oracle分析函数（1）

1. oracle中日期转换为yyyy年mm月dd日的形式

select to_char(sysdate,'"年"mm"月"dd"日"') from dual;

2. oracle分析函数语法

　　2.1 ORDER BY

select e.last_name,
e.manager_id,
e.salary,
avg(e.salary) over() as emp_count --等同于（select avg(*) from employees）
from employees e;

select e.last_name,
e.manager_id,
e.salary,
avg(e.salary) over(order by e.salary asc) as emp_count --按照阶梯取平均数
from employees e;

select e.last_name,
e.manager_id,
e.salary,
e.job_id,
avg(e.salary) over(partition by e.job_id) as emp_count --取每个工作的工资平均数
from employees e;

select e.last_name,
e.manager_id,
e.salary,
e.job_id,
avg(e.salary) over(partition by e.job_id order by e.salary asc) as emp_count --部门内按照阶梯取工资平均数
from employees e;

　　2.2 UNBOUNDED PRECEDING

　　窗口数据从第一行数据开始

　　2.3 UNBOUNDED FOLLOWING

　　窗口数据直到最后一行数据

　　2.4 RANGE

　　逻辑窗口

　　count(*) over(order by salary asc range between 1 preceding and 11 following)

　　假设当前行salary为1000，则当前行的count(*)为满足salary在（1000-1）和（1000+11）之间的数据行

　　count(*) over(order by salary desc range between 1 preceding and 11 following)

　　假设当前行salary为1000，则当前行的count(*)为满足salary在（1000-11）和（1000+1）之间的数据行

　　2.5 ROW

　　物理窗口

　　count(*) over(order by salary range between 1 preceding and 11 following)

　　假设当前行排名为N，则当前行的count(*)为满足排名在（N-1）和（N+11）之间的数据行

　　2.6 CURRENT ROW

　　从当前行开始或者以当前行结束

3.常用分析函数

　　3.1 AVG 平均数

select e.employee_id,
e.last_name,
e.salary,
e.manager_id,
avg(e.salary) over(partition by e.manager_id) --相同主管的平均工资
from employees e;

　　3.2 CORR 求线性关系

select e.last_name,
e.hire_date,
(sysdate - e.hire_date) hire_days,
e.salary,
e.job_id,
corr(sysdate - e.hire_date, e.salary) over(partition by e.job_id) correlation
from employees e
order by e.job_id asc;

如果存在线性关系的话correlation不为空，且salary线性等于hire_days * (1 + correlation)

　　3.3 count

　　3.4 covar_pop，

COVAR_SAMP

协方差

　　3.5 cume_dist,percent_rank 相对位置

--cume_dist 计算方法：相对位置/总行数，对于重复行取最后一个重复行的相对位置
--percent_rank 计算方法：(相对位置-1)/(总行数-1)，对于重复行取第一个重复行的相对位置

--假设有一个人工资为15500，如下SQL可以查询15500比多少员工的工资高
select cume_dist(15500) within group(order by salary) from employees e;

select percent_rank(15500) within group(order by salary) from employees e;

--作为分析函数使用
--查询每个人的工资在相同主管下的大概位置
select e.last_name,
e.salary,
e.manager_id,
cume_dist() over(partition by e.manager_id order by e.salary)
from employees e;

select e.last_name,
e.salary,
e.manager_id,
percent_rank() over(partition by e.manager_id order by e.salary)
from employees e;

　　

　　3.6 dense_rank 排名可以重复，且不会跳跃。假设数据为10,9,9,8,8;从高到低排名为：1,2,2,3,3

--作为聚合函数使用
--假设有一个人工资为15500，如下SQL可以查询15500的工资排名
select dense_rank(15500) within group(order by salary)
from employees e;

--作为分析函数使用
--查询每个人的工资在相同主管下的工资排名
select e.last_name,
e.salary,
e.manager_id,
dense_rank() over(partition by e.manager_id order by e.salary)
from employees e;

　　3.7 rank 排名可以重复，会跳跃排序。假设数据为10,9,9,8,8;从高到低排名为：1,2,2,4,4

--作为聚合函数使用
--假设有一个人工资为15500，如下SQL可以查询15500的工资排名
select rank(15500) within group(order by salary)
from employees e;

--作为分析函数使用
--查询每个人的工资以及工资排名
select e.last_name,
e.salary,
e.manager_id,
rank() over(order by e.salary)
from employees e;

　　3.8 row_number 只能做为分析函数使用

--查询每种工作排名前三的人的姓名及工资
select * from (select e.last_name,
e.salary,
e.job_id,
row_number() over(partition by e.job_id order by e.salary desc) rn
from employees e)  v where v.rn < 4