此为转贴，但是从连个帖子中收集而来
下面来一起看看论坛里的一个oracle方面的问题：
====================Question
=========================
jmbdat dayt y mon
27-9月-07 2033.2 2007 200709
28-9月-07 2750.28 2007 200709
29-9月-07 2885.68 2007 200709
30-9月-07 2556.68 2007 200709
01-10月-07 2903.04 2007 200710
02-10月-07 1002.96 2007 200710
03-10月-07 1038.24 2007 200710
对上边的表用sql处理下 变成下面的
jmbdat dayt y mon mont
27-9月-07 2033.2 2007 200709 2033.2
28-9月-07 2750.28 2007 200709 4783.28
29-9月-07 2885.68 2007 200709 7669.16
30-9月-07 2556.68 2007 200709 20225.84
01-10月-07 2903.04 2007 200710 2903.04
02-10月-07 1002.96 2007 200710 3906
03-10月-07 1038.24 2007 200710 4944.24
该怎么做啊？
==================Solution
=========================
SQL
:
|
tt. * ,
sum (tt.dayt) over (partition by tt.mon order
by tt.jmbdat,tt.y,tt.mon) as sum_dayt
from tablename tt; Result : JMBDAT DAYT Y MON SUM_DAYT ----------- ---------- ---------- ------ ---------- 2007-9-27 2033.2 2007 200709 2033.2 2007-9-28 2750.28 2007 200709 4783.48 2007-9-29 2885.68 2007 200709 7669.16 2007-9-30 2556.68 2007 200709 10225.84 2007-10-1 2903.04 2007 200710 2903.04 2007-10-2 1002.96 2007 200710 3906 2007-10-7 1038.24 2007 200710 4944.24 7 rows selected |
Oracle从8.1.6开始提供分析函数，分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是
对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。
下面通过几个例子来说明其应用。
date sale
1 20
2 15
3 14
4 18
5 30
规则：按天统计：每天都统计前面几天的总额
得到的结果：
DATE SALE SUM
----- -------- ------
1 20 20 --1天
2 15 35 --1天＋2天
3 14 49 --1天＋2天＋3天
4 18 67 .
5 30 97 .
2:统计各班成绩第一名的同学信息
NAME CLASS S
----- ----- ----------------------
fda 1 80
ffd 1 78
dss 1 95
cfe 2 74
gds 2 92
gf 3 99
ddd 3 99
adf 3 45
asdf 3 55
3dd 3 78
通过：
--
select * from
(
select name,class,s,rank()over(partition by class order by s desc) mm from t2
)
where mm=1
--
得到结果：
NAME CLASS S
MM
----- ----- ---------------------- ----------------------
dss 1 95 1
gds 2 92 1
gf 3 99 1
ddd 3 99 1
注意：
1.在求第一名成绩的时候，不能用row_number()，因为如果同班有两个并列第一，row_number()只返回一个结果
2.rank()和dense_rank()的区别是：
--rank()是跳跃排序，有两个第二名时接下来就是第四名
--dense_rank()l是连续排序，有两个第二名时仍然跟着第三名
3.分类统计 (并显示信息)
A B C
-- -- ----------------------
m a 2
n a 3
m a 2
n b 2
n b 1
x b 3
x b 2
x b 4
h b 3
select a,c,sum(c)over(partition by a) from t2
得到结果：
A B C SUM(C)OVER(PARTITIONBYA)
-- -- ------- ------------------------
h b 3 3
m a 2 4
m a 2 4
n a 3 6
n b 2 6
n b 1 6
x b 3 9
x b 2 9
x b 4 9
如果用sum，group by 则只能得到
A SUM(C)
-- ----------------------
h 3
m 4
n 6
x 9
无法得到B列值
＝＝＝＝＝
select * from test
数据:
A B C
1 1 1
1 2 2
1 3 3
2 2 5
3 4 6
---将B栏位值相同的对应的C 栏位值加总
select a,b,c, SUM(C) OVER (PARTITION BY B) C_Sum
from test
A B C C_SUM
1 1 1 1
1 2 2 7
2 2 5 7
1 3 3 3
3 4 6 6
---如果不需要已某个栏位的值分割,那就要用 null
eg: 就是将C的栏位值summary 放在每行后面
select a,b,c, SUM(C) OVER (PARTITION BY null) C_Sum
from test
A B C C_SUM
1 1 1 17
1 2 2 17
1 3 3 17
2 2 5 17
3 4 6 17
求个人工资占部门工资的百分比
SQL> select * from salary;
NAME DEPT SAL
---------- ---- -----
a 10 2000
b 10 3000
c 10 5000
d 20 4000
SQL> select name,dept,sal,sal*100/sum(sal) over(partition by dept) percent from salary;
NAME DEPT SAL PERCENT
---------- ---- ----- ----------
a 10 2000 20
b 10 3000 30
c 10 5000 50
d 20 4000 100
二：开窗函数
开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化，举例如下：
1：
over（order by salary） 按照salary排序进行累计，order by是个默认的开窗函数
over（partition by deptno）按照部门分区
2：
over（order by salary range between 5 preceding and 5 following）
每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过5，之后行幅度值不超过5
例如:对于以下列
aa
1
2
2
2
3
4
5
6
7
9
sum(aa)over（order by aa range between 2 preceding and 2 following）
得出的结果是
AA SUM
---------------------- -------------------------------------------------------
1 10
2 14
2 14
2 14
3 18
4 18
5 22
6 18
7 22
9 9
就是说，对于aa=5的一行 ，sum为 5-1<=aa<=5+2 的和
对于aa=2来说 ，sum=1+2+2+2+3+4=14 ；
又如 对于aa=9 ，9-1<=aa<=9+2 只有9一个数，所以sum=9 ；
3：其它：
over（order by salary rows between 2 preceding and 4 following）
每行对应的数据窗口是之前2行，之后4行
4：下面三条语句等效：
over（order by salary rows between unbounded preceding and unbounded following）
每行对应的数据窗口是从第一行到最后一行，等效：
over（order by salary range between unbounded preceding and unbounded following）
等效
over(partition by null)
转自：
http://hi.baidu.com/%D2%BB%C7%D0%B4%D3_zero/blog/item/e3952c8e014afce4f01f3611.html
http://www.soasp.net/FilePage/200804/20080427223652.htm