ORACLE分析函数的用法

开窗函数的的理解：
开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化，举例如下：
over（order   by   salary） 按照salary排序进行累计，order   by是个默认的开窗函数
over（partition   by   deptno）按照部门分区
over（order   by   salary   range   between   50   preceding   and   150   following）
每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过50，之后行幅度值不超过150
over（order   by   salary   rows   between   50   preceding   and   150   following）
每行对应的数据窗口是之前50行，之后150行
over（order   by   salary   rows   between   unbounded   preceding   and   unbounded   following）
每行对应的数据窗口是从第一行到最后一行，等效：
over（order   by   salary   range   between   unbounded   preceding   and   unbounded   following）

主要参考资料：《expert   one-on-one》   Tom   Kyte   《Oracle9i   SQL   Reference》第6章

AVG  
功能描述：用于计算一个组和数据窗口内表达式的平均值。
SAMPLE：下面的例子中列c_mavg计算员工表中每个员工的平均薪水报告，该平均值由当前员工和与之具有相同经理的前一个和后一个三者的平均数得来；

SELECT   manager_id,   last_name,   hire_date,   salary,
AVG(salary)   OVER   (PARTITION   BY   manager_id   ORDER   BY   hire_date  
ROWS   BETWEEN   1   PRECEDING   AND   1   FOLLOWING)   AS   c_mavg
FROM   employees;

MANAGER_ID   LAST_NAME   HIRE_DATE   SALARY   C_MAVG
----------   -------------------------   ---------   ----------   ----------
100   Kochhar   21-SEP-89   17000   17000
100   De   Haan   13-JAN-93   17000   15000
100   Raphaely   07-DEC-94   11000   11966.6667
100   Kaufling   01-MAY-95   7900   10633.3333
100   Hartstein   17-FEB-96   13000   9633.33333
100   Weiss   18-JUL-96   8000   11666.6667
100   Russell   01-OCT-96   14000   11833.3333

CORR  
功能描述：返回一对表达式的相关系数，它是如下的缩写：
COVAR_POP(expr1,expr2)/STDDEV_POP(expr1)*STDDEV_POP(expr2))
从统计上讲，相关性是变量之间关联的强度，变量之间的关联意味着在某种程度
上一个变量的值可由其它的值进行预测。通过返回一个-1~1之间的一个数,   相关
系数给出了关联的强度，0表示不相关。
SAMPLE：下例返回1998年月销售收入和月单位销售的关系的累积系数（本例在SH用户下运行）

SELECT   t.calendar_month_number,
CORR   (SUM(s.amount_sold),   SUM(s.quantity_sold))
OVER   (ORDER   BY   t.calendar_month_number)   as   CUM_CORR
FROM   sales   s,   times   t
WHERE   s.time_id   =   t.time_id   AND   calendar_year   =   1998
GROUP   BY   t.calendar_month_number
ORDER   BY   t.calendar_month_number;

CALENDAR_MONTH_NUMBER   CUM_CORR
---------------------   ----------
1
2   1
3   .994309382
4   .852040875
5   .846652204
6   .871250628
7   .910029803
8   .917556399
9   .920154356
10   .86720251
11   .844864765
12   .903542662

COVAR_POP  
功能描述：返回一对表达式的总体协方差。
SAMPLE：下例CUM_COVP返回定价和最小产品价格的累积总体协方差

SELECT   product_id,   supplier_id,
COVAR_POP(list_price,   min_price)  
OVER   (ORDER   BY   product_id,   supplier_id)   AS   CUM_COVP,
COVAR_SAMP(list_price,   min_price)
OVER   (ORDER   BY   product_id,   supplier_id)   AS   CUM_COVS  
FROM   product_information   p
WHERE   category_id   =   29
ORDER   BY   product_id,   supplier_id;

PRODUCT_ID   SUPPLIER_ID   CUM_COVP   CUM_COVS
----------   -----------   ----------   ----------
1774   103088   0
1775   103087   1473.25   2946.5
1794   103096   1702.77778   2554.16667
1825   103093   1926.25   2568.33333
2004   103086   1591.4   1989.25
2005   103086   1512.5   1815
2416   103088   1475.97959   1721.97619
.
.

COVAR_SAMP  
功能描述：返回一对表达式的样本协方差
SAMPLE：下例CUM_COVS返回定价和最小产品价格的累积样本协方差

SELECT   product_id,   supplier_id,
COVAR_POP(list_price,   min_price)  
OVER   (ORDER   BY   product_id,   supplier_id)   AS   CUM_COVP,
COVAR_SAMP(list_price,   min_price)
OVER   (ORDER   BY   product_id,   supplier_id)   AS   CUM_COVS  
FROM   product_information   p
WHERE   category_id   =   29
ORDER   BY   product_id,   supplier_id;

PRODUCT_ID   SUPPLIER_ID   CUM_COVP   CUM_COVS
----------   -----------   ----------   ----------
1774   103088   0
1775   103087   1473.25   2946.5
1794   103096   1702.77778   2554.16667
1825   103093   1926.25   2568.33333
2004   103086   1591.4   1989.25
2005   103086   1512.5   1815
2416   103088   1475.97959   1721.97619
.
.

COUNT  
功能描述：对一组内发生的事情进行累积计数，如果指定*或一些非空常数，count将对所有行计数，如果指定一个表达式，count返回表达式非空赋值的计数，当有相同值出现时，这些相等的值都会被纳入被计算的值；可以使用DISTINCT来记录去掉一组中完全相同的数据后出现的行数。
SAMPLE：下面例子中计算每个员工在按薪水排序中当前行附近薪水在[n-50,n+150]之间的行数，n表示当前行的薪水
例如，Philtanker的薪水2200，排在他之前的行中薪水大于等于2200-50的有1行，排在他之后的行中薪水小于等于2200＋150的行没有，所以count计数值cnt3为2（包括自己当前行）；cnt2值相当于小于等于当前行的SALARY值的所有行数

SELECT   last_name,   salary,   COUNT(*)   OVER   ()   AS   cnt1,
COUNT(*)   OVER   (ORDER   BY   salary)   AS   cnt2,
COUNT(*)   OVER   (ORDER   BY   salary   RANGE   BETWEEN   50   PRECEDING
AND   150   FOLLOWING)   AS   cnt3   FROM   employees;

LAST_NAME   SALARY   CNT1   CNT2   CNT3
-------------------------   ----------   ----------   ----------   ----------
Olson   2100   107   1   3
Markle   2200   107   3   2
Philtanker   2200   107   3   2
Landry   2400   107   5   8
Gee   2400   107   5   8
Colmenares   2500   107   11   10
Patel   2500   107   11   10
 
CUME_DIST  
功能描述：计算一行在组中的相对位置，CUME_DIST总是返回大于0、小于或等于1的数，该数表示该行在N行中的位置。例如，在一个3行的组中，返回的累计分布值为1/3、2/3、3/3
SAMPLE：下例中计算每个工种的员工按薪水排序依次累积出现的分布百分比

SELECT   job_id,   last_name,   salary,   CUME_DIST()  
OVER   (PARTITION   BY   job_id   ORDER   BY   salary)   AS   cume_dist
FROM   employees   WHERE   job_id   LIKE   'PU%';

JOB_ID   LAST_NAME   SALARY   CUME_DIST
----------   -------------------------   ----------   ----------
PU_CLERK   Colmenares   2500   .2
PU_CLERK   Himuro   2600   .4
PU_CLERK   Tobias   2800   .6
PU_CLERK   Baida   2900   .8
PU_CLERK   Khoo   3100   1
PU_MAN   Raphaely   11000   1

DENSE_RANK  
功能描述：根据ORDER   BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置。组内的数据按ORDER   BY子句排序，然后给每一行赋一个号，从而形成一个序列，该序列从1开始，往后累加。每次ORDER   BY表达式的值发生变化时，该序列也随之增加。有同样值的行得到同样的数字序号（认为null时相等的）。密集的序列返回的时没有间隔的数
SAMPLE：下例中计算每个员工按部门分区再按薪水排序，依次出现的序列号（注意与RANK函数的区别）

SELECT   d.department_id   ,   e.last_name,   e.salary,   DENSE_RANK()  
OVER   (PARTITION   BY   e.department_id   ORDER   BY   e.salary)   as   drank
FROM   employees   e,   departments   d
WHERE   e.department_id   =   d.department_id
AND   d.department_id   IN   ('60',   '90');  

DEPARTMENT_ID   LAST_NAME   SALARY   DRANK
-------------   -------------------------   ----------   ----------
60   Lorentz   4200   1
60   Austin   4800   2
60   Pataballa   4800   2
60   Ernst   6000   3
60   Hunold   9000   4
90   Kochhar   17000   1
90   De   Haan   17000   1
90   King   24000   2

FIRST  
功能描述：从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最前面的一个值的行（可能多行，因为值可能相等），因此完整的语法需要在开始处加上一个集合函数以从中取出记录
SAMPLE：下面例子中DENSE_RANK按部门分区，再按佣金commission_pct排序，FIRST取出佣金最低的对应的所有行，然后前面的MAX函数从这个集合中取出薪水最低的值；LAST取出佣金最高的对应的所有行，然后前面的MIN函数从这个集合中取出薪水最高的值
SELECT   last_name,   department_id,   salary,
MIN(salary)   KEEP   (DENSE_RANK   FIRST   ORDER   BY   commission_pct)
OVER   (PARTITION   BY   department_id)   "Worst",
MAX(salary)   KEEP   (DENSE_RANK   LAST   ORDER   BY   commission_pct)
OVER   (PARTITION   BY   department_id)   "Best"
FROM   employees  
WHERE   department_id   in   (20,80)  
ORDER   BY   department_id,   salary;

LAST_NAME   DEPARTMENT_ID   SALARY   Worst   Best
-------------------------   -------------   ----------   ----------   ----------
Fay   20   6000   6000   13000
Hartstein   20   13000   6000   13000
Kumar   80   6100   6100   14000
Banda   80   6200   6100   14000
Johnson   80   6200   6100   14000
Ande   80   6400   6100   14000
Lee   80   6800   6100   14000
Tuvault   80   7000   6100   14000
Sewall   80   7000   6100   14000
Marvins   80   7200   6100   14000
Bates   80   7300   6100   14000
.
.
.

FIRST_VALUE  
功能描述：返回组中数据窗口的第一个值。
SAMPLE：下面例子计算按部门分区按薪水排序的数据窗口的第一个值对应的名字，如果薪水的第一个值有多个，则从多个对应的名字中取缺省排序的第一个名字

SELECT   department_id,   last_name,   salary,   FIRST_VALUE(last_name)
OVER   (PARTITION   BY   department_id   ORDER   BY   salary   ASC   )   AS   lowest_sal
FROM   employees  
WHERE   department_id   in(20,30);

DEPARTMENT_ID   LAST_NAME   SALARY   LOWEST_SAL
-------------   -------------------------   ----------   --------------
20   Fay   6000   Fay
20   Hartstein   13000   Fay
30   Colmenares   2500   Colmenares
30   Himuro   2600   Colmenares
30   Tobias   2800   Colmenares
30   Baida   2900   Colmenares
30   Khoo   3100   Colmenares
30   Raphaely   11000   Colmenares

LAG  
功能描述：可以访问结果集中的其它行而不用进行自连接。它允许去处理游标，就好像游标是一个数组一样。在给定组中可参考当前行之前的行，这样就可以从组中与当前行一起选择以前的行。Offset是一个正整数，其默认值为1，若索引超出窗口的范围，就返回默认值（默认返回的是组中第一行），其相反的函数是LEAD
SAMPLE：下面的例子中列prev_sal返回按hire_date排序的前1行的salary值

SELECT   last_name,   hire_date,   salary,
LAG(salary,   1,   0)   OVER   (ORDER   BY   hire_date)   AS   prev_sal
FROM   employees
WHERE   job_id   =   'PU_CLERK';

LAST_NAME   HIRE_DATE   SALARY   PREV_SAL
-------------------------   ----------   ----------   ----------
Khoo   18-5月   -95   3100   0
Tobias   24-7月   -97   2800   3100
Baida   24-12月-97   2900   2800
Himuro   15-11月-98   2600   2900
Colmenares   10-8月   -99   2500   2600

LAST  
功能描述：从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最后面的一个值的行（可能多行，因为值可能相等），因此完整的语法需要在开始处加上一个集合函数以从中取出记录
SAMPLE：下面例子中DENSE_RANK按部门分区，再按佣金commission_pct排序，FIRST取出佣金最低的对应的所有行，然后前面的MAX函数从这个集合中取出薪水最低的值；LAST取出佣金最高的对应的所有行，然后前面的MIN函数从这个集合中取出薪水最高的值
SELECT   last_name,   department_id,   salary,
MIN(salary)   KEEP   (DENSE_RANK   FIRST   ORDER   BY   commission_pct)
OVER   (PARTITION   BY   department_id)   "Worst",
MAX(salary)   KEEP   (DENSE_RANK   LAST   ORDER   BY   commission_pct)
OVER   (PARTITION   BY   department_id)   "Best"
FROM   employees  
WHERE   department_id   in   (20,80)  
ORDER   BY   department_id,   salary;

LAST_NAME   DEPARTMENT_ID   SALARY   Worst   Best
-------------------------   -------------   ----------   ----------   ----------
Fay   20   6000   6000   13000
Hartstein   20   13000   6000   13000
Kumar   80   6100   6100   14000
Banda   80   6200   6100   14000
Johnson   80   6200   6100   14000
Ande   80   6400   6100   14000
Lee   80   6800   6100   14000
Tuvault   80   7000   6100   14000
Sewall   80   7000   6100   14000
Marvins   80   7200   6100   14000
Bates   80   7300   6100   14000
.
LAST_VALUE  
功能描述：返回组中数据窗口的最后一个值。
SAMPLE：下面例子计算按部门分区按薪水排序的数据窗口的最后一个值对应的名字，如果薪水的最后一个值有多个，则从多个对应的名字中取缺省排序的最后一个名字
SELECT   department_id,   last_name,   salary,   LAST_VALUE(last_name)
OVER(PARTITION   BY   department_id   ORDER   BY   salary)   AS   highest_sal
FROM   employees  
WHERE   department_id   in(20,30);

DEPARTMENT_ID   LAST_NAME   SALARY   HIGHEST_SAL
-------------   -------------------------   ----------   ------------
20   Fay   6000   Fay
20   Hartstein   13000   Hartstein
30   Colmenares   2500   Colmenares
30   Himuro   2600   Himuro
30   Tobias   2800   Tobias
30   Baida   2900   Baida
30   Khoo   3100   Khoo
30   Raphaely   11000   Raphaely

LEAD  
功能描述：LEAD与LAG相反，LEAD可以访问组中当前行之后的行。Offset是一个正整数，其默认值为1，若索引超出窗口的范围，就返回默认值（默认返回的是组中第一行）
SAMPLE：下面的例子中每行的"NextHired"返回按hire_date排序的下一行的hire_date值

SELECT   last_name,   hire_date,  
LEAD(hire_date,   1)   OVER   (ORDER   BY   hire_date)   AS   "NextHired"  
FROM   employees   WHERE   department_id   =   30;

LAST_NAME   HIRE_DATE   NextHired
-------------------------   ---------   ---------
Raphaely   07-DEC-94   18-MAY-95
Khoo   18-MAY-95   24-JUL-97
Tobias   24-JUL-97   24-DEC-97
Baida   24-DEC-97   15-NOV-98
Himuro   15-NOV-98   10-AUG-99
Colmenares   10-AUG-99

MAX  
功能描述：在一个组中的数据窗口中查找表达式的最大值。
SAMPLE：下面例子中dept_max返回当前行所在部门的最大薪水值

SELECT   department_id,   last_name,   salary,  
MAX(salary)   OVER   (PARTITION   BY   department_id)   AS   dept_max
FROM   employees   WHERE   department_id   in   (10,20,30);

DEPARTMENT_ID   LAST_NAME   SALARY   DEPT_MAX
-------------   -------------------------   ----------   ----------
10   Whalen   4400   4400
20   Hartstein   13000   13000
20   Fay   6000   13000
30   Raphaely   11000   11000
30   Khoo   3100   11000
30   Baida   2900   11000
30   Tobias   2800   11000
30   Himuro   2600   11000
30   Colmenares   2500   11000

MIN  
功能描述：在一个组中的数据窗口中查找表达式的最小值。
SAMPLE：下面例子中dept_min返回当前行所在部门的最小薪水值

SELECT   department_id,   last_name,   salary,  
MIN(salary)   OVER   (PARTITION   BY   department_id)   AS   dept_min
FROM   employees   WHERE   department_id   in   (10,20,30);

DEPARTMENT_ID   LAST_NAME   SALARY   DEPT_MIN
-------------   -------------------------   ----------   ----------
10   Whalen   4400   4400
20   Hartstein   13000   6000
20   Fay   6000   6000
30   Raphaely   11000   2500
30   Khoo   3100   2500
30   Baida   2900   2500
30   Tobias   2800   2500
30   Himuro   2600   2500
30   Colmenares   2500   2500

NTILE  
功能描述：将一个组分为"表达式"的散列表示，例如，如果表达式=4，则给组中的每一行分配一个数（从1到4），如果组中有20行，则给前5行分配1，给下5行分配2等等。如果组的基数不能由表达式值平均分开，则对这些行进行分配时，组中就没有任何percentile的行数比其它percentile的行数超过一行，最低的percentile是那些拥有额外行的percentile。例如，若表达式=4，行数=21，则percentile=1的有5行，percentile=2的有5行等等。
SAMPLE：下例中把6行数据分为4份

SELECT   last_name,   salary,  
NTILE(4)   OVER   (ORDER   BY   salary   DESC)   AS   quartile   FROM   employees
WHERE   department_id   =   100;

LAST_NAME   SALARY   QUARTILE
-------------------------   ----------   ----------
Greenberg   12000   1
Faviet   9000   1
Chen   8200   2
Urman   7800   2
Sciarra   7700   3
Popp   6900   4

PERCENT_RANK  
功能描述：和CUME_DIST（累积分配）函数类似，对于一个组中给定的行来说，在计算那行的序号时，先减1，然后除以n-1（n为组中所有的行数）。该函数总是返回0～1（包括1）之间的数。
SAMPLE：下例中如果Khoo的salary为2900，则pr值为0.6，因为RANK函数对于等值的返回序列值是一样的

SELECT   department_id,   last_name,   salary,  
PERCENT_RANK()  
OVER   (PARTITION   BY   department_id   ORDER   BY   salary)   AS   pr
FROM   employees
WHERE   department_id   <   50
ORDER   BY   department_id,salary;

DEPARTMENT_ID   LAST_NAME   SALARY   PR
-------------   -------------------------   ----------   ----------
10   Whalen   4400   0
20   Fay   6000   0
20   Hartstein   13000   1
30   Colmenares   2500   0
30   Himuro   2600   0.2
30   Tobias   2800   0.4
30   Baida   2900   0.6
30   Khoo   3100   0.8
30   Raphaely   11000   1
40   Mavris   6500   0
 
PERCENTILE_CONT  
功能描述：返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值，分布百分比的计算方法见函数PERCENT_RANK，如果没有正好对应的数据值，就通过下面算法来得到值：
RN   =   1+   (P*(N-1))   其中P是输入的分布百分比值，N是组内的行数
CRN   =   CEIL(RN)   FRN   =   FLOOR(RN)
if   (CRN   =   FRN   =   RN)   then  
(value   of   expression   from   row   at   RN)
else
(CRN   -   RN)   *   (value   of   expression   for   row   at   FRN)   +
(RN   -   FRN)   *   (value   of   expression   for   row   at   CRN)
注意：本函数与PERCENTILE_DISC的区别在找不到对应的分布值时返回的替代值的计算方法不同

SAMPLE：在下例中，对于部门60的Percentile_Cont值计算如下：
P=0.7   N=5   RN   =1+   (P*(N-1)=1+(0.7*(5-1))=3.8   CRN   =   CEIL(3.8)=4  
FRN   =   FLOOR(3.8)=3  
（4   -   3.8）*   4800   +   (3.8   -   3)   *   6000   =   5760

SELECT   last_name,   salary,   department_id,
PERCENTILE_CONT(0.7)   WITHIN   GROUP   (ORDER   BY   salary)  
OVER   (PARTITION   BY   department_id)   "Percentile_Cont",
PERCENT_RANK()  
OVER   (PARTITION   BY   department_id   ORDER   BY   salary)   "Percent_Rank"
FROM   employees   WHERE   department_id   IN   (30,   60);

LAST_NAME   SALARY   DEPARTMENT_ID   Percentile_Cont   Percent_Rank
-------------------------   ----------   -------------   ---------------   ------------
Colmenares   2500   30   3000   0
Himuro   2600   30   3000   0.2
Tobias   2800   30   3000   0.4
Baida   2900   30   3000   0.6
Khoo   3100   30   3000   0.8
Raphaely   11000   30   3000   1
Lorentz   4200   60   5760   0
Austin   4800   60   5760   0.25
Pataballa   4800   60   5760   0.25
Ernst   6000   60   5760   0.75
Hunold   9000   60   5760   1

PERCENTILE_DISC  
功能描述：返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值，分布百分比的计算方法见函数CUME_DIST，如果没有正好对应的数据值，就取大于该分布值的下一个值。
注意：本函数与PERCENTILE_CONT的区别在找不到对应的分布值时返回的替代值的计算方法不同

SAMPLE：下例中0.7的分布值在部门30中没有对应的Cume_Dist值，所以就取下一个分布值0.83333333所对应的SALARY来替代

SELECT   last_name,   salary,   department_id,
PERCENTILE_DISC(0.7)   WITHIN   GROUP   (ORDER   BY   salary   )
OVER   (PARTITION   BY   department_id)   "Percentile_Disc",
CUME_DIST()   OVER   (PARTITION   BY   department_id   ORDER   BY   salary)   "Cume_Dist"
FROM   employees  
WHERE   department_id   in   (30,   60);

LAST_NAME   SALARY   DEPARTMENT_ID   Percentile_Disc   Cume_Dist
-------------------------   ----------   -------------   ---------------   ----------
Colmenares   2500   30   3100   .166666667
Himuro   2600   30   3100   .333333333
Tobias   2800   30   3100   .5
Baida   2900   30   3100   .666666667
Khoo   3100   30   3100   .833333333
Raphaely   11000   30   3100   1
Lorentz   4200   60   6000   .2
Austin   4800   60   6000   .6
Pataballa   4800   60   6000   .6
Ernst   6000   60   6000   .8
Hunold   9000   60   6000   1

RANK  
功能描述：根据ORDER   BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置。组内的数据按ORDER   BY子句排序，然后给每一行赋一个号，从而形成一个序列，该序列从1开始，往后累加。每次ORDER   BY表达式的值发生变化时，该序列也随之增加。有同样值的行得到同样的数字序号（认为null时相等的）。然而，如果两行的确得到同样的排序，则序数将随后跳跃。若两行序数为1，则没有序数2，序列将给组中的下一行分配值3，DENSE_RANK则没有任何跳跃。
SAMPLE：下例中计算每个员工按部门分区再按薪水排序，依次出现的序列号（注意与DENSE_RANK函数的区别）

SELECT   d.department_id   ,   e.last_name,   e.salary,   RANK()  
OVER   (PARTITION   BY   e.department_id   ORDER   BY   e.salary)   as   drank
FROM   employees   e,   departments   d
WHERE   e.department_id   =   d.department_id
AND   d.department_id   IN   ('60',   '90');

DEPARTMENT_ID   LAST_NAME   SALARY   DRANK
-------------   -------------------------   ----------   ----------
60   Lorentz   4200   1
60   Austin   4800   2
60   Pataballa   4800   2
60   Ernst   6000   4
60   Hunold   9000   5
90   Kochhar   17000   1
90   De   Haan   17000   1
90   King   24000   3

RATIO_TO_REPORT  
功能描述：该函数计算expression/(sum(expression))的值，它给出相对于总数的百分比，即当前行对sum(expression)的贡献。
SAMPLE：下例计算每个员工的工资占该类员工总工资的百分比

SELECT   last_name,   salary,   RATIO_TO_REPORT(salary)   OVER   ()   AS   rr
FROM   employees
WHERE   job_id   =   'PU_CLERK';

LAST_NAME   SALARY   RR
-------------------------   ----------   ----------
Khoo   3100   .223021583
Baida   2900   .208633094
Tobias   2800   .201438849
Himuro   2600   .18705036
Colmenares   2500   .179856115
 
REGR_   (Linear   Regression)   Functions  
功能描述：这些线性回归函数适合最小二乘法回归线，有9个不同的回归函数可使用。
REGR_SLOPE：返回斜率，等于COVAR_POP(expr1,   expr2)   /   VAR_POP(expr2)
REGR_INTERCEPT：返回回归线的y截距，等于
AVG(expr1)   -   REGR_SLOPE(expr1,   expr2)   *   AVG(expr2)
REGR_COUNT：返回用于填充回归线的非空数字对的数目
REGR_R2：返回回归线的决定系数，计算式为：
If   VAR_POP(expr2)   =   0   then   return   NULL
If   VAR_POP(expr1)   =   0   and   VAR_POP(expr2)   !=   0   then   return   1
If   VAR_POP(expr1)   >   0   and   VAR_POP(expr2   !=   0   then  
return   POWER(CORR(expr1,expr),2)
REGR_AVGX：计算回归线的自变量(expr2)的平均值，去掉了空对(expr1,   expr2)后，等于AVG(expr2)
REGR_AVGY：计算回归线的应变量(expr1)的平均值，去掉了空对(expr1,   expr2)后，等于AVG(expr1)
REGR_SXX： 返回值等于REGR_COUNT(expr1,   expr2)   *   VAR_POP(expr2)
REGR_SYY： 返回值等于REGR_COUNT(expr1,   expr2)   *   VAR_POP(expr1)
REGR_SXY:   返回值等于REGR_COUNT(expr1,   expr2)   *   COVAR_POP(expr1,   expr2)

（下面的例子都是在SH用户下完成的）
SAMPLE   1：下例计算1998年最后三个星期中两种产品（260和270）在周末的销售量中已开发票数量和总数量的累积斜率和回归线的截距

SELECT   t.fiscal_month_number   "Month",   t.day_number_in_month   "Day",  
REGR_SLOPE(s.amount_sold,   s.quantity_sold)  
OVER   (ORDER   BY   t.fiscal_month_desc,   t.day_number_in_month)   AS   CUM_SLOPE,
REGR_INTERCEPT(s.amount_sold,   s.quantity_sold)  
OVER   (ORDER   BY   t.fiscal_month_desc,   t.day_number_in_month)   AS   CUM_ICPT  
FROM   sales   s,   times   t
WHERE   s.time_id   =   t.time_id  
AND   s.prod_id   IN   (270,   260)
AND   t.fiscal_year=1998  
AND   t.fiscal_week_number   IN   (50,   51,   52)
AND   t.day_number_in_week   IN   (6,7)
ORDER   BY   t.fiscal_month_desc,   t.day_number_in_month;

Month   Day   CUM_SLOPE   CUM_ICPT
----------   ----------   ----------   ----------
12   12   -68   1872
12   12   -68   1872
12   13   -20.244898   1254.36735
12   13   -20.244898   1254.36735
12   19   -18.826087   1287
12   20   62.4561404   125.28655
12   20   62.4561404   125.28655
12   20   62.4561404   125.28655
12   20   62.4561404   125.28655
12   26   67.2658228   58.9712313
12   26   67.2658228   58.9712313
12   27   37.5245541   284.958221
12   27   37.5245541   284.958221
12   27   37.5245541   284.958221

SAMPLE   2：下例计算1998年4月每天的累积交易数量

SELECT   UNIQUE   t.day_number_in_month,
REGR_COUNT(s.amount_sold,   s.quantity_sold)  
OVER   (PARTITION   BY   t.fiscal_month_number   ORDER   BY   t.day_number_in_month)
"Regr_Count"
FROM   sales   s,   times   t
WHERE   s.time_id   =   t.time_id  
AND   t.fiscal_year   =   1998   AND   t.fiscal_month_number   =   4;

DAY_NUMBER_IN_MONTH   Regr_Count
-------------------   ----------
1   825
2   1650
3   2475
4   3300
.
.
.
26   21450
30   22200

SAMPLE   3：下例计算1998年每月销售量中已开发票数量和总数量的累积回归线决定系数

SELECT   t.fiscal_month_number,
REGR_R2(SUM(s.amount_sold),   SUM(s.quantity_sold))
OVER   (ORDER   BY   t.fiscal_month_number)   "Regr_R2"
FROM   sales   s,   times   t
WHERE   s.time_id   =   t.time_id
AND   t.fiscal_year   =   1998
GROUP   BY   t.fiscal_month_number
ORDER   BY   t.fiscal_month_number;

FISCAL_MONTH_NUMBER   Regr_R2
-------------------   ----------
1
2   1
3   .927372984
4   .807019972
5   .932745567
6   .94682861
7   .965342011
8   .955768075
9   .959542618
10   .938618575
11   .880931415
12   .882769189

SAMPLE   4：下例计算1998年12月最后两周产品260的销售量中已开发票数量和总数量的累积平均值

SELECT   t.day_number_in_month,
REGR_AVGY(s.amount_sold,   s.quantity_sold)
OVER   (ORDER   BY   t.fiscal_month_desc,   t.day_number_in_month)
"Regr_AvgY",
REGR_AVGX(s.amount_sold,   s.quantity_sold)
OVER   (ORDER   BY   t.fiscal_month_desc,   t.day_number_in_month)
"Regr_AvgX"
FROM   sales   s,   times   t
WHERE   s.time_id   =   t.time_id  
AND   s.prod_id   =   260
AND   t.fiscal_month_desc   =   '1998-12'
AND   t.fiscal_week_number   IN   (51,   52)
ORDER   BY   t.day_number_in_month;

DAY_NUMBER_IN_MONTH   Regr_AvgY   Regr_AvgX
-------------------   ----------   ----------
14   882   24.5
14   882   24.5
15   801   22.25
15   801   22.25
16   777.6   21.6
18   642.857143   17.8571429
18   642.857143   17.8571429
20   589.5   16.375
21   544   15.1111111
22   592.363636   16.4545455
22   592.363636   16.4545455
24   553.846154   15.3846154
24   553.846154   15.3846154
26   522   14.5
27   578.4   16.0666667

SAMPLE   5：下例计算产品260和270在1998年2月周末销售量中已开发票数量和总数量的累积REGR_SXY,   REGR_SXX,   and   REGR_SYY统计值

SELECT   t.day_number_in_month,
REGR_SXY(s.amount_sold,   s.quantity_sold)
OVER   (ORDER   BY   t.fiscal_year,   t.fiscal_month_desc)   "Regr_sxy",
REGR_SYY(s.amount_sold,   s.quantity_sold)
OVER   (ORDER   BY   t.fiscal_year,   t.fiscal_month_desc)   "Regr_syy",
REGR_SXX(s.amount_sold,   s.quantity_sold)
OVER   (ORDER   BY   t.fiscal_year,   t.fiscal_month_desc)   "Regr_sxx"
FROM   sales   s,   times   t
WHERE   s.time_id   =   t.time_id  
AND   prod_id   IN   (270,   260)
AND   t.fiscal_month_desc   =   '1998-02'
AND   t.day_number_in_week   IN   (6,7)
ORDER   BY   t.day_number_in_month;

DAY_NUMBER_IN_MONTH   Regr_sxy   Regr_syy   Regr_sxx
-------------------   ----------   ----------   ----------
1   18870.4   2116198.4   258.4
1   18870.4   2116198.4   258.4
1   18870.4   2116198.4   258.4
1   18870.4   2116198.4   258.4
7   18870.4   2116198.4   258.4
8   18870.4   2116198.4   258.4
14   18870.4   2116198.4   258.4
15   18870.4   2116198.4   258.4
21   18870.4   2116198.4   258.4
22   18870.4   2116198.4   258.4
ROW_NUMBER  
功能描述：返回有序组中一行的偏移量，从而可用于按特定标准排序的行号。
SAMPLE：下例返回每个员工再在每个部门中按员工号排序后的顺序号

SELECT   department_id,   last_name,   employee_id,   ROW_NUMBER()
OVER   (PARTITION   BY   department_id   ORDER   BY   employee_id)   AS   emp_id
FROM   employees
WHERE   department_id   <   50;

DEPARTMENT_ID   LAST_NAME   EMPLOYEE_ID   EMP_ID
-------------   -------------------------   -----------   ----------
10   Whalen   200   1
20   Hartstein   201   1
20   Fay   202   2
30   Raphaely   114   1
30   Khoo   115   2
30   Baida   116   3
30   Tobias   117   4
30   Himuro   118   5
30   Colmenares   119   6
40   Mavris   203   1

STDDEV  
功能描述：计算当前行关于组的标准偏离。（Standard   Deviation）
SAMPLE：下例返回部门30按雇佣日期排序的薪水值的累积标准偏离

SELECT   last_name,   hire_date,salary,  
STDDEV(salary)   OVER   (ORDER   BY   hire_date)   "StdDev"
FROM   employees  
WHERE   department_id   =   30;

LAST_NAME   HIRE_DATE   SALARY   StdDev
-------------------------   ----------   ----------   ----------
Raphaely   07-12月-94   11000   0
Khoo   18-5月   -95   3100   5586.14357
Tobias   24-7月   -97   2800   4650.0896
Baida   24-12月-97   2900   4035.26125
Himuro   15-11月-98   2600   3649.2465
Colmenares   10-8月   -99   2500   3362.58829

STDDEV_POP  
功能描述：该函数计算总体标准偏离，并返回总体变量的平方根，其返回值与VAR_POP函数的平方根相同。（Standard   Deviation－Population）
SAMPLE：下例返回部门20、30、60的薪水值的总体标准偏差

SELECT   department_id,   last_name,   salary,  
STDDEV_POP(salary)   OVER   (PARTITION   BY   department_id)   AS   pop_std
FROM   employees
WHERE   department_id   in   (20,30,60);

DEPARTMENT_ID   LAST_NAME   SALARY   POP_STD
-------------   -------------------------   ----------   ----------
20   Hartstein   13000   3500
20   Fay   6000   3500
30   Raphaely   11000   3069.6091
30   Khoo   3100   3069.6091
30   Baida   2900   3069.6091
30   Colmenares   2500   3069.6091
30   Himuro   2600   3069.6091
30   Tobias   2800   3069.6091
60   Hunold   9000   1722.32401
60   Ernst   6000   1722.32401
60   Austin   4800   1722.32401
60   Pataballa   4800   1722.32401
60   Lorentz   4200   1722.32401

STDDEV_SAMP  
功能描述： 该函数计算累积样本标准偏离，并返回总体变量的平方根，其返回值与VAR_POP函数的平方根相同。（Standard   Deviation－Sample）
SAMPLE：下例返回部门20、30、60的薪水值的样本标准偏差

SELECT   department_id,   last_name,   hire_date,   salary,  
STDDEV_SAMP(salary)   OVER  
(PARTITION   BY   department_id   ORDER   BY   hire_date  
ROWS   BETWEEN   UNBOUNDED   PRECEDING   AND   CURRENT   ROW)   AS   cum_sdev  
FROM   employees
WHERE   department_id   in   (20,30,60);

DEPARTMENT_ID   LAST_NAME   HIRE_DATE   SALARY   CUM_SDEV
-------------   -------------------------   ----------   ----------   ----------
20   Hartstein   17-2月   -96   13000
20   Fay   17-8月   -97   6000   4949.74747
30   Raphaely   07-12月-94   11000
30   Khoo   18-5月   -95   3100   5586.14357
30   Tobias   24-7月   -97   2800   4650.0896
30   Baida   24-12月-97   2900   4035.26125
30   Himuro   15-11月-98   2600   3649.2465
30   Colmenares   10-8月   -99   2500   3362.58829
60   Hunold   03-1月   -90   9000
60   Ernst   21-5月   -91   6000   2121.32034
60   Austin   25-6月   -97   4800   2163.33077
60   Pataballa   05-2月   -98   4800   1982.42276
60   Lorentz   07-2月   -99   4200   1925.61678

SUM  
功能描述：该函数计算组中表达式的累积和。
SAMPLE：下例计算同一经理下员工的薪水累积值

SELECT   manager_id,   last_name,   salary,
SUM   (salary)   OVER   (PARTITION   BY   manager_id   ORDER   BY   salary
RANGE   UNBOUNDED   PRECEDING)   l_csum
FROM   employees
WHERE   manager_id   in   (101,103,108);

MANAGER_ID   LAST_NAME   SALARY   L_CSUM
----------   -------------------------   ----------   ----------
101   Whalen   4400   4400
101   Mavris   6500   10900
101   Baer   10000   20900
101   Greenberg   12000   44900
101   Higgins   12000   44900
103   Lorentz   4200   4200
103   Austin   4800   13800
103   Pataballa   4800   13800
103   Ernst   6000   19800
108   Popp   6900   6900
108   Sciarra   7700   14600
108   Urman   7800   22400
108   Chen   8200   30600
108   Faviet   9000   39600

VAR_POP
功能描述：（Variance   Population）该函数返回非空集合的总体变量（忽略null），VAR_POP进行如下计算：
(SUM(expr2)   -   SUM(expr)2   /   COUNT(expr))   /   COUNT(expr)
SAMPLE：下例计算1998年每月销售的累积总体和样本变量（本例在SH用户下运行）

SELECT   t.calendar_month_desc,
VAR_POP(SUM(s.amount_sold))  
OVER   (ORDER   BY   t.calendar_month_desc)   "Var_Pop",
VAR_SAMP(SUM(s.amount_sold))  
OVER   (ORDER   BY   t.calendar_month_desc)   "Var_Samp"  
FROM   sales   s,   times   t
WHERE   s.time_id   =   t.time_id   AND   t.calendar_year   =   1998
GROUP   BY   t.calendar_month_desc;

CALENDAR   Var_Pop   Var_Samp
--------   ----------   ----------
1998-01   0
1998-02   6.1321E+11   1.2264E+12
1998-03   4.7058E+11   7.0587E+11
1998-04   4.6929E+11   6.2572E+11
1998-05   1.5524E+12   1.9405E+12
1998-06   2.3711E+12   2.8453E+12
1998-07   3.7464E+12   4.3708E+12
1998-08   3.7852E+12   4.3260E+12
1998-09   3.5753E+12   4.0222E+12
1998-10   3.4343E+12   3.8159E+12
1998-11   3.4245E+12   3.7669E+12
1998-12   4.8937E+12   5.3386E+12

VAR_SAMP  
功能描述：（Variance   Sample）该函数返回非空集合的样本变量（忽略null），VAR_POP进行如下计算：
(SUM(expr*expr)-SUM(expr)*SUM(expr)/COUNT(expr))/(COUNT(expr)-1)
SAMPLE：下例计算1998年每月销售的累积总体和样本变量

SELECT   t.calendar_month_desc,
VAR_POP(SUM(s.amount_sold))  
OVER   (ORDER   BY   t.calendar_month_desc)   "Var_Pop",
VAR_SAMP(SUM(s.amount_sold))  
OVER   (ORDER   BY   t.calendar_month_desc)   "Var_Samp"  
FROM   sales   s,   times   t
WHERE   s.time_id   =   t.time_id   AND   t.calendar_year   =   1998
GROUP   BY   t.calendar_month_desc;

CALENDAR   Var_Pop   Var_Samp
--------   ----------   ----------
1998-01   0
1998-02   6.1321E+11   1.2264E+12
1998-03   4.7058E+11   7.0587E+11
1998-04   4.6929E+11   6.2572E+11
1998-05   1.5524E+12   1.9405E+12
1998-06   2.3711E+12   2.8453E+12
1998-07   3.7464E+12   4.3708E+12
1998-08   3.7852E+12   4.3260E+12
1998-09   3.5753E+12   4.0222E+12
1998-10   3.4343E+12   3.8159E+12
1998-11   3.4245E+12   3.7669E+12
1998-12   4.8937E+12   5.3386E+12

VARIANCE  
功能描述：该函数返回表达式的变量，Oracle计算该变量如下：
如果表达式中行数为1，则返回0
如果表达式中行数大于1，则返回VAR_SAMP
SAMPLE：下例返回部门30按雇佣日期排序的薪水值的累积变化

SELECT   last_name,   salary,   VARIANCE(salary)  
OVER   (ORDER   BY   hire_date)   "Variance"
FROM   employees  
WHERE   department_id   =   30;

LAST_NAME   SALARY   Variance
-------------------------   ----------   ----------
Raphaely   11000   0
Khoo   3100   31205000
Tobias   2800   21623333.3
Baida   2900   16283333.3
Himuro   2600   13317000
Colmenares   2500   11307000

=====================================
连续求和问题：
select   name,sum(cnt)   over(order   by   rownum)   from   t1;

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