Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)

梦想与她 提交于 2020-02-29 22:08:05

为了方便大家学习和测试,所有的例子都是在Oracle自带用户Scott下建立的。

注:标题中的红色order by是说明在使用该方法的时候必须要带上order by。

一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)

现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
  1. select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno  
  2.   from scott.emp e,  
  3.        (select e.deptno, max(e.sal) sal from scott.emp e group by e.deptno) me  
  4.  where e.deptno = me.deptno  
  5.    and e.sal = me.sal;  
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
  from scott.emp e,
       (select e.deptno, max(e.sal) sal from scott.emp e group by e.deptno) me
 where e.deptno = me.deptno
   and e.sal = me.sal;
在满足客户需求的同时,大家应该习惯性的思考一下是否还有别的方法。这个是肯定的,就是使用本小节标题中rank() over(partition by...)或dense_rank() over(partition by...)语法,SQL分别如下:
  1. select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno  
  2.   from (select e.ename,  
  3.                e.job,  
  4.                e.sal,  
  5.                e.deptno,  
  6.                rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank  
  7.           from scott.emp e) e  
  8.  where e.rank = 1;  
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
  from (select e.ename,
               e.job,
               e.sal,
               e.deptno,
               rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank
          from scott.emp e) e
 where e.rank = 1;
  1. select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno  
  2.   from (select e.ename,  
  3.                e.job,  
  4.                e.sal,  
  5.                e.deptno,  
  6.                dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank  
  7.           from scott.emp e) e  
  8.  where e.rank = 1;  
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
  from (select e.ename,
               e.job,
               e.sal,
               e.deptno,
               dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank
          from scott.emp e) e
 where e.rank = 1;
为什么会得出跟上面的语句一样的结果呢?这里补充讲解一下rank()/dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc)语法。
over:  在什么条件之上。
partition by e.deptno:  按部门编号划分(分区)。
order by e.sal desc:  按工资从高到低排序(使用rank()/dense_rank() 时,必须要带order by否则非法)
rank()/dense_rank():  分级
整个语句的意思就是:在按部门划分的基础上,按工资从高到低对雇员进行分级,“级别”由从小到大的数字表示(最小值一定为1)。 

那么rank()和dense_rank()有什么区别呢?
rank():  跳跃排序,如果有两个第一级时,接下来就是第三级。
dense_rank():  连续排序,如果有两个第一级时,接下来仍然是第二级。

小作业:查询部门最低工资的雇员信息。

二、min()/max() over(partition by ...)

现在我们已经查询得到了部门最高/最低工资,客户需求又来了,查询雇员信息的同时算出雇员工资与部门最高/最低工资的差额。这个还是比较简单,在第一节的groupby语句的基础上进行修改如下:

  1. select e.ename,  
  2.          e.job,  
  3.          e.sal,  
  4.          e.deptno,  
  5.          e.sal - me.min_sal diff_min_sal,  
  6.          me.max_sal - e.sal diff_max_sal  
  7.     from scott.emp e,  
  8.          (select e.deptno, min(e.sal) min_sal, max(e.sal) max_sal  
  9.             from scott.emp e  
  10.            group by e.deptno) me  
  11.    where e.deptno = me.deptno  
  12.    order by e.deptno, e.sal;  
select e.ename,
         e.job,
         e.sal,
         e.deptno,
         e.sal - me.min_sal diff_min_sal,
         me.max_sal - e.sal diff_max_sal
    from scott.emp e,
         (select e.deptno, min(e.sal) min_sal, max(e.sal) max_sal
            from scott.emp e
           group by e.deptno) me
   where e.deptno = me.deptno
   order by e.deptno, e.sal;
上面我们用到了min()和max(),前者求最小值,后者求最大值。如果这两个方法配合over(partition by ...)使用会是什么效果呢?大家看看下面的SQL语句:
  1. select e.ename,  
  2.        e.job,  
  3.        e.sal,  
  4.        e.deptno,  
  5.        nvl(e.sal - min(e.sal) over(partition by e.deptno), 0) diff_min_sal,  
  6.        nvl(max(e.sal) over(partition by e.deptno) - e.sal, 0) diff_max_sal  
  7.   from scott.emp e;  
select e.ename,
       e.job,
       e.sal,
       e.deptno,
       nvl(e.sal - min(e.sal) over(partition by e.deptno), 0) diff_min_sal,
       nvl(max(e.sal) over(partition by e.deptno) - e.sal, 0) diff_max_sal
  from scott.emp e;
这两个语句的查询结果是一样的,大家可以看到min()和max()实际上求的还是最小值和最大值,只不过是在partition by分区基础上的。

小作业:如果在本例中加上order by,会得到什么结果呢?

三、lead()/lag() over(partition by ... order by ...)

中国人爱攀比,好面子,闻名世界。客户更是好这一口,在和最高/最低工资比较完之后还觉得不过瘾,这次就提出了一个比较变态的需求,计算个人工资与比自己高一位/低一位工资的差额。这个需求确实让我很是为难,在groupby语句中不知道应该怎么去实现。不过。。。。现在我们有了over(partition by ...),一切看起来是那么的简单。如下:

  1. select e.ename,  
  2.        e.job,  
  3.        e.sal,  
  4.        e.deptno,  
  5.        lead(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lead_sal,  
  6.        lag(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lag_sal,  
  7.        nvl(lead(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal) - e.sal,  
  8.            0) diff_lead_sal,  
  9.        nvl(e.sal - lag(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal), 0) diff_lag_sal  
  10.   from scott.emp e;   
select e.ename,
       e.job,
       e.sal,
       e.deptno,
       lead(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lead_sal,
       lag(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lag_sal,
       nvl(lead(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal) - e.sal,
           0) diff_lead_sal,
       nvl(e.sal - lag(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal), 0) diff_lag_sal
  from scott.emp e;
看了上面的语句后,大家是否也会觉得虚惊一场呢(惊出一身冷汗后突然鸡冻起来,这样容易感冒)?我们还是来讲解一下上面用到的两个新方法吧。
lead(列名,n,m):  当前记录后面第n行记录的<列名>的值,没有则默认值为m;如果不带参数n,m,则查找当前记录后面第一行的记录<列名>的值,没有则默认值为null。
lag(列名,n,m):  当前记录前面第n行记录的<列名>的值,没有则默认值为m;如果不带参数n,m,则查找当前记录前面第一行的记录<列名>的值,没有则默认值为null。

下面再列举一些常用的方法在该语法中的应用(注:带order by子句的方法说明在使用该方法的时候必须要带order by):

  1. select e.ename,  
  2.        e.job,  
  3.        e.sal,  
  4.        e.deptno,  
  5.        first_value(e.sal) over(partition by e.deptno) first_sal,  
  6.        last_value(e.sal) over(partition by e.deptno) last_sal,  
  7.        sum(e.sal) over(partition by e.deptno) sum_sal,  
  8.        avg(e.sal) over(partition by e.deptno) avg_sal,  
  9.        count(e.sal) over(partition by e.deptno) count_num,  
  10.        row_number() over(partition by e.deptno order by e.sal) row_num  
  11.   from scott.emp e;  
select e.ename,
         e.job,
         e.sal,
         e.deptno,
         first_value(e.sal) over(partition by e.deptno) first_sal,
         last_value(e.sal) over(partition by e.deptno) last_sal,
         sum(e.sal) over(partition by e.deptno) sum_sal,
         avg(e.sal) over(partition by e.deptno) avg_sal,
         count(e.sal) over(partition by e.deptno) count_num,
         row_number() over(partition by e.deptno order by e.sal) row_num
    from scott.emp e;

重要提示:大家在读完本片文章之后可能会有点误解,就是OVER (PARTITION BY ..)比GROUP BY更好,实际并非如此,前者不可能替代后者,而且在执行效率上前者也没有后者高,只是前者提供了更多的功能而已,所以希望大家在使用中要根据需求情况进行选择。
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