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1。甲骨文公司简介；;s分析功能:在日常生产环境中，我们所接触的oltp(联机事务处理)系统的特点是实时性要求，或者至少是响应时间长且有一定要求；其次，这些系统的业务逻辑一般比较复杂，可能需要经过一系列的操作。比如我们经常接触的电子商城。除了这些系统，还有一个系统叫做olap，通常用于系统决策。通常涉及到数据仓库、数据分析、数据挖掘等概念。这些系统的特点是数据量大，实时响应或者根本不关注这个需求，需求很低。该系统基于查询和统计操作。让 我们来看看下面的典型例子:找出去年销售区域的前10名员工(2)根据这个区域，去年客户占总订单的20%以上。找出去年销售最差的部门的位置。找出去年最好和最差的产品。让 让我们看看上面的一些例子。你可以感觉到这些查询和我们日常的查询有些不同，尤其是:(1)同样的数据需要进行不同层次的汇总。需要将多个数据与表中的相同数据进行多次比较，这需要对排序后的结果集进行额外的过滤操作。第二，一个简单的oracl测试环境:复制代码如下:sqldescord测试数据:复制代码代码如下:sql select * from ord测试语句:复制代码如下:sql从订单中选择o.cust_nbr客户，o.region_id区域，和(o.tot_sales)cust_sales，金额(amount (o.tot_sales)在(partition o . region _ id)region _ sales。客户区域客户_销售区域_销售- 453，780，237，802，763，750，685。解析函数分析:请注意上面绿色的高亮部分。分组的意图很明显:当数据按地区id和客户分组时，那么多部分有什么用？如果我们只需要每个地区每个客户的订单总额，那么我们只需要通过o.region_id组和o.cust_nbr。但是，我们还想显示每个客户的每一行中的订单总额区，这与以往不同:我们需要积累以前的小组，并明确该小组可以 t这样做(因为聚合操作的层次不同，前者是一个客户，后者是一组客户)。这是一个机能亢进的机能！它的作用是告诉sql引擎数据被分区，然后累计每个区域的总订单金额(amount(amount by customer(o . tot _ sales))。现在我们知道每个客户的总订单量和对应的区域是在2001年，然后我们选择占区域订单总量20%以上的主要客户。复制代码代码如下:from o.cust_nbr(选择客户，o.region_id area，和(o.tot_sales)cust_sales中的金额(amount(o . tot _ sales))region _ sales from orders _ tmp o in o . year = 2001 group through o . region _ id，o.cust客户area cust _ sales region _ sales - 453，780，237，802，106，431，568，000 .哦，但是那 这还不够。如果想知道每个大客户的占比和订单占比，请看下面的sql语句，只需要一个简单的round函数。复制代码如下:sql selects all _ sales *，100 rounds(cust _ sales/region _ sales，2)| | % from o . cust _ nbr(select customers，o.region_id area，and (o.tot_sales)cust_sales，amount(o . tot _ sales))in(partition o.region_id)region _ sales from orders _ tmp o in o . year = 2001 group通过o . region _ id和o.cust_nbr)all_sales in客户区域客户_销售区域_销售% -。220412204100% sql总结:(1) overfunction就是分析这些字段，用分区对数据进行分组。(2)的功能与其他聚合功能和分析功能相比可以发挥不同的作用。比如和这里，和排名，dense_rank等等。
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