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天寒地凍，呆在家里又讀完了《Mastering Oracle SQL》2nd，發(fā)現(xiàn)Oracle的功能還是很強(qiáng)悍，光函數(shù)就有兩百個(gè)，HSQL是很難比擬的。接下來(lái)的硬骨頭，看來(lái)要么冒險(xiǎn)用Hibernate3.0 的SQL Mapping功能，要么就自己跑JDBC組裝VO了。
1.報(bào)表合計(jì)專用的Rollup函數(shù)
銷(xiāo)售報(bào)表
廣州 1月 2000元
廣州 2月 2500元
廣州 4500元
深圳 1月 1000元
深圳 2月 2000元
深圳 3000元
所有地區(qū) 7500元
以往的查詢SQL:
Select area,month,sum(money) from SaleOrder group by area,month
然后廣州，深圳的合計(jì)和所有地區(qū)合計(jì)都需要在程序里自行累計(jì)
1.其實(shí)可以使用如下SQL: Select area,month,sum(total_sale) from SaleOrder group by rollup(area,month)就能產(chǎn)生和報(bào)表一模一樣的紀(jì)錄
2.如果year不想累加，可以寫(xiě)成 Select year,month,area,sum(total_sale) from SaleOrder group by year, rollup(month,area) 另外Oracle 9i還支持如下語(yǔ)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)，除了獲得每個(gè)地區(qū)的合計(jì)之外，還將獲得每個(gè)月份的合計(jì)，在報(bào)表最后顯示。
4.Grouping讓合計(jì)列更好讀
RollUp在顯示廣州合計(jì)時(shí)，月份列為NULL，但更好的做法應(yīng)該是顯示為"所有月份"
Grouping就是用來(lái)判斷當(dāng)前Column是否是一個(gè)合計(jì)列，1為yes，然后用Decode把它轉(zhuǎn)為"所有月份" Select Decode(Grouping(area),1,'所有地區(qū)',area) area,
Decode(Grouping(month),1,'所有月份',month),
sum(money)
From SaleOrder
Group by RollUp(area,month);
2.對(duì)多級(jí)層次查詢的start with.....connect by
比如人員組織,產(chǎn)品類(lèi)別,Oracle提供了很經(jīng)典的方法
SELECT LEVEL, name, emp_id,manager_emp_id
FROM employee
START WITH manager_emp_id is null
CONNECT BY PRIOR emp_id = manager_emp_id;
上面的語(yǔ)句demo了全部的應(yīng)用,start with指明從哪里開(kāi)始遍歷樹(shù),如果從根開(kāi)始,那么它的manager應(yīng)該是Null,如果從某個(gè)職員開(kāi)始,可以寫(xiě)成emp_id='11'
CONNECT BY 就是指明父子關(guān)系,注意PRIOR位置
另外還有一個(gè)LEVEL列,顯示節(jié)點(diǎn)的層次
3.更多報(bào)表/分析決策功能
3.1 分析功能的基本結(jié)構(gòu)
分析功能() over( partion子句,order by子句,窗口子句)
概念上很難講清楚,還是用例子說(shuō)話比較好.
3.2 Row_Number 和 Rank, DENSE_Rank
用于選出Top 3 sales這樣的報(bào)表
當(dāng)兩個(gè)業(yè)務(wù)員可能有相同業(yè)績(jī)時(shí),就要使用Rank和Dense_Rank
比如
金額 RowNum Rank Dense_Rank
張三 4000元 1 1 1
李四 3000元 2 2 2
錢(qián)五 2000元 3 3 3
孫六 2000元 4 3 3
丁七 1000元 5 5 4
這時(shí),應(yīng)該把并列第三的錢(qián)五和孫六都選進(jìn)去,所以用Ranking功能比RowNumber保險(xiǎn).至于Desnse還是Ranking就看具體情況了。
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 把紀(jì)錄平分成甲乙丙丁四等
比如我想取得前25%的紀(jì)錄,或者把25%的紀(jì)錄當(dāng)作同一個(gè)level平等對(duì)待,把另25%當(dāng)作另一個(gè)Level平等對(duì)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)把紀(jì)錄以 SUM(tot_sales)排序分成4份.
3.4 輔助分析列和Windows Function
報(bào)表除了基本事實(shí)數(shù)據(jù)外,總希望旁邊多些全年總銷(xiāo)量,到目前為止的累計(jì)銷(xiāo)量,前后三個(gè)月的平均銷(xiāo)量這樣的列來(lái)參考.
這種前后三個(gè)月的平均和到目前為止的累計(jì)銷(xiāo)量就叫windows function, 見(jiàn)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的關(guān)鍵就是Windows子句的幾個(gè)取值
1 PRECEDING 之前的一條記錄
1 FOLLOWING 之后的一條記錄
UNBOUNDED PRECEDING 之前的所有記錄
CURRENT ROW 當(dāng)前紀(jì)錄
4.SubQuery總結(jié)
SubQuery天天用了,理論上總結(jié)一下.SubQuery 分三種
1.Noncorrelated 子查詢 最普通的樣式.
2.Correlated Subqueries 把父查詢的列拉到子查詢里面去,頭一回cyt教我的時(shí)候理解了半天.
3.Inline View 也被當(dāng)成最普通的樣式用了.
然后Noncorrelated 子查詢又有三種情況
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其實(shí)就是=ANY()
3.返回多行多列 一次返回多列當(dāng)然就節(jié)省了查詢時(shí)間 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) |