oracle 统计总结

      1.报表合计专用的Rollup函数
         销售报表
  广州     1月      2000元
  广州     2月      2500元
  广州                 4500元
  深圳     1月      1000元
  深圳     2月      2000元
  深圳                 3000元
  所有地区         7500元

以往的查询SQL:
Select  area,month,sum(money) from SaleOrder group by area,month
然后广州，深圳的合计和所有地区合计都需要在程序里自行累计

1.其实可以使用如下SQL:

   Select area,month,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup(area,month)

就能产生和报表一模一样的纪录

2.如果year不想累加，可以写成

   Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by year, rollup(month,area)

   另外Oracle 9i还支持如下语法:

   Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup((year,month),area)

3.如果使用Cube(area,month)而不是RollUp(area,month)，除了获得每个地区的合计之外，还将获得每个月份的合计，在报表最后显示。

4.Grouping让合计列更好读
  RollUp在显示广州合计时，月份列为NULL，但更好的做法应该是显示为\”所有月份\”
  Grouping就是用来判断当前Column是否是一个合计列，1为yes，然后用Decode把它转为\”所有月份\”

  Select  Decode(Grouping(area),1,\'所有地区\',area) area,          Decode(Grouping(month),1,\'所有月份\',month),          sum(money)  From SaleOrder   Group by RollUp(area,month);

2.对多级层次查询的start with…..connect by
   比如人员组织,产品类别,Oracle提供了很经典的方法

SELECT LEVEL, name, emp_id,manager_emp_idFROM employeeSTART WITH manager_emp_id is nullCONNECT BY PRIOR emp_id = manager_emp_id;

上面的语句demo了全部的应用,start with指明从哪里开始遍历树,如果从根开始,那么它的manager应该是Null,如果从某个职员开始,可以写成emp_id=\’11\’
CONNECT BY 就是指明父子关系,注意PRIOR位置
另外还有一个LEVEL列,显示节点的层次

3.更多报表/分析决策功能
3.1 分析功能的基本结构
     分析功能() over( partion子句,order by子句,窗口子句)
     概念上很难讲清楚,还是用例子说话比较好.       

3.2 Row_Number 和 Rank, DENSE_Rank
    用于选出Top 3 sales这样的报表
    当两个业务员可能有相同业绩时,就要使用Rank和Dense_Rank
    比如
              金额    RowNum  Rank  Dense_Rank
    张三 4000元    1             1        1
    李四 3000元    2             2        2
    钱五 2000元    3             3        3
    孙六 2000元    4             3        3
    丁七 1000元    5             5        4

    这时,应该把并列第三的钱五和孙六都选进去,所以用Ranking功能比RowNumber保险.至于Desnse还是Ranking就看具体情况了。

    SELECT salesperson_id, SUM(tot_sales) sp_sales,    RANK( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_rank    FROM orders    GROUP BY salesperson_id

3.3 NTILE 把纪录平分成甲乙丙丁四等
        比如我想取得前25%的纪录,或者把25%的纪录当作同一个level平等对待,把另25%当作另一个Level平等对待

    SELECT cust_nbr, SUM(tot_sales) cust_sales,    NTILE(4) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_quartile    FROM orders    GROUP BY cust_nbr    ORDER BY 3,2 DESC;

NTITLE(4)把纪录以 SUM(tot_sales)排序分成4份.

3.4 辅助分析列和Windows Function
     报表除了基本事实数据外,总希望旁边多些全年总销量,到目前为止的累计销量,前后三个月的平均销量这样的列来参考.
    这种前后三个月的平均和到目前为止的累计销量就叫windows function,是SQL2003的针对OLAP的新函数, 见下例

    SELECT month, SUM(tot_sales) monthly_sales,           SUM(SUM(tot_sales)) OVER (ORDER BY month           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) max_preceeding    FROM orders    GROUP BY month    ORDER BY month;

    SELECT month, SUM(tot_sales) monthly_sales,           AVG(SUM(tot_sales)) OVER (ORDER BY month           ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) rolling_avg      FROM orders    GROUP BY month    ORDER BY month;

    Windows Function的关键就是Windows子句的几个取值
    1 PRECEDING 之前的一条记录
    1 FOLLOWING 之后的一条记录
    UNBOUNDED PRECEDING 之前的所有记录
    CURRENT ROW 当前纪录

4.SubQuery总结
  SubQuery天天用了,理论上总结一下.SubQuery 分三种
  1.Noncorrelated 子查询   最普通的样式.
  2.Correlated Subqueries  把父查询的列拉到子查询里面去,头一回cyt教我的时候理解了半天.
  3.Inline View                           也被当成最普通的样式用了.

  然后Noncorrelated 子查询又有三种情况
  1.返回一行一列    where price < (select max(price) from goods )
  2.返回多行一列    where price>= ALL (select price from goods where type=2)
                          or where NOT price< ANY(select price from goods where type=2)
                              最常用的IN其实就是=ANY()
  3.返回多行多列    一次返回多列当然就节省了查询时间

          UPDATE monthly_orders           SET (tot_orders, max_order_amt) =              (SELECT COUNT(*), MAX(sale_price)          FROM cust_order)         DELETE FROM line_item          WHERE (order_nbr, part_nbr) IN                (SELECT order_nbr, part_nbr FROM cust_order c)

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