DM达梦数据库分析函数整理

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引言

在复杂的数据分析场景中，达梦数据库的分析函数扮演着至关重要的角色。它们允许用户在单个查询中对数据进行分组、排序、排名及聚合计算，极大地提升了数据分析的灵活性和效率。本篇将深入探讨达梦数据库中几种关键的分析函数，并通过具体案例SQL来解析其用法，帮助你更好地掌握这些强大的工具。

一、窗口函数基础

窗口函数（Window Function）在处理数据时，为每一行数据定义了一个“窗口”（一组行），在该窗口内进行计算。这使得我们能够在保留表的原始行结构的同时，进行分组统计或排序比较。

1. RANK()与DENSE_RANK()

案例：员工销售排名

假设有一个sales_data表，记录了员工的销售业绩。

SELECT 
    employee_id, 
    sale_amount,
    RANK() OVER (ORDER BY sale_amount DESC) AS rank,
    DENSE_RANK() OVER (ORDER BY sale_amount DESC) AS dense_rank
FROM sales_data;

• RANK()会为销售金额降序排列的每个员工分配一个唯一的排名，相同销售额的员工会有相同的排名，但会导致后续排名跳过（如两个第一，则无第二，直接到第三）。
• DENSE_RANK()则不会跳过排名，即使有相同的销售额，也会紧接上一个排名给出下一个连续的排名。

二、分组累加与平均值

2. SUM() OVER ()与AVG() OVER ()

案例：计算累计销售额与平均销售额