Oracle“分区依据”关键字

有人可以解释一下partition by关键字的作用，并给出一个简单的示例，以及为什么要使用它吗？我有一个别人写的SQL查询，我试图弄清楚它的作用。

通过以下方式进行分区的示例：

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

我在网上看到的示例似乎过于深入。

该PARTITION BY子句设置了该子句中每个“ GROUP”将使用的记录范围OVER。

在您的示例SQL中，DEPT_COUNT将为每个员工记录返回该部门内的员工人数。（就好像您要对emp表进行非标称化；您仍然返回emp表中的每个记录。）

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

如果还有另一列（例如state），则可以计算该州的部门数。

这就像获取GROUP BY（SUM，AVG等）的结果而不汇总结果集（即删除匹配的记录）一样。

当您使用LAST OVER或MIN OVER函数获取（例如）部门的最低和最高薪水，然后将其用于此记录薪水的计算中时，如果没有子选择，这将非常有用，这会更快。

阅读链接的AskTom文章以获取更多详细信息。

公认的答案很好地解释了这个概念，但是我发现人们看到的例子越多，它的作用就越大。这是一个增量示例：

1）老板说 “让我按品牌分组的库存数量”

你说：“没问题”

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： “现在让我得到所有物品的清单，以及它们的品牌和相应品牌拥有的物品数量”

您可以尝试：

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

但是你得到：

ORA-00979: not a GROUP BY expression 

这是OVER (PARTITION BY BRAND)进来的地方：

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

意思是：

• COUNT(ITEM_ID) -获取项目数
• OVER -在行集中
• (PARTITION BY BRAND) -具有相同的品牌

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     | 
+--------------+---------------+----------+

等等...

它是称为“分析”的SQL扩展。select语句中的“ over”告诉oracle该函数是分析函数，而不是按功能分组。使用分析的优势在于，您只需一次传递数据就可以收集总和，计数以及更多内容，而不是通过子选择或更糟糕的PL / SQL遍历数据。

乍一看确实令人困惑，但这很快就会成为第二天性。没有人比汤姆·凯特（Tom Kyte）解释得更好。因此，上面的链接很棒。

当然，必须阅读文档。

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，我们正在获得各自的部门编号。至于deptno 10，我们在表emp中有4条记录，对于deptno 20和30也有类似的结果。

over partition关键字就像我们通过client_id创建数据分区一样，创建每个client 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;

该查询将返回由client_id完成的操作数

我认为，该示例暗示了分区工作方式和分组方式的细微差别。我的示例来自Oracle 12，如果我的示例恰巧是一个编译错误。

我试过了 ：

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

但是，这按预期工作：

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3行，其状态为'A'，2行其状态为'B'，一行具有状态'C'，则'APPLE'的对应行将为'APPLE'，3、2 ，1、6