Question

有人可以解释一下partition by关键字的作用并给出一个简单的例子，以及为什么要使用它？我有一个由其他人编写的SQL查询，我正在试图找出它的作用。

分区的一个例子：

SELECT empno, deptno, COUNT(*) 
OVER (PARTITION BY deptno) DEPT_COUNT
FROM emp

我在网上看到的例子似乎有点过于深入。

Answer 1

PARTITION BY子句设置将在OVER子句中用于每个“GROUP”的记录范围。

在您的示例SQL中，DEPT_COUNT将返回该部门中每个员工记录的员工数。（就像你对emp表进行去正规化一样;你仍然会返回emp表中的每条记录。）

emp_no  dept_no  DEPT_COUNT
1       10       3
2       10       3
3       10       3 <- three because there are three "dept_no = 10" records
4       20       2
5       20       2 <- two because there are two "dept_no = 20" records

如果有其他专栏（例如state），那么您可以计算该州有多少个部门。

就像获取GROUP BY（SUM，AVG等）的结果而没有结果集的聚合。

当您使用LAST OVER或MIN OVER函数获取（例如）部门中的最低和最高工资，然后在计算中使用该工资时，它非常有用没有一个子选择，这要快得多。

阅读链接的AskTom article以获取更多详细信息。

Answer 2

这个概念可以通过公认的答案得到很好的解释，但我发现越多的例子就会越好。它是一个增量的例子：

1） Boss说＆＃34;获取我们按品牌分组的库存数量＆＃34;

你说：＆＃34;没问题＆＃34;

SELECT 
      BRAND
      ,COUNT(ITEM_ID) 
FROM 
      ITEMS
GROUP BY 
      BRAND;

结果：

+--------------+---------------+
|  Brand       |   Count       | 
+--------------+---------------+
| H&M          |     50        |
+--------------+---------------+
| Hugo Boss    |     100       |
+--------------+---------------+
| No brand     |     22        |
+--------------+---------------+

2）老板说＆＃34;现在为我提供所有商品的清单，包括他们的品牌和相应品牌所拥有的商品数量＆＃34;

您可以尝试：

 SELECT 
      ITEM_NR
      ,BRAND
      ,COUNT(ITEM_ID) 
 FROM 
      ITEMS
 GROUP BY 
      BRAND;

但你得到：

ORA-00979: not a GROUP BY expression

这是OVER (PARTITION BY BRAND)的来源：

 SELECT 
      ITEM_NR
      ,BRAND
      ,COUNT(ITEM_ID) OVER (PARTITION BY BRAND) 
 FROM 
      ITEMS;

这意味着：

COUNT(ITEM_ID) - 获取商品数量
OVER - 在行集上
(PARTITION BY BRAND) - 品牌相同

结果是：

+--------------+---------------+----------+
|  Items       |  Brand        | Count()  |
+--------------+---------------+----------+
|  Item 1      |  Hugo Boss    |   100    | 
+--------------+---------------+----------+
|  Item 2      |  Hugo Boss    |   100    | 
+--------------+---------------+----------+
|  Item 3      |  No brand     |   22     | 
+--------------+---------------+----------+
|  Item 4      |  No brand     |   22     | 
+--------------+---------------+----------+
|  Item 5      |  H&M          |   50     | 
+--------------+---------------+----------+

等...

Answer 3

这是名为analytics的SQL扩展。 select语句中的“over”告诉oracle该函数是一个分析函数，而不是按函数分组。使用分析的优势在于，只需一次传递数据就可以收集总和，计数等等，而不是使用子选择或更糟糕的PL / SQL循环数据。

起初看起来确实令人困惑，但这很快就会成为第二天性。没有人比Tom Kyte更好地解释它。所以上面的链接很棒。

当然，阅读documentation是必须的。

Answer 4

EMPNO     DEPTNO DEPT_COUNT

 7839         10          4
 5555         10          4
 7934         10          4
 7782         10          4 --- 4 records in table for dept 10
 7902         20          4
 7566         20          4
 7876         20          4
 7369         20          4 --- 4 records in table for dept 20
 7900         30          6
 7844         30          6
 7654         30          6
 7521         30          6
 7499         30          6
 7698         30          6 --- 6 records in table for dept 30

在这里，我们正在计算各自的deptno。至于deptno 10，我们在表emp中有4条记录，对于deptno 20和30也有相似的结果。

Answer 5

over partition关键字就像我们通过client_id对数据进行分区一样创建每个客户端ID的子集

select client_id, operation_date,
       row_number() count(*) over (partition by client_id order by client_id ) as operationctrbyclient
from client_operations e
order by e.client_id;

此查询将返回client_id

完成的操作数

Answer 6

我认为，该示例在分区如何工作以及分组方式如何方面存在细微差别。我的示例来自Oracle 12，如果我的示例恰好是编译错误。

我尝试过：

SELECT t.data_key
,      SUM ( CASE when t.state = 'A' THEN 1 ELSE 0 END) 
OVER   (PARTITION BY t.data_key) count_a_rows
,      SUM ( CASE when t.state = 'B' THEN 1 ELSE 0 END) 
OVER   (PARTITION BY t.data_key) count_b_rows
,      SUM ( CASE when t.state = 'C' THEN 1 ELSE 0 END) 
OVER   (PARTITION BY t.data_key) count_c_rows
,      COUNT (1) total_rows
from mytable t
group by t.data_key  ---- This does not compile as the compiler feels that t.state isn't in the group by and doesn't recognize the aggregation I'm looking for

这可按预期进行：

SELECT distinct t.data_key
,      SUM ( CASE when t.state = 'A' THEN 1 ELSE 0 END) 
OVER   (PARTITION BY t.data_key) count_a_rows
,      SUM ( CASE when t.state = 'B' THEN 1 ELSE 0 END) 
OVER   (PARTITION BY t.data_key) count_b_rows
,      SUM ( CASE when t.state = 'C' THEN 1 ELSE 0 END) 
OVER   (PARTITION BY t.data_key) count_c_rows
,      COUNT (1) total_rows
from mytable t;

根据外部键“ data_key”产生每种状态下的元素数。因此，如果data_key ='APPLE'具有状态为'A'的3行，状态为'B'的2行，状态为'C'的行，则'APPLE'的对应行将为'APPLE'，3、2 ，1、6。

Oracle“Partition By”关键字

6 个答案: