1、ROLLUP和CUBE函数，自动汇总数据
select * from test_tbl的数据这样的
col_a col_b col_c
---- ----- -----
1
b1 12
1
b1 2
1
b2 31
2
b2 7
2
b3 42
2
b3 1
2
b3 3
如果按A、B列进行汇总C列，用一般的方法是这样：
select col_a,col_b,sum(col_c) from
test_tbl group by col_a,col_b 结果如下
col_a col_b sum(col_c)
---- ----- --------
1
b1 14
1
b2 31
2
b2 7
2
b3 46
但是如果这时候还想按A列汇总且要C列的合计数，那就要再用两个SQL来嵌套，很麻烦，不过用
rollup就简单多了：
select nvl(col_a,‘合计‘)
col_a,nvl(col_b,decode(col_a,null,‘‘,‘小计‘||col_a))
col_b,sum(col_c)
from test_tbl group by
rollup(col_a,col_b)，结果如下
col_a col_b sum(col_c)
---- ----- --------
1
b1 14
1
b2 31
1 小计1
45
2
b2 7
2
b3 46
2 小计2
53
合计 98
结果集刚好是先按A和B汇总，然后是按A汇总，最后是全部汇总这时候如果再要按B列汇总，怎么办
呢？又要用SQL嵌套吗？不是的，如果有这要求的话，改用cube函数就OK啦
select
nvl(col_a,decode(col_b,null,‘合计‘,‘小计‘||col_b))
col_a,nvl(col_b,decode
(col_a,null,‘‘,‘小计‘||col_a)) col_b,sum(col_c)
from test_tbl group by cube(col_a,col_b)
结果如下
col_a col_b sum(col_c)
---- ----- --------
1
b1 14
1
b2 31
1 小计1
45
2
b2 7
2
b3 46
2 小计2
53
小计b1 b1 14
小计b2 b2 38
小计b3 b3 46
合计 98
跟刚才rollup函数得到的结果集有点不一样，那就是多了些按B列的汇总行。
2、LAG和LEAD函数，自动链接上/下行记录值
SQL> desc
test_tbl
Name Type
----- ------
COL_K NUMBER
现在按顺序的往这个test_tbl表中插入一系列数据，下面是SQL：
insert into test_tbl values(1)
insert into test_tbl values(2)
insert into test_tbl values(4)
insert into test_tbl values(5)
insert into test_tbl values(8)
insert into test_tbl values(9)
insert into test_tbl values(11)
insert into test_tbl values(12)
insert into test_tbl values(13)
........
数据插完后，要检查插入的数据中，从最小数到最大数之间有那些数是没被插入表，找出这些数的
前一个和后一个数？如这个例里从1到13当中有目字3、6、7、10没被插入表中，这些数的前一个和后一
个分别是2和4、5和8、9和11，即
PREV_VAL NEXT_VAL
---------- ----------
2 4
5 8
9 11
如果不用分析函数要得到这后结果集那真不敢想象是怎么样的一段SQL，但用LAG分析函数那就简单
了，这样写就OK
select prev_val,next_val from(
select col_k next_val,lag(col_k,1,0) over
(order by col_k) prev_val from test_tbl
) where
next_val-prev_val>1
对于LEAD函数是一样的，只不过它是往后链接而已。
3、RANK和DENSE_RANK函数，对数据进行排名
测试表是这样的select *from
test_tbl结集如下
COL_A COL_B
---------- ----------
A 242
A 233
B 154
C 287
C 76
D 66
E 154
F 154
G 212
G 43
按A列来统计B列的值，用一般的SQL是这样select col_a,
sum(col_b) from test_tbl group by
col_a order by 2 desc 结果是这样
COL_A SUM(COL_B)
---------- ----------
A 475
C 363
G 255
B 154
F 154
E 154
D 66
从这个数据集可以看出A是最大的，C是第二大的，当数据多时就不知道谁是排第几了，这时用
DENSE_RANK可以达到这目的
select col_a,sum(col_b),dense_rank() over
(order by sum(col_b) desc) ranks from
test_tbl group by col_a 结果如下
COL_A SUM(COL_B) RANKS
---------- ---------- ----------
A 475 1
C 363 2
G 255 3
B 154 4
F 154 4
E 154 4
D 66 5
这个数据集把每个值都排了名次，可以直接看得出，相同值的名次是相同的。
用RANK跟DENSE_RANK差不多，不过就是当出现在名次相同时，下一个名次会跳跃
select col_a,sum(col_b),rank() over (order
by sum(col_b) desc ) ranks from test_tbl
group by col_a 结果如下
COL_A SUM(COL_B) RANKS
---------- ---------- ----------
A 475 1
C 363 2
G 255 3
B 154 4
F 154 4
E 154 4
D 66 7
可以看到名次从4跳跃到7，就是因为名次4重复出现了两次
实际应用中可能会比这些例子要复杂多点，可能会先对表的数据分组，然后再用分析，如
select *from test_tbl的结果是这样的
COL_G COL_A COL_B
---------- ---------- ----------
G1 A 242
G1 A 233
G2 C 287
G2 C 76
G2 D 66
G2 E 154
G3 F 154
G3 G 212
G3 G 43
G2 B 154
对这个数据集按G和A列汇总B列进行排名，就要先对表按G列进行分组，然后再按A列汇总B列值进行
排名
select col_g,col_a,sum(col_b),dense_rank()
over (partition by col_g order by sum
(col_b) desc ) ranks
from test_tbl
group by col_g,col_a这个SQL加了partition
by先按G列分组，结果如下
COL_G COL_A SUM(COL_B) RANKS
---------- ---------- ----------
----------
G1 A 475 1
G2 C 363 1
G2 B 154 2
G2 E 154 2
G2 D 66 3
G3 G 255 1
G3 F 154 2
可以看到名次都是在G列的组别发生变化时，就会重新开始新排列
;
