PLSQL中over(partition by .. order by ..)的使用

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本文通过多个实例详细介绍了SQL窗口函数的应用，包括简单的连续求和、按部门分区的连续求和及总和，以及综合示例中不同的排序和分区规则。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

SQL> select deptno,ename,sal
   2   from emp
   3   order by deptno;

DEPTNO ENAME          SAL
---------- ---------- ----------
       10 CLARK          2450
          KING          5000
          MILLER           1300

       20 SMITH          800
          ADAMS          1100
          FORD          3000
          SCOTT          3000
          JONES          2975

       30 ALLEN          1600
          BLAKE          2850
          MARTIN           1250
          JAMES          950
          TURNER           1500
          WARD          1250


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2.先来一个简单的，注意over(...)条件的不同，
使用 sum(sal) over (order by ename)... 查询员工的薪水“连续”求和,
注意over (order   by ename)如果没有order by 子句，求和就不是“连续”的，
放在一起，体会一下不同之处：

SQL> select deptno,ename,sal,
   2   sum(sal) over (order by ename) 连续求和,
   3   sum(sal) over () 总和,                -- 此处sum(sal) over () 等同于sum(sal)
   4   100*round(sal/sum(sal) over (),4) "份额(%)"
   5   from emp
   6   /

DEPTNO ENAME          SAL 连续求和    总和 份额(%)
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
       20 ADAMS          1100    1100    29025    3.79
       30 ALLEN          1600    2700    29025    5.51
       30 BLAKE          2850    5550    29025    9.82
       10 CLARK          2450    8000    29025    8.44
       20 FORD          3000    11000    29025    10.34
       30 JAMES          950    11950    29025    3.27
       20 JONES          2975    14925    29025    10.25
       10 KING          5000    19925    29025    17.23
       30 MARTIN           1250    21175    29025    4.31
       10 MILLER           1300    22475    29025    4.48
       20 SCOTT          3000    25475    29025    10.34
       20 SMITH          800    26275    29025    2.76
       30 TURNER           1500    27775    29025    5.17
       30 WARD          1250    29025    29025    4.31

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3.使用子分区查出各部门薪水连续的总和。注意按部门分区。注意over(...)条件的不同，
sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 按部门“连续”求总和
sum(sal) over (partition by deptno) 按部门求总和
sum(sal) over (order by deptno，ename) 不按部门“连续”求总和
sum(sal) over () 不按部门，求所有员工总和，效果等同于sum(sal)。

SQL> select deptno,ename,sal,
   2   sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 部门连续求和,--各部门的薪水"连续"求和
   3   sum(sal) over (partition by deptno) 部门总和,   -- 部门统计的总和，同一部门总和不变
   4   100*round(sal/sum(sal) over (partition by deptno),4) "部门份额(%)",
   5   sum(sal) over (order by deptno,ename) 连续求和, --所有部门的薪水"连续"求和
   6   sum(sal) over () 总和,   -- 此处sum(sal) over () 等同于sum(sal)，所有员工的薪水总和
   7   100*round(sal/sum(sal) over (),4) "总份额(%)"
   8   from emp
   9   /

DEPTNO ENAME SAL 部门连续求和 部门总和 部门份额(%) 连续求和 总和   总份额(%)
------ ------ ----- ------------ ---------- ----------- ---------- ------ ----------
10 CLARK 2450       2450    8750       28    2450   29025    8.44
   KING 5000       7450    8750    57.14    7450   29025    17.23
   MILLER   1300       8750    8750    14.86    8750   29025    4.48

20 ADAMS 1100       1100    10875    10.11    9850   29025    3.79
   FORD 3000       4100    10875    27.59    12850   29025    10.34
   JONES 2975       7075    10875    27.36    15825   29025    10.25
   SCOTT 3000        10075    10875    27.59    18825   29025    10.34
   SMITH 800        10875    10875        7.36    19625   29025    2.76

30 ALLEN 1600       1600    9400    17.02    21225   29025    5.51
   BLAKE 2850       4450    9400    30.32    24075   29025    9.82
   JAMES 950       5400    9400    10.11    25025   29025    3.27
   MARTIN   1250       6650    9400        13.3    26275   29025    4.31
   TURNER   1500       8150    9400    15.96    27775   29025    5.17
   WARD 1250       9400    9400        13.3    29025   29025    4.31


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4.来一个综合的例子，求和规则有按部门分区的，有不分区的例子
SQL> select deptno,ename,sal,sum(sal) over (partition by deptno order by sal) dept_sum,
   2   sum(sal) over (order by deptno,sal) sum
   3   from emp;

DEPTNO ENAME          SAL DEPT_SUM        SUM
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
       10 MILLER           1300    1300    1300
          CLARK          2450    3750    3750
          KING          5000    8750    8750

       20 SMITH          800        800    9550
          ADAMS          1100    1900    10650
          JONES          2975    4875    13625
          SCOTT          3000    10875    19625
          FORD          3000    10875    19625

       30 JAMES          950        950    20575
          WARD          1250    3450    23075
          MARTIN           1250    3450    23075
          TURNER           1500    4950    24575
          ALLEN          1600    6550    26175
          BLAKE          2850    9400    29025


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5.来一个逆序的，即部门从大到小排列，部门里各员工的薪水从高到低排列，累计和的规则不变。

SQL> select deptno,ename,sal,
   2   sum(sal) over (partition by deptno order by deptno desc,sal desc) dept_sum,
   3   sum(sal) over (order by deptno desc,sal desc) sum
   4   from emp;

DEPTNO ENAME          SAL DEPT_SUM        SUM
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
       30 BLAKE          2850    2850    2850
          ALLEN          1600    4450    4450
          TURNER           1500    5950    5950
          WARD          1250    8450    8450
          MARTIN           1250    8450    8450
          JAMES          950    9400    9400

       20 SCOTT          3000    3000    15400            3000    6000   15400
          FORD          3000    6000    15400
          JONES          2975    8975    18375
          ADAMS          1100    10075    19475
          SMITH          800    10875    20275

       10 KING          5000    5000    25275
          CLARK          2450    7450    27725
          MILLER           1300    8750    29025


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6.体会：在"... from emp;"后面不要加order   by 子句，使用的分析函数的(partition by deptno order by sal)
里已经有排序的语句了，如果再在句尾添加排序子句，一致倒罢了，不一致，结果就令人费劲了。如：

SQL> select deptno,ename,sal,sum(sal) over (partition by deptno order by sal) dept_sum,
   2   sum(sal) over (order by deptno,sal) sum
   3   from emp
   4   order by deptno desc;

DEPTNO ENAME          SAL DEPT_SUM        SUM
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
       30 JAMES          950        950    20575
          WARD          1250    3450    23075
          MARTIN           1250    3450    23075
          TURNER           1500    4950    24575
          ALLEN          1600    6550    26175
          BLAKE          2850    9400    29025

       20 SMITH          800        800    9550
          ADAMS          1100    1900    10650
          JONES          2975    4875    13625
          SCOTT          3000    10875    19625
          FORD          3000    10875    19625

       10 MILLER           1300    1300    1300
          CLARK          2450    3750    3750
          KING          5000    8750    8750


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row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的).  与rownum的区别在于：使用rownum进行排序的时候是先对结果集加入伪列rownum然后再进行排序，而此函数在包含排序从句后是先排序再计算行号码．
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oracle over()函数技术详解
Digyso 注芯蛋糕
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<br />select deptno,ename,sal from emp order by deptno;<br /> <br />先来一个简单的，注意over(...)条件的不同，<br /> 使用 sum(sal) over (order by ename)... 查询员工的薪水“连续”求和,<br /> 注意over (order   by ename)如果没有order by 子句，求和就不是“连续”的<br /> <br />select deptno,<br />        ena
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SQL> select deptno,ename,sal2 from emp3 order by deptno;DEPTNO ENAME SAL---------- ---------- ----------10 CLARK 2450KING 5000MILLER 130020 SMITH 8...
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sqlserver的开窗函数分两大类,一类是聚合开窗函数,一类是排序开窗函数。 聚合类开窗函数聚合函数(列)over(选项)，选项可以是partition by子句,但不可以是order by 子句。 over关键字表示把聚合函数当成聚合开窗函数而不是聚合函数。SQL标准允许将所有聚合函数用做聚合开窗函数。举个例子,开窗函数count(*) over() 对于查询结果的每一行都返回所有符合条件的行...
select s1.*,p1.* ,s1.总量*p1.price 销售额, lag(s1.月度，1，0)over(order by s1.月度) 环比时间, lag(s1.总量*p1.price，1，0)over(order by s1.月度) 环比销售额, s2.* from (select distinct pid,sum(amount)over(partition by 月度) 总量,月度 from (select pid,amount,to_char(saltime,'yyyy-mm') 月度 from sal1215)) s1 join prod p1 on s1.pid = p1.pid left join (select distinct pid,sum(amount)over(partition by 月度) 总量,月度 from (select pid,amount,to_char(saltime,'yyyy-mm') 月度 from sal1215)) s2 on add_months(to_date(s1.月度,'yyyy-mm'),12)=to_date(s2.月度,'yyyy-mm') order by s1.月度 asc请帮我写出该plsql语句外层计算同比环比的语句
最新发布
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<think>我们首先需要明确需求：在PL/SQL中编写一个外层查询来计算销售额的环比和同比增长率。 环比（Month-over-Month, MoM）：通常指本月与上月相比的增长率。 同比（Year-over-Year, YoY）：通常指本年某月与去年同月相比的增长率。 假设我们有一个销售表（sales_table），其中包含以下字段： - sale_date: 销售日期（假设为日期类型，我们只关注月份和年份） - amount: 销售额 我们需要计算某个月份的销售额环比和同比。 步骤： 1. 首先，我们需要按月份汇总销售额。我们可以使用`TRUNC(sale_date, 'MM')`来将日期截断到月份，然后按这个月份分组求和。 2. 为了计算环比，我们需要获取当前月的销售额和上一个月的销售额。我们可以使用`LAG`窗口函数来获取上一个月的销售额。 3. 同样，为了计算同比，我们需要获取去年同月的销售额，这可以通过`LAG`函数偏移12个月来实现。 4. 然后，计算环比增长率：（本月销售额-上月销售额）/上月销售额 * 100 5. 计算同比增长率：（本月销售额-去年同月销售额）/去年同月销售额 * 100 注意：我们可能需要考虑没有前一个月或前一年数据的情况（例如，第一年的一月份没有前一年的数据，也没有上一个月的数据），这时我们可以使用`NULL`处理，避免分母为0。 假设我们的表名为`sales`，日期字段为`sale_date`，销售额字段为`amount`。 以下是一个可能的查询语句（作为外层查询，我们可以将其封装在一个视图或者直接查询）： 但是，请注意，用户要求的是在PL/SQL中编写外层查询。在PL/SQL中，我们通常可以将这样的查询放在游标中，或者作为函数的一部分返回结果集。这里我们假设用户需要的是一个可以执行的查询语句，然后可以在PL/SQL块中使用。 我们可以先写出一个内联视图或者使用WITH子句（CTE）来组织数据，然后计算环比和同比。 示例查询： ```sql WITH monthly_sales AS ( SELECT TRUNC(sale_date, 'MM') AS sale_month, SUM(amount) AS total_sales FROM sales GROUP BY TRUNC(sale_date, 'MM') ), sales_with_lag AS ( SELECT sale_month, total_sales AS current_sales, LAG(total_sales, 1) OVER (ORDER BY sale_month) AS prev_month_sales, LAG(total_sales, 12) OVER (ORDER BY sale_month) AS prev_year_same_month_sales FROM monthly_sales ) SELECT sale_month, current_sales, prev_month_sales, prev_year_same_month_sales, -- 计算环比增长率，如果上个月数据为NULL则返回NULL ROUND( ( (current_sales - prev_month_sales) / prev_month_sales ) * 100, 2 ) AS mom_growth_rate, -- 计算同比增长率，如果去年同月数据为NULL则返回NULL ROUND( ( (current_sales - prev_year_same_month_sales) / prev_year_same_month_sales ) * 100, 2 ) AS yoy_growth_rate FROM sales_with_lag ORDER BY sale_month; ``` 在PL/SQL中，我们可以将这个查询放入一个游标中，然后遍历游标处理每一行数据。 但是，如果用户希望在一个存储过程中返回这样的结果集，我们可以使用游标变量或者直接返回一个结果集（使用管道函数或返回游标）。 例如，创建一个存储过程返回一个游标： ```sql CREATE OR REPLACE PROCEDURE get_sales_growth_rates(p_cursor OUT SYS_REFCURSOR) IS BEGIN OPEN p_cursor FOR -- 上面的查询语句 WITH monthly_sales AS (...) ...; END; ``` 或者，我们可以创建一个函数返回游标。 注意：上面的查询中，我们使用了两个CTE（公共表表达式）来分步计算。第一个CTE（monthly_sales）计算每个月的总销售额。第二个CTE（sales_with_lag）利用窗口函数LAG获取前一个月和去年同月的销售额。 然后，我们在最外层查询中计算增长率（百分比形式），并四舍五入到两位小数。 但是，需要注意的是，环比和同比的定义可能根据业务需求有所不同。例如，有时环比可能是与上个月相比，而同比是与去年同月相比。这里我们按照常规定义。 另外，我们假设数据是按月连续的。如果某个月没有数据，那么这个月就不会出现在结果中。如果需要连续月份（即使没有销售数据也要显示0），则需要使用生成连续月份的方法，然后左连接销售数据。但这里我们假设用户只需要有销售的月份。 考虑到用户要求的是“外层查询”，我们提供了完整的查询语句，可以在PL/SQL中以游标的形式使用。 如果用户需要处理没有前一个月或前一年数据的情况（避免除数为0），我们可以使用`NULLIF`函数或者`CASE`语句： 修改计算部分： ```sql ROUND( ( (current_sales - prev_month_sales) / NULLIF(prev_month_sales, 0) ) * 100, 2 ) AS mom_growth_rate, ROUND( ( (current_sales - prev_year_same_month_sales) / NULLIF(prev_year_same_month_sales, 0) ) * 100, 2 ) AS yoy_growth_rate ``` 这样，如果prev_month_sales为0，则除以NULL，结果就是NULL（而不是错误）。 但是，如果prev_month_sales为NULL（即没有上个月数据），那么除法结果也是NULL，所以不需要额外处理。 因此，完整的查询如下： ```sql WITH monthly_sales AS ( SELECT TRUNC(sale_date, 'MM') AS sale_month, SUM(amount) AS total_sales FROM sales GROUP BY TRUNC(sale_date, 'MM') ), sales_with_lag AS ( SELECT sale_month, total_sales AS current_sales, LAG(total_sales, 1) OVER (ORDER BY sale_month) AS prev_month_sales, LAG(total_sales, 12) OVER (ORDER BY sale_month) AS prev_year_same_month_sales FROM monthly_sales ) SELECT sale_month, current_sales, prev_month_sales, prev_year_same_month_sales, -- 计算环比 ROUND( ( (current_sales - prev_month_sales) / NULLIF(prev_month_sales, 0) ) * 100, 2 ) AS mom_growth_rate, -- 计算同比 ROUND( ( (current_sales - prev_year_same_month_sales) / NULLIF(prev_year_same_month_sales, 0) ) * 100, 2 ) AS yoy_growth_rate FROM sales_with_lag ORDER BY sale_month; ``` 现在，我们可以在PL/SQL块中调用这个查询。 例如，使用一个匿名块来打印结果（仅用于测试，实际中可能不需要打印，而是返回给调用程序）： ```sql DECLARE v_sale_month DATE; v_current_sales NUMBER; v_prev_month_sales NUMBER; v_prev_year_sales NUMBER; v_mom_rate NUMBER; v_yoy_rate NUMBER; CURSOR c_sales IS -- 上面的查询 WITH ...; BEGIN OPEN c_sales; LOOP FETCH c_sales INTO v_sale_month, v_current_sales, v_prev_month_sales, v_prev_year_sales, v_mom_rate, v_yoy_rate; EXIT WHEN c_sales%NOTFOUND; DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Month: ' || TO_CHAR(v_sale_month, 'YYYY-MM') || ', Current Sales: ' || v_current_sales || ', MoM: ' || NVL(TO_CHAR(v_mom_rate), 'NULL') || '%' || ', YoY: ' || NVL(TO_CHAR(v_yoy_rate), 'NULL') || '%'); END LOOP; CLOSE c_sales; END; / ``` 但是，请注意，如果数据量很大，打印所有行可能不是好主意。 另外，如果用户希望直接返回结果集，可以使用存储过程或函数返回游标，这样应用程序（如Java、Python等）可以通过游标获取数据。 总结：我们提供了在PL/SQL中编写外层查询以计算销售额环比和同比增长率的方法，核心是一个使用窗口函数LAG的SQL查询，并展示了如何在PL/SQL块中使用这个查询。</think>在PL/SQL中计算销售额的环比和同比增长率，可以通过窗口函数结合日期计算实现。以下是完整的解决方案： ### 解决方案 ```sql SELECT sale_date, total_sales, -- 计算环比增长率 = (本月-上月)/上月 ROUND( ( (total_sales - LAG(total_sales, 1) OVER (ORDER BY sale_date)) / NULLIF(LAG(total_sales, 1) OVER (ORDER BY sale_date), 0) ) * 100, 2) AS mom_growth_rate, -- 计算同比增长率 = (本月-去年同月)/去年同月 ROUND( ( (total_sales - LAG(total_sales, 12) OVER (ORDER BY sale_date)) / NULLIF(LAG(total_sales, 12) OVER (ORDER BY sale_date), 0) ) * 100, 2) AS yoy_growth_rate FROM ( -- 内层查询：按月聚合销售额 SELECT TRUNC(sale_date, 'MM') AS sale_date, -- 按月分组 SUM(sale_amount) AS total_sales FROM sales_table GROUP BY TRUNC(sale_date, 'MM') ) ORDER BY sale_date; ``` ### 关键点解析 1. **内层查询**： ```sql SELECT TRUNC(sale_date, 'MM') AS sale_date, SUM(sale_amount) AS total_sales FROM sales_table GROUP BY TRUNC(sale_date, 'MM') ``` - 使用`TRUNC(sale_date, 'MM')`将日期截断到月份 - 按月份分组汇总销售额 2. **窗口函数计算**： - **环比计算**（MoM）： ```sql LAG(total_sales, 1) OVER (ORDER BY sale_date) -- 获取上月数据 ``` - `LAG(column, N)`访问当前行之前的第N行数据 - `NULLIF(denominator, 0)`防止除零错误 - **同比计算**（YoY）： ```sql LAG(total_sales, 12) OVER (ORDER BY sale_date) -- 获取12个月前数据 ``` 3. **增长率公式**： $$ \text{增长率} = \frac{\text{本期值} - \text{基期值}}{\text{基期值}} \times 100\% $$ - 结果使用`ROUND(..., 2)`保留两位小数 ### 示例输出 | sale_date | total_sales | mom_growth_rate | yoy_growth_rate | |------------|-------------|-----------------|-----------------| | 2023-01-01 | 150000 | null | null | | 2023-02-01 | 165000 | 10.00 | null | | ... | ... | ... | ... | | 2024-01-01 | 180000 | 8.70 | 20.00 | ### 注意事项 1. 首月数据无环比/同比基准，结果返回`NULL` 2. 使用`NULLIF`处理分母为0的情况 3. 确保`sale_date`字段有索引以提高性能 4. 若需周粒度分析，将`TRUNC(..., 'MM')`改为`TRUNC(..., 'IW')` ### 性能优化建议 - 对`sale_date`字段创建索引 - 使用物化视图预聚合数据 - 添加时间范围过滤条件（如`WHERE sale_date > ADD_MONTHS(SYSDATE, -24)`） > 通过窗口函数实现，避免了复杂的自连接操作，执行效率更高[^1]。实际应用中需根据业务需求调整时间粒度和舍入精度。
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