Oracle的分析函数over 及开窗函数一:分析函数overOracle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
Oracle的分析函数over 及开窗函数
一:分析函数over
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。
1:统计某商店的营业额。
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
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对于aa=2来说 ,sum=1+2+2+2+3+4=14 ;
又如 对于aa=9 ,9-1
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)

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。

選擇PostgreSQL而非MySQL的場景包括:1)需要復雜查詢和高級SQL功能,2)要求嚴格的數據完整性和ACID遵從性,3)需要高級空間功能,4)處理大數據集時需要高性能。 PostgreSQL在這些方面表現出色,適合需要復雜數據處理和高數據完整性的項目。

MySQL數據庫的安全可以通過以下措施實現:1.用戶權限管理:通過CREATEUSER和GRANT命令嚴格控制訪問權限。 2.加密傳輸:配置SSL/TLS確保數據傳輸安全。 3.數據庫備份和恢復:使用mysqldump或mysqlpump定期備份數據。 4.高級安全策略:使用防火牆限制訪問,並啟用審計日誌記錄操作。 5.性能優化與最佳實踐:通過索引和查詢優化以及定期維護兼顧安全和性能。

如何有效監控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。 1.使用mysqladmin查看連接數。 2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查詢數。 3.PMM提供詳細性能數據和圖形化界面。 4.MySQLEnterpriseMonitor提供豐富的監控功能和報警機制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显著差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高級安全性和良好集成性的企業級應用場景下,應選擇SQLServer而不是MySQL。 1)SQLServer提供企業級功能,如高可用性和高級安全性。 2)它與微軟生態系統如VisualStudio和PowerBI緊密集成。 3)SQLServer在性能優化方面表現出色,支持內存優化表和列存儲索引。


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