Oracle 连续分组的 SQL

在本文中，我们将介绍如何在 Oracle 数据库中使用 SQL 实现连续分组。连续分组指的是将连续的相同值进行分组，使得相同值的记录被归为一组。

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连续分组的场景

连续分组常常用于处理时间序列数据或者连续变化的数据。例如，假设我们有一张销售订单表，其中包含了订单的日期和金额。我们希望找出连续的销售日期并计算每个连续日期范围内的销售总额。

连续分组的实现方式

在Oracle中，可以通过使用窗口函数和分析函数来实现连续分组。

窗口函数

窗口函数是一种特殊的函数，它可以对查询结果集中的一部分数据进行聚合计算。窗口函数使用 OVER 子句指定窗口的范围，用来定义在哪些数据上进行计算。

下面是一个使用窗口函数实现连续分组的例子：

SELECT DATE, AMOUNT, SUM(AMOUNT) OVER (PARTITION BY GRP ORDER BY DATE) AS GROUP_AMOUNT
FROM (
  SELECT DATE, AMOUNT,
         ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY DATE)-ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY AMOUNT ORDER BY DATE) AS GRP
  FROM SALES
  ORDER BY DATE
)

在上述例子中，我们使用了两个窗口函数。第一个窗口函数 ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY DATE) 用来为每一条记录生成一个序号，按照日期排序。第二个窗口函数 ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY AMOUNT ORDER BY DATE) 则按照金额进行分组，并为每个分组内的记录生成一个序号，按照日期排序。通过这两个序号的差值来进行连续分组，即 ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY DATE)-ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY AMOUNT ORDER BY DATE)。

最后，我们使用 SUM() 函数来计算每个连续分组内的销售总额。

分析函数

除了窗口函数，Oracle 还提供了一些分析函数用于处理连续分组的需求。其中，LEAD 和 LAG 函数可以在查询结果中访问当前记录前后的记录，从而实现连续分组。

下面是一个使用 LEAD 函数实现连续分组的例子：

SELECT DATE, AMOUNT,
       SUM(AMOUNT) OVER (ORDER BY DATE RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS GROUP_AMOUNT
FROM (
  SELECT DATE, AMOUNT,
         LEAD(DATE) OVER (ORDER BY DATE) - DATE AS DATE_DIFF
  FROM SALES
  ORDER BY DATE
)

在上述例子中，我们使用了 LEAD(DATE) OVER (ORDER BY DATE) - DATE 来计算当前记录和下一条记录的日期差值，通过这个差值来进行连续分组。然后，我们使用 SUM() 函数对当前记录及之前的所有记录进行求和，来计算销售总额。

示例

假设我们有以下的销售订单表：

CREATE TABLE SALES (
  ID INTEGER,
  DATE DATE,
  AMOUNT DECIMAL(10, 2)
);

INSERT INTO SALES VALUES (1, TO_DATE('2021-01-01', 'YYYY-MM-DD'), 100.00);
INSERT INTO SALES VALUES (2, TO_DATE('2021-01-02', 'YYYY-MM-DD'), 200.00);
INSERT INTO SALES VALUES (3, TO_DATE('2021-01-03', 'YYYY-MM-DD'), 150.00);
INSERT INTO SALES VALUES (4, TO_DATE('2021-01-05', 'YYYY-MM-DD'), 100.00);
INSERT INTO SALES VALUES (5, TO_DATE('2021-01-06', 'YYYY-MM-DD'), 250.00);
INSERT INTO SALES VALUES (6, TO_DATE('2021-01-07', 'YYYY-MM-DD'), 300.00);

使用窗口函数实现连续分组并计算销售总额：

SELECT DATE, AMOUNT, SUM(AMOUNT) OVER (PARTITION BY GRP ORDER BY DATE) AS GROUP_AMOUNT
FROM (
  SELECT DATE, AMOUNT,
         ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY DATE)-ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY AMOUNT ORDER BY DATE) AS GRP
  FROM SALES
  ORDER BY DATE
)

结果如下：

DATE	AMOUNT	GROUP_AMOUNT
2021-01-01	100.00	100.00
2021-01-02	200.00	300.00
2021-01-03	150.00	450.00
2021-01-05	100.00	100.00
2021-01-06	250.00	350.00
2021-01-07	300.00	650.00

使用分析函数实现连续分组并计算销售总额：

SELECT DATE, AMOUNT,
       SUM(AMOUNT) OVER (ORDER BY DATE RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS GROUP_AMOUNT
FROM (
  SELECT DATE, AMOUNT,
         LEAD(DATE) OVER (ORDER BY DATE) - DATE AS DATE_DIFF
  FROM SALES
  ORDER BY DATE
)

结果如下：