day05_oracle分析函数
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了day05_oracle分析函数相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
create table earnings -- 打工赚钱表
(
earnmonth varchar2(6), -- 打工月份
area varchar2(20), -- 打工地区
sno varchar2(10), -- 打工者编号
sname varchar2(20), -- 打工者姓名
times int, -- 本月打工次数
singleincome number(10,2), -- 每次赚多少钱
personincome number(10,2) -- 当月总收入
);
然后插入实验数据：
insert into earnings values(‘200912‘,‘北平‘,‘511601‘,‘大魁‘,11,30,11*30);
insert into earnings values(‘200912‘,‘北平‘,‘511602‘,‘大凯‘,8,25,8*25);
insert into earnings values(‘200912‘,‘北平‘,‘511603‘,‘小东‘,30,6.25,30*6.25);
insert into earnings values(‘200912‘,‘北平‘,‘511604‘,‘大亮‘,16,8.25,16*8.25);
insert into earnings values(‘200912‘,‘北平‘,‘511605‘,‘贱敬‘,30,11,30*11);
insert into earnings values(‘200912‘,‘金陵‘,‘511301‘,‘小玉‘,15,12.25,15*12.25);
insert into earnings values(‘200912‘,‘金陵‘,‘511302‘,‘小凡‘,27,16.67,27*16.67);
insert into earnings values(‘200912‘,‘金陵‘,‘511303‘,‘小妮‘,7,33.33,7*33.33);
insert into earnings values(‘200912‘,‘金陵‘,‘511304‘,‘小俐‘,0,18,0);
insert into earnings values(‘200912‘,‘金陵‘,‘511305‘,‘雪儿‘,11,9.88,11*9.88);
insert into earnings values(‘201001‘,‘北平‘,‘511601‘,‘大魁‘,0,30,0);
insert into earnings values(‘201001‘,‘北平‘,‘511602‘,‘大凯‘,14,25,14*25);
insert into earnings values(‘201001‘,‘北平‘,‘511603‘,‘小东‘,19,6.25,19*6.25);
insert into earnings values(‘201001‘,‘北平‘,‘511604‘,‘大亮‘,7,8.25,7*8.25);
insert into earnings values(‘201001‘,‘北平‘,‘511605‘,‘贱敬‘,21,11,21*11);
insert into earnings values(‘201001‘,‘金陵‘,‘511301‘,‘小玉‘,6,12.25,6*12.25);
insert into earnings values(‘201001‘,‘金陵‘,‘511302‘,‘小凡‘,17,16.67,17*16.67);
insert into earnings values(‘201001‘,‘金陵‘,‘511303‘,‘小妮‘,27,33.33,27*33.33);
insert into earnings values(‘201001‘,‘金陵‘,‘511304‘,‘小俐‘,16,18,16*18);
insert into earnings values(‘201001‘,‘金陵‘,‘511305‘,‘雪儿‘,11,9.88,11*9.88);
Commit;
然后看看刚刚建好的表：
select * from earnings;
(1)sum函数，统计总合
按照月份，统计每個地区的总收入
select earnmonth, area, sum(personincome)
from earnings
group by earnmonth, area;
查看结果如下：
(2)rollup函数
按照月份，地区统计收入
select earnmonth, area, sum(personincome)
from earnings
group by rollup(earnmonth, area);
查看结果如下：
(3)cube函数
按照月份，地区进行收入总汇总
select earnmonth, area, sum(personincome)
from earnings
group by cube(earnmonth, area)
order by earnmonth, area nulls last;
结果如下：
小结：sum是统计求和的函数。
group by 是分组函数，按照earnmonth和area先后次序分组。
以上三例都是先按照earnmonth分组，在earnmonth内部再按area分组，并在area组内统计personincome总合。
group by 后面什么也不接就是直接分组。
group by 后面接 rollup 是在纯粹的 group by 分组上再加上对earnmonth的汇总统计。
group by 后面接 cube 是对earnmonth汇总统计基础上对area再统计。
另外那个 nulls last 是把空值放在最后。
(4)grouping函数
在以上例子中，是用rollup和cube函数都会对结果集产生null，这时候可用grouping函数来确认
该记录是由哪个字段得出来的
grouping函数用法，带一个参数，参数为字段名，结果是根据该字段得出来的就返回1，反之返回0
Sql代码 
select decode(grouping(earnmonth), 1, ‘所有月份‘, earnmonth) 月份,
decode(grouping(area), 1, ‘全部地区‘, area) 地区,
sum(personincome) 总金额
from earnings
group by cube(earnmonth, area)
order by earnmonth, area nulls last;
查看结果如下：
(5)rank() over开窗函数
按照月份、地区，求打工收入排序
Sql代码 
select earnmonth 月份,
area 地区,
sname 打工者,
personincome 收入,
rank() over(partition by earnmonth, area order by personincome desc) 排名
from earnings;
查看结果：
(6)dense_rank() over开窗函数
按照月份、地区，求打工收入排序2
Sql代码 
select earnmonth 月份,
area 地区,
sname 打工者,
personincome 收入,
dense_rank() over(partition by earnmonth, area order by personincome desc) 排名
from earnings;
结果如下：
(7)row_number() over开窗函数
按照月份、地区，求打工收入排序3
Sql代码 
select earnmonth 月份,
area 地区,
sname 打工者,
personincome 收入,
row_number() over(partition by earnmonth, area order by personincome desc) 排名
from earnings;
结果如下：
通过(5)(6)(7)发现rank,dense_rank,row_number的区别：
结果集中如果出现两个相同的数据，那么rank会进行跳跃式的排名，
比如两个第二，那么没有第三接下来就是第四；
但是dense_rank不会跳跃式的排名，两个第二接下来还是第三；
row_number最牛，即使两个数据相同，排名也不一样。
(8)sum累计求和
根据月份、地区求出各个打工者收入总和，按照收入由少到多排序
Sql代码 
select earnmonth 月份,
area 地区,
sname 打工者,
sum(personincome) over(partition by earnmonth, area order by personi
以上是关于day05_oracle分析函数的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章