15
9 天猫 63 2019/10/15
5.4 分析函数之 first_value、last_value
first_value
和 last_value
都是顾名思义,就是获取第一个值和最后一个值。
但是不是真正意义上的第一个或最后一个,而是截至到当前行
的第一个或最后一个。
select shopname,
sales,
date2,
first_value(date2) over(partition by shopname order by date2),
last_value(date2) over(partition by shopname order by date2)
from temp_cwh_window;
-- 结果
1 京东 159 2019/10/13 2019/10/13 2019/10/13
2 京东 32 2019/10/14 2019/10/13 2019/10/14
3 京东 59 2019/10/15 2019/10/13 2019/10/15
4 淘宝 50 2019/10/13 2019/10/13 2019/10/13
5 淘宝 35 2019/10/14 2019/10/13 2019/10/14
6 淘宝 63 2019/10/15 2019/10/13 2019/10/15
7 天猫 15 2019/10/13 2019/10/13 2019/10/13
8 天猫 59 2019/10/14 2019/10/13 2019/10/14
9 天猫 63 2019/10/15 2019/10/13 2019/10/15
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