ORACLE分析函数大全[收集].pdf

Oracle分析函数是数据库管理系统Oracle中的一个重要特性，它们在SQL查询中用于执行复杂的数据分析操作，尤其是在处理分组数据时。自Oracle 8.1.6版本开始引入分析函数，其核心区别于传统的聚合函数（如SUM、COUNT、AVG等）在于分析函数能够对每个分组返回多行结果，而不仅仅是单行汇总。 分析函数的关键概念是数据窗口（Window），它定义了函数运算的范围。数据窗口可以通过`OVER`子句进行定义，并且可以指定排序依据（ORDER BY）、分区（PARTITION BY）以及行范围（ROWS BETWEEN或RANGE BETWEEN）。以下是一些数据窗口的示例： 1. `OVER (ORDER BY salary)`：按照薪资进行排序并累计。 2. `OVER (PARTITION BY deptno)`：按部门进行分区。 3. `OVER (ORDER BY salary RANGE BETWEEN 50 PRECEDING AND 150 FOLLOWING)`：每行的数据窗口包括薪资前后各50个单位范围内的行。 4. `OVER (ORDER BY salary ROWS BETWEEN 50 PRECEDING AND 150 FOLLOWING)`：每行的数据窗口包含前50行和后150行。 5. `OVER (ORDER BY salary ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)`：数据窗口包含整个数据集，相当于无界范围。 分析函数包括但不限于以下几种： - `AVG()`: 计算指定列的平均值。在示例中，`AVG(salary) OVER (PARTITION BY manager_id ORDER BY hire_date ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING)`计算每个经理下属员工的薪水平均值，考虑到当前员工及其前后一个员工。 - `CORR()`: 计算两个表达式之间的相关系数，衡量它们之间的线性相关性。相关系数范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有相关性。在销售数据分析中，`CORR()`可以帮助识别销售额和其他因素之间的关联性。 此外，还有其他分析函数，如`LEAD()`, `LAG()`, `RANK()`, `DENSE_RANK()`, `ROW_NUMBER()`, `MIN()`, `MAX()`, `SUM()`, `COVAR_POP()`, `STDDEV_POP()`等，它们都在数据窗口的上下文中执行相应的聚合操作。 使用这些分析函数，开发者可以实现更高级别的数据汇总和分析，比如计算移动平均、排名、差异等，这对于商业智能、数据分析和报表生成等场景特别有用。理解并熟练掌握Oracle分析函数能够提升SQL查询的能力，帮助用户从大量数据中提取更有价值的信息。