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Oracle 分析函数使用总结
1. 使用评级函数
评级函数（ ranking function ）用 于计算等级、百分点、 n 分片等等，下面是几个常用到的评级函数：
RANK （）：返回数据项在分组中的排名。特点：在排名相等的情况下会在 名次中留下空位
DENSE_RANK(): 与 RANK 不同的是它在排名相等的情况下不会在名次中留下空位
CUME_DIST() ：返回特定值相对于一组值的位置：他是“ cumulative distribution ” ( 累积分布 ) 的简写
PERCENT_RANK() ：返回某个值相对于一组值的百分比排名
NTILE(): 返回 n 分片后的值，比如三分片、四分片等等
ROW_NUMBER(): 为每一条分组纪录返回一个数字
下面我们分别举例来说明这些函数的使用
1 ） RANK （）与 DENSE-RANK （）
首先显示下我们的源表数据的结构及部分数据：
SQL> desc all_sales;
名称 是否为 空 ? 类 型
----------------------------------------- -------- -----------
YEAR NOT NULL NUMBER(38)
MONTH NOT NULL NUMBER(38)
PRD_TYPE_ID NOT NULL NUMBER(38)
EMP_ID NOT NULL NUMBER(38)
AMOUNT NUMBER(8,2)
SQL> select * from all_sales where rownum<11;
YEAR MONTH PRD_TYPE_ID EMP_ID AMOUNT
---------- ---------- ----------- ---------- ----------
2003 1 1 21 10034.84
2003 2 1 21 15144.65
2003 3 1 21 20137.83
2003 4 1 21 25057.45
2003 5 1 21 17214.56
2003 6 1 21 15564.64
2003 7 1 21 12654.84
2003 8 1 21 17434.82
2003 9 1 21 19854.57
2003 10 1 21 21754.19
已选择 10 行。
好接下来我们将举例来说明上述函数的使用：首先是 RANK （）与 DENSE-RANK （）的使用：
SQL> select
2 prd_type_id,sum(amount),
3 RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS rank,
4 DENSE_RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS dense_rank
5 from all_sales
6 where year=2003
7 group by prd_type_id
8 order by rank;
PRD_TYPE_ID SUM(AMOUNT) RANK DENSE_RANK
----------- ----------- ---------- ----------
5 1 1
1 905081.84 2 2
3 478270.91 3 3
4 402751.16 4 4
2 186381.22 5 5
注意： 这里 PRD_TYPE_ID 列为 5 的 SUM(AMOUNT) 的值为空， RANK （）和 DENSE-RANK 在这一行的返回值为 1 。因为默认状态下 RANK （）和 DENSE-RANK （）在递减排序中将空值指定为最高排名 1 ，而在递增排序中则把它指定为最低排名。这里还有一个问题就是我 们的例子中没有 SUM(AMOUNT) 相等的值，如果有的话 RANK 与 DENSE-RANK 将表现出区别比如上面的例子如果 PRD_TYPE_ID 为 4 的 SUM （ AMOUNT ）的值也为： 478270.91 的话，那么上面语句的输出则为：
PRD_TYPE_ID SUM(AMOUNT) RANK DENSE_RANK
----------- ----------- ---------- ----------
5 1 1
1 905081.84 2 2
3 478270.91 3 3
4 478270.91 3 3
2 186381.22 5 4
此外这里还有两个参数来限制空值的排序即： NULLS FIRST 和 NULLS LAST
我们还以上面的例子来看：
SQL> select
2 prd_type_id,sum(amount),
3 RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC NULLS LAST ) AS rank,
4 DENSE_RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC NULLS LAST ) AS dense_rank
5 from all_sales
6 where year=2003
7 group by prd_type_id
8* order by rank
PRD_TYPE_ID SUM(AMOUNT) RANK DENSE_RANK
----------- ----------- ---------- ----------
1 905081.84 1 1
3 478270.91 2 2
4 402751.16 3 3
2 186381.22 4 4
5 5 5
可以看出刚才我们不使用 NULLS LAST 时 PRD_TYPE_ID 为 5 的空值的排序位于第一，现在则位于第五。
接下来来看分析函数与 PARTITION BY 子句的结合使用：
当需要把分组划分为子分组时，那么我们便可以结合 PRATITION BY 子句和分析函数同 时使用。如下例根据月份划分销量：
SQL> select
2 prd_type_id,month,SUM(amount),
3 RANK() OVER (PARTITION BY month ORDER BY SUM(amount) DESC) AS rank
4 from all_sales
5 where year=2003
6 and amount IS NOT NULL
7 GROUP BY prd_type_id,month
8* ORDER BY month,rank
PRD_TYPE_ID MONTH SUM(AMOUNT) RANK
----------- ---------- ----------- ----------
1 1 38909.04 1
3 1 24909.04 2
4 1 17398.43 3
2 1 14309.04 4
1 2 70567.9 1
4 2 17267.9 2
3 2 15467.9 3
2 2 13367.9 4
1 3 91826.98 1
4 3 31026.98 2
3 3 20626.98 3
PRD_TYPE_ID MONTH SUM(AMOUNT) RANK
----------- ---------- ----------- ----------
2 3 16826.98 4
1 4 120344.7 1
3 4 23844.7 2
4 4 16144.7 3
2 4 15664.7 4
1 5 97287.36 1
4 5 20087.36 2
3 5 18687.36 3
2 5 18287.36 4
1 6 57387.84 1
4 6 33087.84 2
PRD_TYPE_ID MONTH SUM(AMOUNT) RANK
----------- ---------- ----------- ----------
3 6 19887.84 3
2 6 14587.84 4
3 7 81589.04 1
1 7 60929.04 2
2 7 15689.04 3
4 7 12089.04 4
1 8 75608.92 1
3 8 62408.92 2
4 8 58408.92 3
2 8 16308.92 4
1 9 85027.42 1
PRD_TYPE_ID MONTH SUM(AMOUNT) RANK
----------- ---------- ----------- ----------
4 9 49327.42 2
3 9 46127.42 3
2 9 19127.42 4
1 10 105305.22 1
4 10 75325.14 2
3 10 70325.29 3
2 10 13525.14 4
1 11 55678.38 1
3 11 46187.38 2
4 11 42178.38 3
2 11 16177.84 4
PRD_TYPE_ID MONTH SUM(AMOUNT) RANK
----------- ---------- ----------- ----------
3 12 48209.04 1
1 12 46209.04 2
4 12 30409.05 3
2 12 12509.04 4
已选择 48 行。
接下来我们再来看分析函数与我们上次学的 ROLLUP 、 CUBE 、 GROUPING SETS 的结合使用：
SELECT
prd_type_id,SUM
(amount),
RANK() OVER (ORDER
BY
SUM
(amount)
DESC NULLS LAST
) AS
rank
FROM
all_sales
WHERE
year
=
2003
GROUP
BY
ROLLUP
(prd_type_id)
ORDER
BY
rank;
PRD_TYPE_ID SUM(AMOUNT) RANK
1972485.13 1 （注： RULLUP 的总计排在了最前）
1 905081.84 2
3 478270.91 3
4 402751.16 4
2 186381.22 5
5 6
SELECT
prd_type_id,emp_id,SUM
(amount),
RANK() OVER (ORDER
BY
SUM
(amount)
DESC
NULLS
LAST
) AS
rank
FROM
all_sales
WHERE
year
=
2003
GROUP
BY
CUBE
(prd_type_id,emp_id)
ORDER
BY
prd_type_id,emp_id;
PRD_TYPE_ID EMP_ID SUM(AMOUNT) RANK
----------- ---------- ----------- ----------
1 21 197916.96 12
1 22 214216.96 10
1 23 98896.96 19
1 24 207216.96 11
1 25 93416.96 21
1 26 93417.04 20
1 905081.84 2
2 21 20426.96 33
2 22 19826.96 34
2 23 19726.96 35
2 24 43866.96 27
PRD_TYPE_ID EMP_ID SUM(AMOUNT) RANK
----------- ---------- ----------- ----------
2 25 32266.96 31
2 26 50266.42 24
2 186381.22 14
3 21 140326.96 15
3 22 116826.96 16
3 23 112026.96 17
3 24 34829.96 29
3 25 29129.96 32
3 26 45130.11 26
3 478270.91 3
4 21 108326.96 18
PRD_TYPE_ID EMP_ID SUM(AMOUNT) RANK
----------- ---------- ----------- ----------
4 22 81426.96 23
4 23 92426.96 22
4 24 47456.96 25
4 25 33156.96 30
4 26 39956.36 28
4 402751.16 6
5 21 36
5 22 36
5 23 36
5 24 36
5 25 36
PRD_TYPE_ID EMP_ID SUM(AMOUNT) RANK
----------- ---------- ----------- ----------
5 26 36
5 36
21 466997.84 4
22 432297.84 5
23 323077.84 8
24 333370.84 7
25 187970.84 13
26 22876