Oracle数据库分析函数用法

1、什么是窗口函数？

窗口函数也属于分析函数。Oracle从8.1.6开始提供窗口函数，窗口函数用于计算基于组的某种聚合值，
窗口函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化。
与聚合函数的不同之处是：对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行

基本语法: ‹分析函数› over (partition by ‹用于分组的列名› order by ‹用于排序的列名›)。
语法中的‹分析函数›主要由序列函数（rank、dense_rank和row_number等组成）
与聚合函数（sum、avg、count、max和min等）作为窗口函数组成。

从窗口函数组成上看，它是group by 和 order by的功能组合，group by分组汇总后改变了表的行数，一行只有一个类别，而partiition by则不会减少原表中的行数。
恰如窗口函数的组成，它同时具有分组和排序的功能，且不减少原表的行数。
OVER 关键字表示把函数当成窗口函数而不是聚合函数。SQL 标准允许将所有聚合函数用做窗口函数，使用 OVER 关键字来区分这两种用法。

2、窗口函数——开窗

OVER 关键字后的括号中经常添加选项用以改变进行聚合运算的窗口范围。如果 OVER 关键字后的括号中的选项为空，则窗口函数会对结果集中的所有行进行聚合运算。

分析函数 over(partition by 列名 order by 列名 rows between 开始位置 and 结束位置)

为什么叫开窗呢？

因为在over()括号中的，partition() 函数可以将查询到的数据进行单独开一个窗口处理。譬如，查询每个班级的学生的排名情况，查询每个国家的历年人口等，诸如此类，都是在查询到的每一个班级、每一个国家中都开一个窗口，单独去执行命令。

rows和range分别表示选择后几行、选择数据范围
理解 rows between 含义,也叫做window子句：

preceding：往前following：往后current row：当前行unbounded：无边界，unbounded precending 表示从最前面的起点开始， unbounded following：表示到最后面的终点注：不加 partition by 的话则把整个数据集当作一个分区，不加 order by的话会对某些函数统计结果产生影响，如sum()

3、一些分析函数的使用方法

1.聚合函数

2.序列函数

row_number()

select * ，row_number()over(oder by 成绩 desc) as 排名 from 班级表

查询结果：

+------------+--------+------+------+------+
| 姓名       | 性别   | 班级  | 成绩 | 排名 |
+------------+--------+------+------+------+
| 张三       | 男      | 1    | 100  | 1    |
| 李四       | 女      | 3    | 100  | 2    |
| 张三       | 女      | 1    | 100  | 3    |
| 王五       | 女      | 2    | 99   | 4    |
| 赵四       | 男      | 2    | 90   | 5    |
| 孙六       | 男      | 2    | 90   | 6    |
| 喜羊羊     | 男      | 3    | 85   | 7    |
| 美羊羊     | 女      | 4    | 82   | 8    |
| 懒洋洋     | 女      | 1    | 80   | 9    |
| 慢羊羊     | 女      | 2    | 70   | 10   |
+------------+--------+------+------+------+

rank()

select * ，rank()over(oder by 成绩 desc) as 排名 from 班级表

查询结果：

+------------+--------+------+------+------+
| 姓名       | 性别   | 班级  | 成绩 | 排名 |
+------------+--------+------+------+------+
| 张三       | 男      | 1    | 100  | 1    |
| 李四       | 女      | 3    | 100  | 1    |
| 张三       | 女      | 1    | 100  | 1    |
| 王五       | 女      | 2    | 99   | 4    |
| 赵四       | 男      | 2    | 90   | 5    |
| 孙六       | 男      | 2    | 90   | 5    |
| 喜羊羊     | 男      | 3    | 85   | 7    |
| 美羊羊     | 女      | 4    | 82   | 8    |
| 懒洋洋     | 女      | 1    | 80   | 9    |
| 慢羊羊     | 女      | 2    | 70   | 10   |
+------------+--------+------+------+------+

dense_rank()

select * ，row_number()over(oder by 成绩 desc) as 排名 from 班级表

查询结果：

+------------+--------+------+------+------+
| 姓名       | 性别   | 班级  | 成绩 | 排名 |
+------------+--------+------+------+------+
| 张三       | 男      | 1    | 100  | 1   |
| 李四       | 女      | 3    | 100  | 1   |
| 张三       | 女      | 1    | 100  | 1   |
| 王五       | 女      | 2    | 99   | 2   |
| 赵四       | 男      | 2    | 90   | 3   |
| 孙六       | 男      | 2    | 90   | 3   |
| 喜羊羊     | 男      | 3    | 85   | 4   |
| 美羊羊     | 女      | 4    | 82   | 5   |
| 懒洋洋     | 女      | 1    | 80   | 6   |
| 慢羊羊     | 女      | 2    | 70   | 7   |
+------------+--------+------+------+------+

3.其他类

4、OVER()参数——分组函数

partition by 子句：

窗口函数的 over 关键字后括号中的可以使用 partition by 子句来定义行的分区来供进行聚合计算。
与 group by 子句不同，partition by 子句创建的分区是独立于结果集的，创建的分区只是供进行
聚合计算的，而且不同的窗口函数所创建的分区也不互相影响。

5、OVER()参数——排序函数

order by 子句：

窗口函数中可以在over关键字后的选项中使用order by 子句来指定排序规则，而且有的窗口函数还
要求必须指定排序规则。使用order by 子句可以对结果集按照指定的排序规则进行排序，并且在一个
指定的范围内进行聚合运算。
语法：ORDER BY字段名  RANGE|ROWS  BETWEEN边界规则1  AND  边界规则2

PARTITION BY子句和ORDER BY 可以共同使用，从而可以实现更加复杂的功能

来源：https://blog.csdn.net/u012191784/article/details/122108042