Oracle高級查詢之OVER (PARTITION BY ..)

爲了方便大家學習和測試，所有的例子都是在Oracle自帶用戶Scott下建立的。

注：標題中的紅色order by是說明在使用該方法的時候必須要帶上order by。

一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)

現在客戶有這樣一個需求，查詢每個部門工資最高的僱員的信息，相信有一定oracle應用知識的同學都能寫出下面的SQL語句：

select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(select e.deptno,
max(e.sal) sal from scott.emp e
group by e.deptno) me
where e.deptno = me.deptno
and e.sal = me.sal;

select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
  from scott.emp e,
       (select e.deptno, max(e.sal) sal from scott.emp e group by e.deptno) me
 where e.deptno = me.deptno
   and e.sal = me.sal;

在滿足客戶需求的同時，大家應該習慣性的思考一下是否還有別的方法。這個是肯定的，就是使用本小節標題中rank() over(partition by...)或dense_rank() over(partition by...)語法，SQL分別如下：

select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from (select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
rank() over(partition by e.deptno
order by e.sal
desc) rank
from scott.emp e) e
where e.rank = 1;

select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
  from (select e.ename,
               e.job,
               e.sal,
               e.deptno,
               rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank
          from scott.emp e) e
 where e.rank = 1;

select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from (select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
dense_rank() over(partition by e.deptno
order by e.sal
desc) rank
from scott.emp e) e
where e.rank = 1;

select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
  from (select e.ename,
               e.job,
               e.sal,
               e.deptno,
               dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank
          from scott.emp e) e
 where e.rank = 1;

爲什麼會得出跟上面的語句一樣的結果呢？這裏補充講解一下rank()/dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc)語法。
over: 在什麼條件之上。
partition by e.deptno: 按部門編號劃分（分區）。
order by e.sal desc: 按工資從高到低排序（使用rank()/dense_rank() 時，必須要帶order by否則非法）
rank()/dense_rank(): 分級
整個語句的意思就是：在按部門劃分的基礎上，按工資從高到低對僱員進行分級，“級別”由從小到大的數字表示（最小值一定爲1）。

那麼rank()和dense_rank()有什麼區別呢？
rank(): 跳躍排序，如果有兩個第一級時，接下來就是第三級。
dense_rank(): 連續排序，如果有兩個第一級時，接下來仍然是第二級。

小作業：查詢部門最低工資的僱員信息。

二、min()/max() over(partition by ...)

現在我們已經查詢得到了部門最高/最低工資，客戶需求又來了，查詢僱員信息的同時算出僱員工資與部門最高/最低工資的差額。這個還是比較簡單，在第一節的groupby語句的基礎上進行修改如下：

select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
e.sal - me.min_sal diff_min_sal,
me.max_sal - e.sal diff_max_sal
from scott.emp e,
(select e.deptno, min(e.sal) min_sal,
max(e.sal) max_sal
from scott.emp e
group by e.deptno) me
where e.deptno = me.deptno
order by e.deptno, e.sal;

select e.ename,
         e.job,
         e.sal,
         e.deptno,
         e.sal - me.min_sal diff_min_sal,
         me.max_sal - e.sal diff_max_sal
    from scott.emp e,
         (select e.deptno, min(e.sal) min_sal, max(e.sal) max_sal
            from scott.emp e
           group by e.deptno) me
   where e.deptno = me.deptno
   order by e.deptno, e.sal;

上面我們用到了min()和max()，前者求最小值，後者求最大值。如果這兩個方法配合over(partition by ...)使用會是什麼效果呢？大家看看下面的SQL語句：

select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
nvl(e.sal - min(e.sal) over(partition
by e.deptno), 0) diff_min_sal,
nvl(max(e.sal) over(partition
by e.deptno) - e.sal, 0) diff_max_sal
from scott.emp e;

select e.ename,
       e.job,
       e.sal,
       e.deptno,
       nvl(e.sal - min(e.sal) over(partition by e.deptno), 0) diff_min_sal,
       nvl(max(e.sal) over(partition by e.deptno) - e.sal, 0) diff_max_sal
  from scott.emp e;

這兩個語句的查詢結果是一樣的，大家可以看到min()和max()實際上求的還是最小值和最大值，只不過是在partition by分區基礎上的。

小作業：如果在本例中加上order by，會得到什麼結果呢？

三、lead()/lag() over(partition by ... order by ...)

中國人愛攀比，好面子，聞名世界。客戶更是好這一口，在和最高/最低工資比較完之後還覺得不過癮，這次就提出了一個比較變態的需求，計算個人工資與比自己高一位/低一位工資的差額。這個需求確實讓我很是爲難，在groupby語句中不知道應該怎麼去實現。不過。。。。現在我們有了over(partition by ...)，一切看起來是那麼的簡單。如下：

select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
lead(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno
order by e.sal) lead_sal,
lag(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno
order by e.sal) lag_sal,
nvl(lead(e.sal) over(partition by e.deptno
order by e.sal) - e.sal,
0) diff_lead_sal,
nvl(e.sal - lag(e.sal) over(partition by e.deptno
order by e.sal), 0) diff_lag_sal
from scott.emp e;

select e.ename,
       e.job,
       e.sal,
       e.deptno,
       lead(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lead_sal,
       lag(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lag_sal,
       nvl(lead(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal) - e.sal,
           0) diff_lead_sal,
       nvl(e.sal - lag(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal), 0) diff_lag_sal
  from scott.emp e; 

看了上面的語句後，大家是否也會覺得虛驚一場呢（驚出一身冷汗後突然雞凍起來，這樣容易感冒）？我們還是來講解一下上面用到的兩個新方法吧。
lead(列名,n,m): 當前記錄後面第n行記錄的<列名>的值，沒有則默認值爲m；如果不帶參數n,m，則查找當前記錄後面第一行的記錄<列名>的值，沒有則默認值爲null。
lag(列名,n,m): 當前記錄前面第n行記錄的<列名>的值，沒有則默認值爲m；如果不帶參數n,m，則查找當前記錄前面第一行的記錄<列名>的值，沒有則默認值爲null。

下面再列舉一些常用的方法在該語法中的應用（注：帶order by子句的方法說明在使用該方法的時候必須要帶order by）：

select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
first_value(e.sal) over(partition by e.deptno) first_sal,
last_value(e.sal) over(partition by e.deptno) last_sal,
sum(e.sal) over(partition
by e.deptno) sum_sal,
avg(e.sal) over(partition 
by e.deptno) avg_sal,
count(e.sal) over(partition
by e.deptno) count_num,
row_number() over(partition by e.deptno
order by e.sal) row_num
from scott.emp e;

  select e.ename,
         e.job,
         e.sal,
         e.deptno,
         first_value(e.sal) over(partition by e.deptno) first_sal,
         last_value(e.sal) over(partition by e.deptno) last_sal,
         sum(e.sal) over(partition by e.deptno) sum_sal,
         avg(e.sal) over(partition by e.deptno) avg_sal,
         count(e.sal) over(partition by e.deptno) count_num,
         row_number() over(partition by e.deptno order by e.sal) row_num
    from scott.emp e;

重要提示：大家在讀完本片文章之後可能會有點誤解，就是OVER (PARTITION BY ..)比GROUP BY更好，實際並非如此，前者不可能替代後者，而且在執行效率上前者也沒有後者高，只是前者提供了更多的功能而已，所以希望大家在使用中要根據需求情況進行選擇。