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Oracle连续相同数据的统计
站长资源 2024/12/27 佚名
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有些事情始终是需要坚持下去的。。。

今天复习一下之前用到的连续相同数据的统计。

首先,创建一个简单的测试表,这里过程就略过了,直接上表(真的是以简单为主,哈哈…)

Oracle连续相同数据的统计

第一种写法row_number():

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

第二种rank()：

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

第三种dense_rank()：

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

结果：

Oracle连续相同数据的统计

三者在这里的用法只是换汤不换药，但是在其他的需求里还是有区别的，比如成绩排名。

本章涉及到的知识点是分析函数、聚合函数，除此之外还有数据分析函数和统计求和函数。

简单介绍一下：

聚合函数

  • SUM ：该函数计算组中表达式的累积和
  • MIN ：在一个组中的数据窗口中查找表达式的最小值
  • MAX ：在一个组中的数据窗口中查找表达式的最大值
  • AVG ：用于计算一个组和数据窗口内表达式的平均值。
  • COUNT ：对一组内发生的事情进行累积计数

分析函数

  • RANK ：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置
  • DENSE_RANK ：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置
  • FIRST ：从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最前面的一个值的行
  • LAST ：从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最后面的一个值的行
  • FIRST_VALUE ：返回组中数据窗口的第一个值
  • LAST_VALUE ：返回组中数据窗口的最后一个值。
  • LAG ：可以访问结果集中的其它行而不用进行自连接
  • LEAD ：LEAD与LAG相反，LEAD可以访问组中当前行之后的行
  • ROW_NUMBER：返回有序组中一行的偏移量，从而可用于按特定标准排序的行号

数据分析函数

  • STDDEV ：计算当前行关于组的标准偏离
  • STDDEV_POP：该函数计算总体标准偏离，并返回总体变量的平方根
  • STDDEV_SAMP：该函数计算累积样本标准偏离，并返回总体变量的平方根
  • VAR_POP ：该函数返回非空集合的总体变量（忽略null）
  • VAR_SAMP ：该函数返回非空集合的样本变量（忽略null）
  • VARIANCE ：如果表达式中行数为1，则返回0，如果表达式中行数大于1，则返回VAR_SAMP
  • COVAR_POP ：返回一对表达式的总体协方差
  • COVAR_SAMP：返回一对表达式的样本协方差
  • CORR ：返回一对表达式的相关系数
  • CUME_DIST ：计算一行在组中的相对位置
  • NTILE ：将一个组分为"表达式"的散列表示
  • PERCENT_RANK：和CUME_DIST（累积分配）函数类似
  • PERCENTILE_DISC：返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值
  • PERCENTILE_CONT：返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值
  • RATIO_TO_REPORT：该函数计算expression/(sum(expression))的值，它给出相对于总数的百分比
  • REGR_ (Linear Regression) Functions：这些线性回归函数适合最小二乘法回归线，有9个不同的回归函数可使用

统计求和函数

CUBE :按照OLAP的CUBE方式进行数据统计,即各个维度均需统计

下一篇文章介绍三者的区别，还有其他一些常用的分析函数和聚合函数。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

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