Quelles sont les fonctions analytiques Oracle et en quoi diffèrent-elles des fonctions agrégées?

Les fonctions d'analyse Oracle permettent des calculs des lignes connexes sans fusionner les ensembles de résultats et conviennent aux scénarios où la structure d'origine doit être conservée. Ils fonctionnent en définissant des fenêtres (telles que le tri, le regroupement ou le décalage). Les utilisations courantes incluent le calcul des sommes cumulatives, des classements (tels que Rank (), dense_rank ()), en prenant les n termes n pour chaque groupe, en comparant la ligne actuelle avec les lignes précédentes et suivantes, etc.; Par exemple, l'utilisation d'Avg () sur (partition by) peut ajouter la valeur moyenne pour chaque groupe sans diminuer le nombre de lignes. En revanche, les fonctions agrégées (telles que SUM, AVG) fusionnent plusieurs lignes en valeurs uniques, adaptées aux scénarios où les informations sont nécessaires uniquement. Les principales différences sont les suivantes: 1. Nombre de lignes de sortie: une ligne est sortie pour chaque groupe de fonctions agrégées, et une ligne est sortie pour chaque ligne d'entrée de fonction d'analyse; 2. Sur la clause: la fonction d'analyse doit être utilisée, tandis que la fonction agrégée n'utilise pas par défaut; 3. Fonction: La fonction agrégée est utilisée pour résumer les données, et la fonction d'analyse prend en charge le classement, la comparaison et le calcul de contexte. Par conséquent, lorsque vous conservez des données détaillées et des calculs de groupe d'attachement, vous devez sélectionner une fonction d'analyse et seule une fonction agrégée est nécessaire pour résumer.

Les fonctions analytiques Oracle sont des outils qui vous permettent d'effectuer des calculs à travers un ensemble de lignes de table liées à la ligne actuelle - sans effondrer les résultats définis dans une seule ligne comme les fonctions agrégées. Ils sont particulièrement utiles lorsque vous souhaitez classer les données, calculer les moyennes mobiles ou comparer les valeurs entre différentes lignes tout en gardant la structure d'origine intacte.

Ce que font les fonctions analytiques (et quand vous les utiliseriez)

Les fonctions analytiques fonctionnent en définissant une "fenêtre" ou un ensemble de lignes autour de la ligne actuelle. Cette fenêtre peut être basée sur la commande, le regroupement (en utilisant PARTITION BY ), ou même les décalages physiques comme les lignes précédentes ou suivantes.

Les cas d'utilisation courants comprennent:

• Calculer les totaux de course ou les sommes cumulatives
• Rangs de classement dans des groupes utilisant RANK() , DENSE_RANK() , etc.
• Obtenir les résultats Top-N par groupe
• Comparaison des valeurs de ligne actuelles avec les valeurs antérieures ou suivantes

Par exemple, si vous souhaitez afficher le salaire de chaque employé avec le salaire moyen de son département, vous pouvez utiliser:

 SÉLECTIONNER 
  emp_id, 
  Dept_id, 
  SALAIRE,
  Avg (salaire) sur (partition par Dept_id) comme avg_salary
Des employés;

Cela renvoie toutes les lignes de la table, mais ajoute une nouvelle colonne montrant la moyenne pour chaque département - quelque chose que vous ne pouviez pas faire proprement avec des fonctions agrégées.

Comment les fonctions agrégées fonctionnent différemment

Les fonctions agrégées comme SUM() , AVG() et COUNT() effondrent plusieurs lignes en une seule valeur. C'est génial pour les rapports de résumé où vous ne vous souciez plus des lignes individuelles.

Si vous essayiez de faire le même calcul de salaire moyen à l'aide d'agrégats, votre requête ressemblerait à ceci:

 SÉLECTIONNER 
  Dept_id, 
  Avg (salaire) comme avg_salary
Des employés
Groupe par Dept_id;

Mais cela ne vous donne qu'une ligne par département - pas la liste complète des employés avec les informations supplémentaires. Si vous avez besoin des détails individuels et des valeurs agrégées, les fonctions analytiques sont la voie à suivre.

De plus, les fonctions agrégées utilisées comme fonctions analytiques (comme dans le premier exemple) se comportent différemment en raison de la clause OVER() , qui indique à Oracle de ne pas effondrer les lignes.

Différences clés en un coup d'œil

Voici comment ils s'empilent:

• Sortie de ligne :

  • Agrégat: une ligne de résultat par groupe
  • Analytique: une ligne de résultat par ligne d'entrée

• Utilisation de la clause OVER() :

  • Agrégat: non utilisé sauf si transformé en une fonction analytique
  • Analytique: incluez toujours OVER()

• But :

  • Agrégat: résumer les données
  • Analytique: calculer les valeurs dans le contexte des lignes connexes

• Classement et comparaison :

  • Agrégat: ne peut pas classer ou comparer directement
  • Analytique: prise en charge intégrée pour le classement ( RANK() , ROW_NUMBER() ) et les fonctions de lag / plomb ( LAG() , LEAD() )

Vous verrez souvent les fonctions analytiques utilisées dans les tableaux de bord, les rapports de performances ou partout où vous souhaitez afficher des données de niveau détaillées enrichies avec des informations au niveau groupées.

Donc, si vous essayez de comprendre quand utiliser chacun, pensez à ce que vous voulez dans la sortie: juste des résumés? Utilisez des agrégats. Besoin de conserver les lignes mais d'ajouter un contexte calculé? Allez avec l'analyse.

Fondamentalement, c'est tout.

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