分析函數分组排序的几個視圖

最新推荐文章于 2025-05-25 15:15:00 发布
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本文介绍了两个用于销售数据排名的视图创建方法：一个按货币金额进行排名，另一个按销售数量进行排名。这些视图使用SQL语言实现，通过连接多个表来获取必要的销售数据，并利用窗口函数rank()为每个月的客户销售额或销售量进行排名。

 

 

 

 

 

Winform中GridView分组排序功能实现方法
09-04
为了实现GridView的分组排序功能，我们首先需要了解以下几个关键知识点： 1. **DevExpress GridView控件**： DevExpress Grid控件是一个功能强大的UI控件，它允许开发者快速创建丰富的网格用户界面，例如分组、...
ORACLE分析函数
03-16
分析函数大致可以分为以下几类： 1. **等级函数**：如`RANK`, `DENSE_RANK`, `ROW_NUMBER`等，用于确定数据行在一组数据中的相对位置，非常适用于创建排行榜或排名列表。 2. **开窗函数**：如`SUM`, `COUNT`, `...
oracle sql时间排序函数,sql的rank函数
weixin_36165152的博客
04-08 1151
SQL SERVER 2008排序函数(窗口函数)排序函数可以用来协助给结果集增加位置信息。SQL SERVER 2008只有四个排序函数，介绍如下：ROW_NUMBER:返回结果集中给定行的序号RANK:基于给定行集合的选择顺序，给出行的位置。如有一些值连在一起，位置间有空隙 如两个值在第一位，然后下一个值将在第三位DENSE_RAN...文章孤独的猫董2012-11-11698浏览量S...
Python数据分析常用函数
CDHong.it的技术分享博客
05-24 1618
Python提供了用于数字处理的内置函数和内置模块(math)，使用内置模块，需要先导入 import math。
【MySQL系列】SQL 分组统计与排序
最新发布
优快云站内信: https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/qyj19920704
05-25 1万+
本文详细解析了SQL分组统计查询的语法与原理，涵盖GROUP BY的底层工作机制、ORDER BY排序机制以及NULL值处理策略。文章提供了性能优化建议，如索引优化和分区表设计，并展示了多种查询变体，包括筛选条件、多列分组和HAVING子句应用。通过基础语法解析和高级示例，帮助读者掌握高效的数据分组统计方法，适用于业务分析、报表生成等场景。
达梦(DM) SQL日期操作及分析函数
csdn565973850的博客
04-26 8900
讲述DM 数据库中如何实现各种日期相关的运算以及如何利用分析函数 lead() over() 进行范围问题的处理
【MySQL】聚合函数和分组查询
2301_80224556的博客
10-18 1349
注意本题目要求的是数学成绩的个数，不是数学成绩的值，这意味着我们需要对相同的数学成绩的值进行先去重，然后再进行聚合统计，对于去重我们可以使用distinct进行去重，然后再使用count进行聚合统计。现在对于我们来说：“求平均工资和最低工资”，是很简单的事情，但是题目的要求：显示每个部门的每种岗位，显然要求我们进行两次分组，对于group by子句来说，我们可以使用,分割，来进行多个条件分组。在刚才的示例中我们已经求得数学成绩的总分了，对于不满100分的人我们可以使用where子句进行筛选得到。
数据库中聚类函数及排序的应用
weixin_46075237的博客
05-10 966
5类聚集函数: 聚集函数用于对于一个集合中的数据进行处理，不是一行一行的数据 count统计行数、sum求和、max最大值、min最小值、avg平均值 计数 语法 count([all/distinct] 列名称/*) eg:获取总学生数 select count(*) from tb_student; select count(1) from tb_student; select count(di...
SQL(二) —— join窗口函数视图
share16的博客
06-12 800
SQL(二)：视图
mysql分组查询选择数量最多的前十个_mysql常见sql优化
weixin_39851977的博客
01-06 3454
一、SQL的执行顺序顺序：FROM——ON——JOIN——WHERE——GROUP BY——SUM、COUNT——HAVING——SELECT——DISTINCT——ORDER BY——LIMIT与写SQL的顺序不同，SQL的执行顺序并不是从select开始，而是从from开始1、FROM：先去获取from里面的表，拿到对应的数据，生成虚拟表1。2、ON：对虚拟表1应用ON筛选，符合条件的数据生成...
Oracle数据库：创建和删除视图view，简单和复杂视图，内建视图，topN分析，oracle分页查询
weixin_46838716的博客
10-30 2898
Oracle数据库：创建和删除视图view，简单和复杂视图，内建视图，topN分析，oracle分页查询
Oracle 高阶函数与高级功能详解
微笑听雨
08-02 3061
Oracle 高阶函数提供了丰富的数据操作和分析功能，能够极大地提升 SQL 查询的灵活性和效率。本文将详细介绍一些常用的 Oracle 高阶函数，包括分析函数、窗口函数、集合操作符、递归查询、正则表达式函数，以及字符串函数、日期和时间函数、数学函数等。
MySQL分组排序的7个秘密
接着，本文还探索了分组排序与窗口函数的结合、最新发展与趋势，以及在大数据环境下的应用。通过对这些问题的深入分析，本文旨在帮助读者更好地理解和运用MySQL中的分组排序功能，以提升数据处理的效率和质量。
[export excel]Oracle Form導入sql查詢再導出CSV查詢結果( Using EXEC_SQL Package)
BubbleKitty的小園
01-27 2681
功能描述：一個簡單的Form，將調試好的SQL文本導入到Form文字框，再將SQL結果導出成CSV文件。相關代碼：[Import SQL Text] Button : WHEN-BUTTON-PRESSEDDECLARE dirname VARCHAR2(255); v_filename VARCHAR2(255); in_file Text_IO.File_Type; in_file_nm Text_IO.File_Type; in_file_nm2 Te
PL/SQL操作Excel
BubbleKitty的小園
07-16 1322
這回寫的年度報表除了分組排序，另外嘗試的操作Excel方法也不錯，可在同一個Excel文件寫多個worksheet.PROCEDURE GP_PRINT7_BY_YEAR IS application OLE2.OBJ_TYPE; workbooks OLE2.Obj_Type; workbook OLE2.Obj_Type; worksheets OLE2.Obj_Type; worksheet OLE2.Obj_Type; args OLE2.Li
利用分析函數解決分组排序
BubbleKitty的小園
07-14 1281
今天寫報表遇到分組排序的問題，經過一番探查搞掂了，嘿嘿，分析函數真強大。SELECT CUST_ID,SUM(DECODE(Y_MONTH,'201001',QTY1,0)) JAN_2010, SUM(DECODE(Y_MONTH,'201001',RANK,0)) RANK1, SUM(DECODE(Y_MONTH,'201002',QTY1,0)) FEB_2010, SUM(DECODE(Y_MONTH,'201002',RANK,0)) RANK2, SUM(DECODE(Y_MONT
計算最遲投產日期
BubbleKitty的小園
11-25 647
<br />要求：最遲投產日期=訂單交期-產品標准生產天數（扣除非工作日）<br /> <br /> <br />--最遲投產日期 V_LASTEST_RETAN_DATE:=NULL; IF NVL(V_DAYS,0)>0 AND L.ETD IS NOT NULL THEN --產品的標准生產天數和ETD不能為空 V_LASTEST_RETAN_DATE:=L.ETD; FOR I IN 1..V_DAYS 　　 LOOP 　
關於CASE WHEN ... THEN ... END的SQL使用例子
BubbleKitty的小園
03-02 593
SELECT A.ORG_ID, A.SALES_ID, A.SALES_TYPE, A.INV_DATE, A.INVOICE_NO, A.INV_TYPE, A.TAX_KIND,A.PAY_CUSTID, A.MONEY_UNIT, A.PAY_NO,A.AR_PERIOD,A.PL_AR_DATE, A.CLAIM_NO,A.STATUS, A.SALES_NO, A.SALES_DATE, A.SE_ID, A.PO, A.
聚集函数、分组及排序的方法
04-03
<think>嗯，用户现在问的是关于聚集函数、分组和排序的方法。首先，我得确定用户的基础水平。他们可能已经知道基本的SQL查询，比如SELECT和WHERE子句，现在想进一步学习如何对数据进行汇总和分析。用户可能是学生，或者刚进入数据分析领域的新手，需要这些知识来处理工作中的数据。 接下来，我需要回忆聚集函数有哪些，常用的比如COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN，可能还要提到一些高级的函数，比如STDDEV或VARIANCE，但可能用户更常用的是基础的那几个。然后分组的话，GROUP BY是必须的，同时要解释清楚GROUP BY和HAVING的区别，因为很多新手容易混淆WHERE和HAVING的使用场景。 排序的话，ORDER BY是基础，但可能需要提到多个排序条件，以及升序降序的使用。用户可能在实际应用中需要先按某个字段分组，再按另一个字段排序，所以结合分组和排序的示例会很有帮助。 还要考虑用户可能的误区，比如在SELECT列表中使用了非聚集字段而没有包含在GROUP BY中，会导致错误。这时候需要提醒他们注意GROUP BY的规则。另外，HAVING子句的使用场景，它是对分组后的结果进行过滤，而WHERE是对原始数据进行过滤。 用户可能的需求不仅仅是知道语法，还需要实际应用的例子，比如如何计算每个部门的平均工资，或者找出销售额最高的产品类别。这时候给出具体的例子会帮助他们理解。此外，性能方面的考虑，比如在大数据集上使用聚集函数和分组可能会影响性能，可能需要索引或者优化查询结构，这也是一个可以提到的点。 还要检查是否有PostgreSQL特定的功能需要注意，比如DISTINCT ON或者FILTER子句，这些可能在别的数据库不适用，但用户之前的问题是关于PostgreSQL的，所以可以适当提及。例如，使用FILTER来对特定条件进行聚集，这比在WHERE中过滤更灵活。 另外，用户可能对窗口函数和聚集函数的区别有疑问，但这个问题可能超出了当前的范围，不过可以稍微提一下，让用户知道有更高级的功能存在，但当前重点在基础的聚集、分组和排序。 最后，确保回答结构清晰，分步骤讲解，先介绍聚集函数，再分组，再排序，然后结合例子说明常见错误和优化技巧。这样用户能够逐步理解和应用这些概念。同时，使用中文，避免技术术语过于晦涩，用简单易懂的语言解释，确保用户能够轻松跟随。</think>--- ### **一、聚集函数基础应用** 聚集函数用于对**数据集合**进行统计计算，以下是常用函数及场景： | 函数 | 描述 | 示例 | |--------------|----------------------|-----------------------------------| | `COUNT()` | 统计行数 | `SELECT COUNT(*) FROM students` | | `SUM()` | 数值列求和 | `SELECT SUM(salary) FROM employees` | | `AVG()` | 计算平均值 | `SELECT AVG(score) FROM exams` | | `MAX()`/`MIN()` | 获取极值 | `SELECT MAX(price) FROM products` | **基础语法**： ```sql SELECT AVG(score) AS 平均分, MAX(score) AS 最高分 FROM exam_results WHERE course_id = 101; ``` --- ### **二、分组操作详解（GROUP BY）** #### 1. 单字段分组 ```sql -- 统计每个班级的学生人数 SELECT class_id, COUNT(*) AS 学生数 FROM students GROUP BY class_id; -- 必须包含非聚合字段 ``` #### 2. 多字段组合分组 ```sql -- 按部门和性别统计平均工资 SELECT department, gender, AVG(salary) AS 平均工资 FROM employees GROUP BY department, gender; -- 组合分组维度 ``` #### 3. HAVING 子句过滤分组 ```sql -- 筛选订单数超过100的客户 SELECT customer_id, COUNT(order_id) AS 订单数 FROM orders GROUP BY customer_id HAVING COUNT(order_id) > 100; -- 对分组结果过滤 ``` **⚠️ WHERE vs HAVING**： - `WHERE`：在分组前过滤原始数据 - `HAVING`：在分组后过滤聚合结果 --- ### **三、排序控制（ORDER BY）** #### 1. 单字段排序 ```sql SELECT product_name, unit_price FROM products ORDER BY unit_price DESC; -- 降序排列 ``` #### 2. 多字段优先级排序 ```sql -- 先按部门升序，同部门按工资降序 SELECT employee_name, department, salary FROM employees ORDER BY department ASC, salary DESC; ``` #### 3. 结合聚合结果排序 ```sql -- 按班级平均分排序 SELECT class_id, AVG(score) AS 班级均分 FROM exam_results GROUP BY class_id ORDER BY 班级均分 DESC; -- 使用别名排序 ``` --- ### **四、综合应用案例** #### 案例：电商数据分析 ```sql SELECT category, COUNT(*) AS 商品数量, ROUND(AVG(price), 2) AS 均价, SUM(stock) AS 总库存 FROM products WHERE price > 50 -- 先筛选高价商品 GROUP BY category HAVING COUNT(*) >= 10 -- 仅显示商品数≥10的类目 ORDER BY 总库存 DESC; -- 按库存降序 ``` **执行流程解析**： ``` 原始数据 → WHERE过滤 → 按category分组 → HAVING筛选 → 排序输出 ``` --- ### **五、特殊场景处理** #### 1. 分组后保留原始明细 ```sql -- 使用窗口函数显示明细+聚合值 SELECT order_id, customer_id, amount, SUM(amount) OVER (PARTITION BY customer_id) AS 客户总消费 FROM orders; ``` #### 2. 多级聚合统计 ```sql -- 统计每个部门每个月的销售总额 SELECT department, EXTRACT(YEAR_MONTH FROM order_date) AS 年月, SUM(amount) AS 月销售额 FROM sales GROUP BY ROLLUP(department, 年月); -- 生成小计和总计 ``` --- ### **六、性能优化技巧** 1. **索引策略**： ```sql CREATE INDEX idx_orders_customer ON orders(customer_id); -- 加速GROUP BY ``` 2. **避免全字段排序**： ```sql -- 使用LIMIT快速获取TopN SELECT product_name, sales FROM products ORDER BY sales DESC LIMIT 10; ``` 3. **预聚合数据**： ```sql -- 创建物化视图定期刷新 CREATE MATERIALIZED VIEW sales_summary AS SELECT category, SUM(amount) FROM sales GROUP BY category; ``` --- ### **七、错误排查指南** #### 错误1：分组字段遗漏 ```sql -- 错误示例（department未在GROUP BY中） SELECT department, employee_name, AVG(salary) FROM employees; -- 报错：字段必须出现在GROUP BY或聚合函数中 -- 正确写法 SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department; ``` #### 错误2：混淆WHERE与HAVING ```sql -- 错误尝试在WHERE中使用聚合函数 SELECT department, AVG(salary) FROM employees WHERE AVG(salary) > 5000 -- 非法操作 GROUP BY department; -- 正确使用HAVING SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department HAVING AVG(salary) > 5000; ``` --- ### **八、可视化示例** **数据表 `sales`**： | order_id | product | category | amount | order_date | |----------|---------|----------|--------|------------| | 1001 | 鼠标 | 外设 | 150 | 2023-08-05 | | 1002 | 键盘 | 外设 | 300 | 2023-08-06 | | 1003 | CPU | 硬件 | 2000 | 2023-08-07 | **查询语句**： ```sql SELECT category, COUNT(*) AS 订单数, SUM(amount) AS 总金额 FROM sales GROUP BY category ORDER BY 总金额 DESC; ``` **查询结果**： | category | 订单数 | 总金额 | |----------|--------|--------| | 硬件 | 1 | 2000 | | 外设 | 2 | 450 | --- ### **九、扩展知识** #### 1. 统计不同值的数量 ```sql SELECT COUNT(DISTINCT customer_id) -- 去重统计 FROM orders; ``` #### 2. 分组集（GROUPING SETS） ```sql -- 同时获得多维度聚合结果 SELECT department, gender, AVG(salary) FROM employees GROUP BY GROUPING SETS ( (department), -- 按部门统计 (gender), -- 按性别统计 (department, gender) -- 组合统计 ); ``` #### 3. 使用FILTER子句 ```sql -- 单独统计不同状态的订单金额 SELECT customer_id, SUM(amount) FILTER (WHERE status = 'completed') AS 完成订单额, SUM(amount) FILTER (WHERE status = 'pending') AS 待处理订单额 FROM orders GROUP BY customer_id; ```
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