ORACLE OVER(PARTITION BY … ORDER BY …)聚合函数用法

本文详细介绍了如何使用ORACLE中的OVER(PARTITION BY...ORDER BY...)聚合函数,以实现按类型名称分组并选取特定类型下最新记录的需求。通过具体案例,展示了在表关联场景下如何高效地获取表B中针对表A的最新或最小值。

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ORACLE OVER(PARTITION BY … ORDER BY …)聚合函数用法

需求:
按照类型名称分割成组,取类型名称为"AAA"的最新的一条记录
运用场景:
生产中当表A与表B为1:n关系时,取表B中最新(最旧)或最小(最大)某一值,与表A进行关联.
可能有些道友难理解这句话,会想到为什么两表不直接关联来嵌套取最值,我知道你想的是什么,这个运用场景跟那个两码事好吧(这是高级sql),等真正遇到时就理解了.

SELECT *
  FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY T.ID ORDER BY T.UPDATE_DATE DESC) RN,
               T.*
          FROM TABLE T
         WHERE T.TYPE_NAME = 'AAA') P
 WHERE P.RN = 1

<think>好的,我现在需要解释Oracle中`PARTITION BY`和`ORDER BY ... DESC`的用法。首先,我得回忆一下窗口函数的相关知识,确保自己理解正确。 用户提到的`PARTITION BY`是窗口函数的一部分,它的作用是将结果集分成多个分区,类似于`GROUP BY`,但不同之处在于窗口函数不会将行合并,而是保持原样。然后每个分区内进行独立的计算。例如,使用`ROW_NUMBER()`时,每个分区内的行号会重新开始计数。 接下来是`ORDER BY`子句,它决定了分区内行的排序顺序。加上`DESC`关键字,就是降序排列。这在需要排名或计算累计值时非常重要,比如找出每个部门内工资最高的员工。 可能需要举例说明,比如一个员工表,有部门、工资等字段。使用`PARTITION BY department_id`会将数据按部门分区,每个部门内的数据按工资从高到低排序,然后用`ROW_NUMBER()`给每个员工分配一个序号。这样就能轻松找到每个部门工资最高的人。 同时,需要区分`PARTITION BY`和`GROUP BY`的不同。前者不会减少行数,后者会聚合。还要注意不同的窗口函数在排序后的行为,比如`RANK()`和`DENSE_RANK()`的区别。 还要检查是否有语法错误,比如`PARTITION BY`后面接字段,然后是`ORDER BY`,再指定排序方向。确保示例中的SQL语句正确,比如标点符号和关键字顺序。 可能需要提醒用户常见的应用场景,比如排名、累计求和、移动平均等。同时,注意性能问题,当分区过大时可能会有影响。 最后,总结一下这两个子句的作用,确保用户理解它们的组合如何影响结果集的结构和计算方式。</think>在Oracle数据库中,`PARTITION BY`和`ORDER BY ... DESC`通常结合窗口函数(Window Functions)使用,用于对数据进行分组、排序和计算。以下是逐步解析: --- ### 1. **基础概念** - **`PARTITION BY`**:将结果集划分为多个逻辑分区(类似`GROUP BY`分组,但不会合并行)。 - **`ORDER BY`**:在分区内对数据进行排序,`DESC`表示降序。 - **窗口函数**:基于这些分区和排序进行计算(如`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `SUM()`等)。 --- ### 2. **语法结构** ```sql 窗口函数() OVER ( PARTITION BY 字段1, 字段2... ORDER BY 字段 [ASC|DESC] ) ``` --- ### 3. **关键作用** - **`PARTITION BY`**:定义数据分组的依据,窗口函数会分别作用于每个分区。 - **`ORDER BY`**:控制分区内数据的计算顺序(如排名、累计值等),`DESC`确保从大到小排序。 --- ### 4. **实际示例** 假设有表`employee`: | employee_id | department_id | salary | |-------------|---------------|--------| | 1 | 10 | 5000 | | 2 | 10 | 6000 | | 3 | 20 | 7000 | **需求**:为每个部门的员工按工资降序排名。 **SQL**: ```sql SELECT employee_id, department_id, salary, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC ) AS dept_rank FROM employee; ``` **结果**: | employee_id | department_id | salary | dept_rank | |-------------|---------------|--------|-----------| | 2 | 10 | 6000 | 1 | | 1 | 10 | 5000 | 2 | | 3 | 20 | 7000 | 1 | --- ### 5. **常见应用场景** - **排名**:`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `DENSE_RANK()` - **累计值**:`SUM(salary) OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)` - **移动平均**:`AVG(salary) OVER (ORDER BY ... ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)` --- ### 6. **注意事项** - 如果省略`PARTITION BY`,窗口函数会作用于整个结果集。 - `ORDER BY`可以单独使用(不搭配`PARTITION BY`),此时所有数据视为一个分区。 - 不同窗口函数的行为不同: - `ROW_NUMBER()`:唯一递增序号 - `RANK()`:允许并列排名(如1,1,3) - `DENSE_RANK()`:允许并列且不跳号(如1,1,2) --- ### 7. **与`GROUP BY`的区别** | 特性 | `PARTITION BY` | `GROUP BY` | |--------------------|------------------------|---------------------| | 输出行数 | 保持原行数 | 合并分组行 | | 聚合函数行为 | 可计算累计值 | 仅返回分组聚合结果 | | 是否支持窗口函数 | 必须与窗口函数结合使用 | 不可直接使用 | --- 通过合理使用`PARTITION BY`和`ORDER BY DESC`,可以高效实现复杂的分组计算需求。
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