分析函数的妙处

现在有一个需求：
查询出员工的姓名、工资、部门编号和所在部门的平均工资，要求显示出来的是工资大于本部门平均工资的员工
用传统sql写法的思路是;
1、通过部门分组查找出来每个部门的平均工资和部门编号
2、查询每个员工的姓名、工资、部门编号
3、对上述个查询结果进行关联，关联结果为部门编号相等，并且员工工资大于本部门平均工资
加下来看sql

步骤1的sql

select deptno, AVG(sal) as AVL_sal,
from emp
group by deptno;

步骤2的sql

select ename, sal, deptno
from emp;

最后进行整合：

select t2.*, t1.AVG_sal
from 
	（select deptno, AVG(sal) as AVG_sal,
	from emp
	group by deptno ）t1,
	(select ename, sal, deptno
	from emp) t2
where
t1.deptno = t2.deptno
and
t2.sal > t1.AVG_sal;

看似简单的一个需求却写出了这么复杂的sql，使我们开发路上的障碍。

加下来看用分析函数来实现本需求的分析：
使用：AVG(sal) over(partition by deptno) AVG_sal
我们可以直接得到每个部门的平均工资
partition by 相当于group by
只不过partition by 使用在聚合函数中使用的，功能其实都是对指定字段进行分组。
通过一下代码我们就得到了员工姓名ename，薪水sal，部门编号deptno和部门平均薪水AVG_sal
加下来我们只需要在这个结果中添加一个条件：员工薪水 > 部门平均薪水就能把问题解决了。

select ename,
sal,
deptno,
AVG(sal) over(partition by deptno) AVG_sal
from emp

添加条件：

select * 
from t1
（select ename,
sal,
deptno,
AVG(sal) over(partition by deptno) AVG_sal
from emp）t1
where t1.sal > t1.AVG_sal;

这样写相比传统sql书写得到了简化，传统书写需要通过两个结果集进行关联，而通过聚合函数只需要在现有的结果集中进行条件筛选就ok了，同时也没有什么复杂的逻辑。

具体分析函数的学习可以移步b站：

分析函数学习

在本例中用到的分析函数是AVG()，在传统的sql编写当中AVG()称之为聚合函数，在这里我们在AVG（）函数后面用了关键字OVER，此时的AVG()就是分析函数了。
同样的，在其他聚合函数后面用上关键字over也会相应的成为分析函数。
这里的over是用于标识分析函数