oracle中over 函式用法

2021-05-22 03:10:49 字數 2919 閱讀 2564

oracle分析函式是如此的強大,其中over() 函式的用法又尤為的特別,所以將自己的研究結果記錄一下。

個人理解:over() 函式 是對 分析函式的一種條件解釋,直接點就是 給分析函式加條件吧。

在網上看見比較常用的就是 與 sum()、rank() 函式使用。接下來就用分析下兩種函式結合over的用法。

以下測試使用的orace預設的 scott使用者下的emp表資料。

1.sum()結合over()

sql**

select a.empno as 員工編號

,a.ename as 員工姓名

,a.deptno as 部門編號

,a.sal as 薪酬

,sum(sal) over (partition by deptno) 按部門求薪酬總和

from scott.emp a;

此段sql 執行的結果為:

部門編號 員工姓名 員工編碼 薪酬 按部門求薪酬總和

7934 miller 10 1300 8750

7782 clark 10 2450 8750

7839 king 10 5000 8750

7369 smith 20 800 10875

7876 adams 20 1100 10875

7566 jones 20 2975 10875

7788 scott 20 3000 10875

7902 ford 20 3000 10875

7900 james 30 950 9400

7654 martin 30 1250 9400

7521 ward 30 1250 9400

7844 turner 30 1500 9400

7499 allen 30 1600 9400

7698 blake 30 2850 9400

可以從結果上看到sum()函式對部門區分進行了求和統計。其中「partition by」官方點的說法叫做"分割槽",其實就是統計的範圍條件。

下面在給把上面的sql語句改造下 給 over() 函式加上 「order by sal」 會看到乙個更過癮的效果:

sql**

select a.empno as 員工編號

,a.ename as 員工姓名

,a.deptno as 部門編號

,a.sal as 薪酬

,sum(sal) over (partition by deptno) 按部門求薪酬總和

,sum(sal) over (partition by deptno order by sal) 按部門累計薪酬

from scott.emp a;

結果為:

部門編號 員工姓名 員工編碼 薪酬 按部門求薪酬總和 按部門累計薪酬

7934 miller 10 1300 8750 1300

7782 clark 10 2450 8750 3750

7839 king 10 5000 8750 8750

7369 smith 20 800 10875 800

7876 adams 20 1100 10875 1900

7566 jones 20 2975 10875 4875

7788 scott 20 3000 10875 10875

7902 ford 20 3000 10875 10875

7900 james 30 950 9400 950

7654 martin 30 1250 9400 3450

7521 ward 30 1250 9400 3450

7844 turner 30 1500 9400 4950

7499 allen 30 1600 9400 6550

7698 blake 30 2850 9400 9400

從結果中可以看的 加了 「order by」後對 統計進行乙個累加,這裡個人理解為對統計範圍規定了個統計順利,一步一步的統計。

注:此sql語句結尾處不要加「order by」,應為使用的分析函式的(partition by deptno order by sal)

裡已經有排序的語句了,如果再在句尾新增排序子句,一致倒罷了,不一致,結果就令人費解了。

2.rank()結合over()

rank函式是分級函式,這個函式必須與 over 函式使用,否則會報乙個"缺少視窗函式的錯"。我測試sql如下:

sql**

select a.empno as 員工編號,

a.sal as 薪資,

a.job as 崗位,

rank() over(partition by a.job order by a.sal desc) as 崗位薪資等級

from scott.emp a;

查詢結果為:

員工編號 薪資 崗位 等級

7902 3000 analyst 1

7788 3000 analyst 1

7934 1300 clerk 1

7876 1100 clerk 2

7900 950 clerk 3

7369 800 clerk 4

7566 2975 manager 1

7698 2850 manager 2

7782 2450 manager 3

7839 5000 president 1

7499 1600 salesman 1

7844 1500 salesman 2

7654 1250 salesman 3

7521 1250 salesman 3

說明:閱讀**時看到:select rowid, row_number() over (order by db_bkup asc, time desc) temp from t_pm_history where db_bkup < 2 order by db_bkup asc, time desc,由此查到此文

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