Oracle Analysze

本文详细介绍了SQL中的窗口函数,包括Lag、Lead、First_value、Last_value、Nth_value、Rank、Dense_rank、Row_number、Ratio_to_report、Percent_rank、Percentile_cont、Percentile_disc、Ntile、Listagg、Stddev等函数的使用方法及应用场景。

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1.Lag:
select logtime,
       game_id,
       money,
       last_money,
       money - last_money,
       nvl((money - last_money) / money, 0) * 100
  from (select logtime,
               game_id,
               money,
               lag(money, 1) over(partition by game_id order by logtime) last_money
          from t_dw_au_billlog_temp
         order by logtime, game_id)
1:lag(money, 1) over(partition by game_id order by logtime) last_money 
lag(money, 1):money所需获取的数据列 1:向前的天数可以是n
over(partition by game_id order by logtime) 以什么分区和排序。
2.Lead:
与Lag相同 lag向前取值,lead向后取值。
3.first_value/last_value/nth_value
select logtime, game_id, money, first_value(money) over( partition by game_id order by money desc ) from t_dw_au_billlog_temp
first_value(money) over( partition by game_id order by money desc ) :first_value(money)要取值的列 over(partition by game_id order by money desc)
取值为相对值 按照排序进行排列。
last_value/first_value/nth_value 类型相同。

4.rank/dense_rank/row_number
1.rank排序是有重复数据是会标记同一level下一个跳过,dense_rank 不会跳过,row_number按顺序分配level
例如:rank:1,2,3,3,5
denese_rank:1,2,3,3,4
row_number:1,2,3,4,5
select logtime,game_id,money,dense_rank() over(partition by logtime order by money desc) from t_dw_au_billlog_temp
 
5.ratio_to_report
select logtime,game_id,money,100*ratio_to_report(money) over(partition by logtime ) from t_dw_au_billlog_temp
计算各数值在全部数据中的比例
ratio_to_report(money) over(partition by logtime ):ratio_to_report(money) 计算百分比列 over(partition by logtime) 分区列
6.percent_rank
select logtime,game_id,money,percent_rank() over(partition by logtime order by money) from t_dw_au_billlog_temp
7.percentile_count
       percentile_cont函数对于计算内插值是非常有用的。percentile_cont函数接收一个0到1之间的几率值并返回与声明了排序的percent_rank函数计算值相等的内插值百分比。
percentile_con(expr) within group(sort-clause) over(partition-clause order-by-clause)
select logtime,
        game_id,
money,
        percentile_cont(0.25) within group (order by money desc) over(partition by logtime)
  from t_dw_au_billlog_temp
8.percentile_disc
PERCENTILE_DISC 基于列值的离散分布来计算百分位数;结果等于列中的一个特定值。
literal

要计算的百分位数。 该值必须介于 0.0 和 1.0 之间。

WITHIN GROUP ( ORDER BY order_by_expression [ ASC | DESC ])

指定要排序的数值列表,并计算百分位数。 只允许一个 order_by_expression 默认排序顺序为升序。

OVER ( <partition_by_clause> )

将 FROM 子句生成的结果集划分为数个应用百分位数函数的分区。 无法在 PERCENTILE_DISC 函数中指定 <ORDER BY 子句> 和 <rows 或 range 子句>。

select logtime, game_id, money, percentile_disc(0.9) within group (order by money ) over(partition by logtime) from t_dw_au_billlog_temp
9.ntile
ntile将数据分组成多个单元
ntile(a) over(partition by column order by column)
select logtime, game_id, money, ntile(30) over(partition by game_id order by money desc) from t_dw_au_billlog_temp
a:需要将数据分成的组数。
10.listagg
字符串聚合就是按照分组把多行数据串联成一行
listagg(column,',') within group(order by column) [over(partition by column)]
select logtime,
        listagg(game_id, ',') within group(order by game_id) 
  from t_dw_au_billlog_temp
  group by logtime
11.stddev
StdDev返回expr的样本标准偏差
STDDEV([DISTINCT | ALLvalue) [OVER (analytic_clause)]
     select stddev(money) from t_dw_au_billlog_temp
内容概要:本文详细介绍了900W或1Kw,20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。首先阐述了项目背景,强调了充电机在电动汽车和可再生能源领域的重要地位。接着深入探讨了硬件设计方面,包括PCB设计、磁性器件的选择及其对高功率因数的影响。随后介绍了软件实现,特别是程序代码中关键的保护功能如过流保护的具体实现方法。此外,文中还提到了充电机所具备的各种保护机制,如短路保护、欠压保护、电池反接保护、过流保护和过温度保护,确保设备的安全性和可靠性。通讯功能方面,支持RS232隔离通讯,采用自定义协议实现远程监控和控制。最后讨论了散热设计的重要性,以及为满足量产需求所做的准备工作,包括提供详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件。 适合人群:从事电力电子产品研发的技术人员,尤其是关注电动汽车充电解决方案的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要高效、可靠充电解决方案的企业和个人开发者,旨在帮助他们快速理解和应用双管正激充电机的设计理念和技术要点,从而加速产品开发进程。 其他说明:本文不仅涵盖了理论知识,还包括具体的工程实践案例,对于想要深入了解充电机内部构造和工作原理的人来说是非常有价值的参考资料。
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