一、Oracle分析函數簡介：

在日常的生產環境中，我們接觸得比較多的是OLTP系統(即Online Transaction Process)，這些系統的特點是具備實時要求，或者至少說對響應的時間多長有一定的要求；其次這些系統的業務邏輯一般比較復雜，可能需要經過多次的運算。比如我們經常接觸到的電子商城。

在這些系統之外，還有一種稱之為OLAP的系統(即Online Aanalyse Process)，這些系統一般用于系統決策使用。通常和數據倉庫、數據分析、數據挖掘等概念聯系在一起。這些系統的特點是數據量大，對實時響應的要求不高或者根本不關注這方面的要求，以查詢、統計操作為主。

我們來看看下面的幾個典型例子：
①查找上一年度各個銷售區域排名前10的員工
②按區域查找上一年度訂單總額占區域訂單總額20%以上的客戶
③查找上一年度銷售最差的部門所在的區域
④查找上一年度銷售最好和最差的產品

我們看看上面的幾個例子就可以感覺到這幾個查詢和我們日常遇到的查詢有些不同，具體有：

①需要對同樣的數據進行不同級別的聚合操作
②需要在表內將多條數據和同一條數據進行多次的比較
③需要在排序完的結果集上進行額外的過濾操作

二、Oracle分析函數簡單實例：

下面我們通過一個實際的例子：按區域查找上一年度訂單總額占區域訂單總額20%以上的客戶，來看看分析函數的應用。

【1】測試環境：

 Name                           Null?    Type
 ----------------------- -------- ----------------
 CUST_NBR                    NOT NULL NUMBER(5)
 REGION_ID                   NOT NULL NUMBER(5)
 SALESPERSON_ID      NOT NULL NUMBER(5)
 YEAR                              NOT NULL NUMBER(4)
 MONTH                         NOT NULL NUMBER(2)
 TOT_ORDERS              NOT NULL NUMBER(7)
 TOT_SALES                 NOT NULL NUMBER(11,2)

【2】測試數據：

  CUST_NBR  REGION_ID SALESPERSON_ID       YEAR      MONTH TOT_ORDERS  TOT_SALES
---------- ---------- -------------- ---------- ---------- ---------- ----------
        11          7             11                       2001          7          2      12204
         4          5              4                         2001         10         2      37802
         7          6              7                         2001          2          3       3750
        10          6              8                        2001          1          2      21691
        10          6              7                        2001          2          3      42624
        15          7             12                       2000          5          6         24
        12          7              9                        2000          6          2      50658
         1          5              2                         2000          3          2      44494
         1          5              1                         2000          9          2      74864
         2          5              4                         2000          3          2      35060
         2          5              4                         2000          4          4       6454
         2          5              1                         2000         10          4      35580
         4          5              4                         2000         12          2      39190

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【3】測試語句：