oracle开窗函数案例详解 一、建表和数据准备 二、实例 聚合函数+over max 因为加上了order by 所以默认从起始行到当前行 假如说我们想要查询在2015年4月份购买过的顾客及总人数,我们便可以使用窗口函数去去实现 可见其实在2015年4月一共有5次购买记录,mart购买了4次,jack购买了1次.事实上,大多数情况下,我们是只看去重后的结果的.针对于这种情况,我们有两种实现方式 第一种：distinct 第二种:group by partition by子句 Over子句之后第一个提到的就是Partition By.Partition By子句也可以称为查询分区子句，非常类似于Group By， 都是将数据按照边界值分组，而Over之前的函数在每一个分组之内进行，如果超出了分组，则函数会重新计算. 实例 我们想要去看顾客的购买明细及月购买总额,可以执行如下的sql order by子句 上述的场景,假如我们想要将cost按照月进行累加.这时我们引入order by子句. order by子句会让输入的数据强制排序（文章前面提到过，窗口函数是SQL语句最后执行的函数，因此可以把SQL结果集想象成输入数据）。 Order By子句对于诸如Row_Number()，Lead()，LAG()等函数是必须的，因为如果数据无序，这些函数的结果就没有任何意义。因此如果有了Order By子句， 则Count()，Min()等计算出来的结果就没有任何意义。 (order by默认情况下聚合从起始行当当前行的数据) select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by substr(orderdate,1,7) order by orderdate ) from t_window window子句 我们在上面已经通过使用partition by子句将数据进行了分组的处理.如果我们想要更细粒度的划分，我们就要引入window子句了 我们首先要理解两个概念: 如果只使用partition by子句,未指定order by的话,我们的聚合是分组内的聚合.使用了order by子句,未使用window子句的情况下,默认从起点到当前行. 当同一个select查询中存在多个窗口函数时,他们相互之间是没有影响的.每个窗口函数应用自己的规则. window子句： PRECEDING：往前FOLLOWING：往后CURRENT ROW：当前行UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDED FOLLOWING：表示到后面的终点 我们按照name进行分区,按照购物时间进行排序,做cost的累加. 如下我们结合使用window子句进行查询 NTILE 窗口函数中的序列函数 NTILE(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值 NTILE不支持ROWS BETWEEN， 比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) 如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布 这个函数用什么应用场景呢?假如我们想要每位顾客购买金额前1/3的交易记录,我们便可以使用这个函数. row_number、rank、dense_rank 排名函数 这三个窗口函数的使用场景非常多 row_number()从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列,row_number()的值不会存在重复,当排序的值相同时,按照表中记录的顺序进行排列RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位 使用rank over()的时候，空值是最大的，如果排序字段为null, 可能造成null字段排在最前面，影响排序结果。 可以这样： rank over(partition by course order by score desc nulls last) 排名函数必须有包含 ORDER BY 的 OVER 子句，分组内从1开始排序。 –分区cookieid pv相等则体现出函数的效果 建议partition字段的数据要比order by字段的数据条数多也最好不要同时使用在同一个字段 LAG和LEAD函数 这两个函数为常用的窗口函数,可以返回上下数据行的数据. 以我们的订单表为例,假如我们想要查看顾客上次的购买时间可以这样去查询 time1取的为按照name进行分组,分组内升序排列,取上一行数据的值. time2取的为按照name进行分组，分组内升序排列,取上面2行的数据的值,注意当lag函数为设置行数值时,默认为1行.未设定取不到时的默认值时,取null值. lead函数与lag函数方向相反,取向下的数据 first_value取分组内排序后，截止到当前行，第一个值 last_value取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值 order by截止到当前行
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