分析函数和开窗函数

分析函数
　　分析函数是Oracle专门用于解决复杂报表统计需求的功能强大的函数，它可以在数据中进行分组然后计算基于组的某种统计值，并且每一组的每一行都可以返回一个统计值

分析函数和聚合函数的区别
　　普通的聚合函数用group by分组，每个分组返回一个统计值
　　分析函数采用partition by分组，并且每组每行都可以返回一个统计值

　　显而易见的区别是，从返回结果上看：
　　聚合后的记录数可能会减少，因为它对数据源进行了group by操作，所以对结果是有影响的，即返回的结果里去掉聚合的列后，跟聚合前的结果不一样
　　而分析后的记录数是不变的，因为它的作用仅仅在于分析，所以不会对结果有影响，即返回的结果里去掉分析的列后，跟分析前的结果是一样的

分析函数的形式
　　分析函数要与开窗函数(over())一起使用，使用形式为：分析函数() over()

开窗函数(over())

　　开窗函数(over())包含三个分析子句：
　　　　分组子句(partition by)
　　　　排序子句(order by)
　　　　窗口子句(rows)

　　开窗函数(over())使用形式如下：
　　　　over(partition by xxx order by yyy rows between zzz)

　　开窗函数里的"窗"，即"窗口"，表示分析函数分析时要处理的数据范围
　　比如分析函数sum()，它所针对的数据范围为窗口中的记录，而不是整个表的记录
　　要获取某个范围的sum值，则需在窗口指定具体的数据范围
　　比如指定该窗口从该分组中的第一行到最后一行,那么该组中的每一个sum值都会一样，即整个组的总和

　　窗口子句除了rows方式的窗口,还包括range方式和滑动窗口

　　排序子句(order by)

　　　　排序子句的使用方法跟sql中的order by一样，如：order by colA desc, colB asc nulls first, colC  nulls last
　　　　开窗函数的order by和sql语句的order by的执行时机
　　　　　　分析及开窗函数是在整个sql查询结束后再进行的, 即sql语句的order by也会影响分析函数的执行结果，有以下两种情况：
　　　　　　　　1) 两者一致，即sql语句中的order by语句与开窗函数的order by一致，则sql语句中的order by先执行,分析函数在分析时就不必再排序
　　　　　　　　2) 两者不一致，即sql语句中的order by语句与开窗函数的order by不一致，则分析及开窗函数先分析排序，sql语句中的order by再最后执行

　　窗口子句(rows)
　　　　如果没有窗口子句(rows),则默认当前组的第一行到当前行

　　　　无论是否省略分组子句，都有：
　　　　　　窗口子句(rows)不能单独存在，必须有order by子句时才能出现
　　　　　　相反，有order by子句，可以没有窗口子句(rows)

　　　　当省略窗口子句时
　　　　　　如果存在order by，则默认的窗口是unbounded preceding and current row，即当前组的第一行到当前行
　　　　　　如果不存在order by，则默认的窗口是unbounded preceding and unbounded following，即整个组

　　　　例如：lag(sal) over(order by sal)
　　　　over(order by salary)表示意义如下：
　　　　　　1) 由于省略分组子句，所以当前组的范围为整个表的数据行
　　　　　　2) 在当前组(此时为整个表的数据行)这个范围里执行排序，即order by salary
　　　　　　3) 分析函数lag(sal)在当前组(此时为整个表的数据行)这个范围里的窗口范围为当前组的第一行到当前行，即分析函数lag(sal)在这个窗口范围执行

　　　　  

　　　　窗口子句(rows)的相关关键字：
　　　　preceding：表示在...之前
　　　　　　1 preceding：表示当前记录的前1条记录
　　　　　　2 preceding：表示当前记录的前2条记录
　　　　　　n preceding：表示当前记录的前n条记录
　　　　　　unbounded preceding：不受控制的，无限的,
　　　　　　　　　　　　　　　　   若无分组，则表示所有记录的第1条记录
　　　　　　　　　　　　　　　　   若有分组，则表示分组后，组内的第1条记录

　　　　following：表示在...之后
　　　　　　1 following：表示当前记录的后一条记录
　　　　　　2 following：表示当前记录的后两条记录
　　　　　　n following：表示当前记录的后n条记录
　　　　　　unbounded following：不受控制的，无限的,
　　　　　　　　　　　　　　　　若无分组，则表示所有记录的最后一条记录
　　　　　　　　　　　　　　　　若有分组，则表示分组后，组内的最后一条记录

　　　　相关用例：
　　　　　　rows between unbounded preceding and unbounded following：针对所有记录
　　　　　　rows between unbounded preceding and current row：针对第一条记录到当前记录
　　　　　　rows between current row and unbounded following：针对当前记录到最后一条记录
　　　　　　rows between 1 preceding and current row：针对当前记录的上一行记录到当前行记录
　　　　　　rows between current row and 3 following：针对当前记录到当前行记录的后三条记录
　　　　　　rows between 1 preceding and 2 following：针对当前记录的上一条记录 ~~ 当前行记录的后两条记录

　　　　当开窗函数over()出现分组(partition by)子句时
　　　　　　unbounded preceding即表中一个分组里的第一行，unbounded following即表中一个分组里的最后一行
　　　　当开窗函数over()省略了分组(partition by)子句时
　　　　　　unbounded preceding即表中的第一行， unbounded following即表中的最后一行

　　　　使用示例：

 

select t.id,
       t.name,
       t.city,
       t.sales,
       --按城市分组，且组内销量升序排列，并获取当前记录针对上一条记录到下一条记录范围内的最小销量值
       min(t.sales) over(partition by t.city order by t.sales rows between 1 preceding and 1 following) as col1,
       --按城市分组，且组内销量升序排列，并获取当前记录针对第一条记录到当前记录范围内的最小销量值
       min(t.sales) over(partition by t.city order by t.sales rows between unbounded preceding and current row) as col2,
       --按城市分组，且组内销量升序排列，并获取当前记录针对上三条记录到当前记录范围内的最小销量值
       min(t.sales) over(partition by t.city order by t.sales rows between 3 preceding and current row) as col3
from dataset t