为了方便大家学习和测试，所有的例子都是在Oracle自带用户Scott下建立的。
注：标题中的红色order by是说明在使用该方法的时候必须要带上order by。
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求，查询每个部门工资最高的雇员的信息，相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句：
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(select e.deptno, max(e.sal) sal from scott.emp e group by e.deptno) me
where e.deptno = me.deptno
and e.sal = me.sal;
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from (select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank
from scott.emp e) e
where e.rank = 1;
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from (select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank
from scott.emp e) e
where e.rank = 1;
为什么会得出跟上面的语句一样的结果呢？这里补充讲解一下rank()/dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc)语法。
over: 在什么条件之上。
partition by e.deptno: 按部门编号划分（分区）。
order by e.sal desc: 按工资从高到低排序（使用rank()/dense_rank() 时，必须要带order by否则非法）
dense_rank(): 连续排序，如果有两个第一级时，接下来仍然是第二级。
小作业：查询部门最低工资的雇员信息。
二、min()/max() over(partition by ...)
现在我们已经查询得到了部门最高/最低工资，客户需求又来了，查询雇员信息的同时算出雇员工资与部门最高/最低工资的差额。这个还是比较简单，在第一节的groupby语句的基础上进行修改如下：
select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
e.sal - me.min_sal diff_min_sal,
me.max_sal - e.sal diff_max_sal
from scott.emp e,
(select e.deptno, min(e.sal) min_sal, max(e.sal) max_sal
from scott.emp e
group by e.deptno) me
where e.deptno = me.deptno
order by e.deptno, e.sal;
上面我们用到了min()和max()，前者求最小值，后者求最大值。如果这两个方法配合over(partition by ...)使用会是什么效果呢？大家看看下面的SQL语句：
select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
nvl(e.sal - min(e.sal) over(partition by e.deptno), 0) diff_min_sal,
nvl(max(e.sal) over(partition by e.deptno) - e.sal, 0) diff_max_sal
from scott.emp e;
这两个语句的查询结果是一样的，大家可以看到min()和max()实际上求的还是最小值和最大值，只不过是在partition by分区基础上的。
小作业：如果在本例中加上order by，会得到什么结果呢？
三、lead()/lag() over(partition by ... order by ...)
中国人爱攀比，好面子，闻名世界。客户更是好这一口，在和最高/最低工资比较完之后还觉得不过瘾，这次就提出了一个比较变态的需求，计算个人工资与比自己高一位/低一位工资的差额。这个需求确实让我很是为难，在groupby语句中不知道应该怎么去实现。不过。。。。现在我们有了over(partition by ...)，一切看起来是那么的简单。如下：
select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
lead(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lead_sal,
lag(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lag_sal,
nvl(lead(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal) - e.sal,
0) diff_lead_sal,
nvl(e.sal - lag(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal), 0) diff_lag_sal
from scott.emp e;
select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
first_value(e.sal) over(partition by e.deptno) first_sal,
last_value(e.sal) over(partition by e.deptno) last_sal,
sum(e.sal) over(partition by e.deptno) sum_sal,
avg(e.sal) over(partition by e.deptno) avg_sal,
count(e.sal) over(partition by e.deptno) count_num,
row_number() over(partition by e.deptno order by e.sal) row_num
from scott.emp e;
大家在读完本片文章之后可能会有点误解，就是OVER (PARTITION BY ..)比GROUP BY更好，实际并非如此，前者不可能替代后者，而且在执行效率上前者也没有后者高，只是前者提供了更多的功能而已，所以希望大家在使用中要根据需求情况进行选择。
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发布于：2021-10-16 12:38
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