Oracle 甲骨文分析函数 之一 <<学习篇>>

     进入大数据时代后，商业数据库的数据量呈超级数发生和存储；

     数据量的量级不可同日而语；Oracle分析函数为大家提供了另一个窗口；

现在介绍一下分析函数的用法；希望能和大家共同进步；

Oracle分析函数

一、总体介绍
12.1 分析函数如何工作
    语法 FUNCTION_NAME(<参数>,…) OVER (<PARTITION BY 表达式,…> <ORDER BY 表达式 <ASC DESC> <NULLS FIRST NULLS LAST>> <WINDOWING子句>) 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(<distinct all> 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(<distinct> <*> <expr>) 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, <offset>, <default>) 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, <offset>, <default>) 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;

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