Oracle分析函数ntile

Oracle分析函数ntile 有这么一个需求，将课程的成绩分成四个等级，为学生打A、B、C、D的绩效。 drop table course purge;create

Oracle分析函数ntile

有这么一个需求，，将课程的成绩分成四个等级，为学生打A、B、C、D的绩效。

drop table course purge;
create table course
(
id number,
grade number
);
insert into course values(1,50);
insert into course values(2,55);
insert into course values(3,60);
insert into course values(4,65);
insert into course values(5,70);
insert into course values(6,75);
insert into course values(7,80);
insert into course values(8,85);
insert into course values(9,90);
insert into course values(10,95);
commit;

SQL> select id,grade,ntile(4) over(order by grade desc) til from course;
ID GRADE TIL
---------- ---------- ----------
10 95 1
9 90 1
8 85 1
7 80 2
6 75 2
5 70 2
4 65 3
3 60 3
2 55 4
1 50 4
已选择10行。

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Oracle开窗函数主要包括以下几种：ROW_NUMBER()功能：为结果集的每一行分配一个唯一的连续整数。关注点：通常用于需要对数据进行排序并获取唯一行号的情况。RANK()功能：类似于ROW_NUMBER()，但为相同值的行分配相同的排名，并跳过随后的排名值。关注点：适用于需要处理具有相同值的数据行，并希望这些行具有相同排名的情况。

查询前20%时间的订单信息：NTILE函数可以帮助我们将订单信息按照时间分组，并查询前20%时间的订单信息。在实际应用中，窗口查询函数通常与SQL语句结合使用，通过OVER子句定义窗口，然后应用相应的分析函数进行计算。这种方法既高效又灵活，能够满足各种复杂的数据分析需求。

（图片说明：该查询通过ntile()函数将用户随机均分成100组，然后从每组中抽取1000个用户作为样本。）（图片说明：该查询通过ntile()函数将用户随机均分成100组，并计算每组用户总数，然后从每组中抽取10%的用户作为样本。）综上所述，窗口函数和随机抽样是数据分析中非常重要的技术。通过灵活运用这些技术，...

功能：用于分组数据的切分和分布统计。函数：ntile、cume_dist、percent_rank。示例：NTILE将数据分为4个等份，PERCENT_RANK用于计算某值在数据集中的百分比排名。分组函数：功能：用于度聚合分析。函数：grouping sets、grouping_id、cube、rollup。示例：使用GROUPING SETS可以按多个维度进行数据钻取。取值...

分组排序窗口函数：ntile。1. 应用场景：按字段分组分组。2. 语法结构：ntile(n) over(partition by 字段A order by 字段B)。3. 案例：科目成绩分组。偏移分析窗口函数：lag、lead。1. 应用场景：历史数据分析。2. 语法结构：lag、lead over(partition by 字段B order by 字段C)。3. 案例：消费...

开窗函数是SQL中用于对查询结果集进行分组计算的函数，可在每行上执行计算并返回与当前行相关的结果。以下是常见开窗函数的详细说明：ROW_NUMBER()为结果集中的每一行分配唯一的连续整数，通常用于排序或分页。例如，按成绩降序排列时，每行会获得1、2、3…的唯一序号，即使存在相同成绩也会分配不同序号...

如： first_value 和 last_value：分别获取窗口内排序后的第一个和最后一个值。 lag 和 lead：分别获取当前行之前或之后的行的值。 ntile：将数据划分为n个等大小的段，并为每行分配一个段号。这些窗口函数能够极大地提升数据处理的效率和灵活性，是数据分析中不可或缺的工具。

窗口函数，亦称OLAP函数，能够对一组值进行操作，无需使用GROUP BY子句进行分组计算，同时还能实现一条数据被分到多个组里重复计算的目的。在累加、累计、到什么为止等场景下，建议优先考虑使用窗口分析OVER解决。一、聚合：sum,avg,max,min数据累积计算 得到结果：分组后的聚合逻辑，即在计算某条记录时，...

2. 排名函数：row_number, rank, dense_rank用于排序，如ROW_NUMBER()为每组生成序列，便于取前n名。3. 切片函数：ntile, cume_dist, percent_rank用于分组数据切分和分布，如统计时长最高的前60%用户的平均时长。4. 分组函数：grouping sets, grouping_id, cube, rollup用于度聚合，如按小时...

nth_value(expr, n)：从分区结果集中的第N行获取值。expr为窗口函数选取的字段，n为分区或结果集的第n行。ntile(n)：将排序分区中的行划分为特定数量的组。在每个组分配一个从1开始的桶号，桶号最大为n，且桶号表示行所属的组。（二）聚合函数作为窗口函数 sum、max、count、min、avg等聚合...