0.序言 ----独自奋斗不靠别人
参加工作以来，经常受业务之托统计数据报表，偶尔也会遇到十分复杂的统计逻辑，面对当前眼花缭乱的表结构，常常束手无策，即使绞尽脑汁，写出脚本，也会受限于较差的执行效率。回想起，数年前，在某家保险公司任职时，曾接触到Oracle的分析函数，一直为其强大的功能所折服，近年来，也多次在工作中使用到分析函数，而自己也从对分析函数的不甚了解，逐渐开始变得去潜心研究它，甚感其博大精深。面对复杂的业务逻辑，我也曾多次在分析函数中找到解决方案。所以，简单查了些资料，略微整理之，和大家共同研究学习。以求为大家使用提供参考。
1.分析函数是什么？
分析函数是Oracle专门用于解决复杂报表统计需求的功能强大的函数，它可以在数据中进行分组然后计算基于组的某种统计值，并且每一组的每一行都可以返回一个统计值。
2.分析函数和聚合函数的不同之处是什么？
普通的聚合函数用group by分组，每个分组返回一个统计值，而分析函数采用partition by分组，并且每组每行都可以返回一个统计值。
3.举例：建库
初始化数据：
一、RANK() OVER()函数
注意rank列的值即为排名，且生日相同的学生在同一班级排名相同，属于跳跃式排名，比如有两个第一，那么没有第二，直接就是第三。
二、DENSE_RANK() OVER()函数
注意rank列的值即为排名，且生日相同的学生在同一班级排名相同，属于非跳跃式排名，比如有两个第一，接下来还是第二。
三、ROW_NUMBER() OVER函数
注意rank列的值即为排名，即使两个数据相同，排名也不一样。
实战演练：查出每个班级年龄最大的一名学生。
四、GROUP BY函数的高级用法：ROLLUP函数与CUBE函数
Oracle的GROUP BY语句除了最基本的语法外，还支持ROLLUP和CUBE语句。如果是Group by ROLLUP(A, B, C)的话，首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后对(A、B)进行GROUP BY，然后是(A)进行GROUP BY，最后对全表进行GROUP BY操作。
如果是GROUP BY CUBE(A, B, C)，则首先会对(A、B、C)进行GROUP BY，然后依次是(A、B)，(A、C)，(A)，(B、C)，(B)，( C )，最后对全表进行GROUP BY操作。
貌似下面的显示颠倒过来了。
加一个关键字看着就顺眼多了。(__) 嘻嘻……
五、grouping函数
在以上例子中，是用rollup和cube函数都会对结果集产生null，这时候可用grouping函数来确认该记录是由哪个字段得出来的。
grouping函数用法，带一个参数，参数为字段名，结果是根据该字段得出来的就返回1，反之返回0
六、Lag和Lead函数
Lag和Lead分析函数可以在同一次查询中取出同一字段的后N行的数据(Lag)和前N行的数据(Lead)作为独立的列。这种操作可以代替表的自联接，并且LAG和LEAD有更高的效率。
语法：lag(exp_str,offset,defval) over() 或Lead(exp_str,offset,defval) over()
–exp_str要取的列 --offset取偏移后的第几行数据 --defval没有符合条件的默认值
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