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Oracle連續相同數據的統計

2020-07-26 13:59:00
字體:
來源:轉載
供稿:網友

有些事情始終是需要堅持下去的。。。

今天復習一下之前用到的連續相同數據的統計。

首先,創建一個簡單的測試表,這里過程就略過了,直接上表(真的是以簡單為主,哈哈…)

第一種寫法row_number():

SELECT val,COUNT(*) FROM(SELECT ID,val,row_number() OVER(ORDER BY ID)-row_number() OVER(PARTITION BY val ORDER BY ID) xFROM LCY ) GROUP BY val,x ORDER BY MIN(ID);

第二種rank()

 SELECT val,COUNT(*) FROM(SELECT ID,val,rank() OVER(ORDER BY ID)-rank() OVER(PARTITION BY val ORDER BY ID) xFROM LCY) GROUP BY val,x ORDER BY MIN(ID);

第三種dense_rank()

SELECT val,COUNT(*) FROM(SELECT ID,val,dense_rank() OVER(ORDER BY ID)-dense_rank() OVER(PARTITION BY val ORDER BY ID) xFROM LCY )GROUP BY val,x ORDER BY MIN(ID);

結果:

三者在這里的用法只是換湯不換藥,但是在其他的需求里還是有區別的,比如成績排名。

本章涉及到的知識點是分析函數、聚合函數,除此之外還有數據分析函數和統計求和函數。

簡單介紹一下:

聚合函數

  • SUM :該函數計算組中表達式的累積和
  • MIN :在一個組中的數據窗口中查找表達式的最小值
  • MAX :在一個組中的數據窗口中查找表達式的最大值
  • AVG :用于計算一個組和數據窗口內表達式的平均值。
  • COUNT :對一組內發生的事情進行累積計數

分析函數

  • RANK :根據ORDER BY子句中表達式的值,從查詢返回的每一行,計算它們與其它行的相對位置
  • DENSE_RANK :根據ORDER BY子句中表達式的值,從查詢返回的每一行,計算它們與其它行的相對位置
  • FIRST :從DENSE_RANK返回的集合中取出排在最前面的一個值的行
  • LAST :從DENSE_RANK返回的集合中取出排在最后面的一個值的行
  • FIRST_VALUE :返回組中數據窗口的第一個值
  • LAST_VALUE :返回組中數據窗口的最后一個值。
  • LAG :可以訪問結果集中的其它行而不用進行自連接
  • LEAD :LEAD與LAG相反,LEAD可以訪問組中當前行之后的行
  • ROW_NUMBER:返回有序組中一行的偏移量,從而可用于按特定標準排序的行號

數據分析函數

  • STDDEV :計算當前行關于組的標準偏離
  • STDDEV_POP:該函數計算總體標準偏離,并返回總體變量的平方根
  • STDDEV_SAMP:該函數計算累積樣本標準偏離,并返回總體變量的平方根
  • VAR_POP :該函數返回非空集合的總體變量(忽略null)
  • VAR_SAMP :該函數返回非空集合的樣本變量(忽略null)
  • VARIANCE :如果表達式中行數為1,則返回0,如果表達式中行數大于1,則返回VAR_SAMP
  • COVAR_POP :返回一對表達式的總體協方差
  • COVAR_SAMP:返回一對表達式的樣本協方差
  • CORR :返回一對表達式的相關系數
  • CUME_DIST :計算一行在組中的相對位置
  • NTILE :將一個組分為"表達式"的散列表示
  • PERCENT_RANK:和CUME_DIST(累積分配)函數類似
  • PERCENTILE_DISC:返回一個與輸入的分布百分比值相對應的數據值
  • PERCENTILE_CONT:返回一個與輸入的分布百分比值相對應的數據值
  • RATIO_TO_REPORT:該函數計算expression/(sum(expression))的值,它給出相對于總數的百分比
  • REGR_ (Linear Regression) Functions:這些線性回歸函數適合最小二乘法回歸線,有9個不同的回歸函數可使用

統計求和函數

CUBE :按照OLAP的CUBE方式進行數據統計,即各個維度均需統計

下一篇文章介紹三者的區別,還有其他一些常用的分析函數和聚合函數。

總結

以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,謝謝大家對武林網的支持。如果你想了解更多相關內容請查看下面相關鏈接

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