dense_rank() over(partitionby...orderby...) count() over(partitionby...orderby...) max() over(partitionby...orderby...) min() over(partitionby...orderby...) sum() over(partitionby...orderby...) avg() over(partitionby...orderby...) first_value() over(partitionby...orderby...
sum() over(partition by ... order by ...) avg() over(partition by ... order by ...) first_value() over(partition by ... order by ...) last_value() over(partition by ... order by ...) lag() over(partition by ... order by ...) lead() over(partition by ... order ...
group by 只能得到分组后的统计数据，over partition by 不仅可以得到分组后的统计数据，还可以同时显示明细数据。group by 是在where子句之后；over partition by 是from子句之前。
指的是将不同部门的人员分别放到不同的地方，然后再将不同部门的人数一个个数出来，以及工资一个个加出来，也就是说表里面的数据是零散的，通过分组函数分组后展示出来的是以组为单位的几个数据块，
select dept,sum(salary) total_salary from salary group by dept dept total_salary 10 4000 20 4500 另外over partion by 还可以做到查询每位员工占部门总工资的百分比：select name,dept,salary,salary*100/sum(salary) over (partition by dept) percent from salary;name dept salary percent A ...
oracle分析函数over partition by 和group 普通的聚合函数用group by分组,每个分组返回一个统计值,而分析函数采用partition by分组,并且每组每行都可以返回一个统计值。分析函数的形式:分析函数带有一个开窗函数over(),包含三个分析子句:分组(partition by), 排序(orde
普通的聚合函数用group by分组，每个分组返回一个统计值，而分析函数采用partition by分组，并且每组每行都可以返回一个统计值。分析函数的形式：分析函数带有一个开窗函数over()，包含三个分析子句:分组(partition by), 排序(order by), 窗口(rows) 。使用形式如下：over(partition by xxx order by ...
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...
分析函数可以保留未分组的字段,方便做分组排序的工作.比如求每组的前三名group by是做不到的
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。