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Oracle的分析函数与开窗函数

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简介：
本课程深入浅出地讲解Oracle数据库中的分析函数和开窗函数，帮助学员掌握高效的数据查询技巧，适用于数据分析及数据库管理的专业人士。 本段落主要介绍Oracle数据库中的分析函数及开窗函数的使用方法，包括OVER等常用分析函数的应用技巧。这些函数在数据处理、查询优化等方面具有重要作用，能够帮助用户更高效地进行数据分析与操作。

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  • Oracle的分析函数与开窗函数
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    本课程深入浅出地讲解Oracle数据库中的分析函数和开窗函数，帮助学员掌握高效的数据查询技巧，适用于数据分析及数据库管理的专业人士。 本段落主要介绍Oracle数据库中的分析函数及开窗函数的使用方法，包括OVER等常用分析函数的应用技巧。这些函数在数据处理、查询优化等方面具有重要作用，能够帮助用户更高效地进行数据分析与操作。
     
  • Oracle 中的 OVER(PARTITION BY..) 和开窗函数（转载）
    优质
    本文介绍了Oracle数据库中OVER(PARTITION BY...)子句和开窗函数的应用与原理，有助于理解复杂查询中的数据分组及计算。 Oracle 语法中的 OVER (PARTITION BY ..) 及开窗函数非常实用，数据分析人员经常使用这些功能。
     
  • Oracle分析函数解析（附实例）
    优质
    本文深入浅出地讲解了Oracle数据库中的常用分析函数，并通过具体示例演示其应用方法，帮助读者提高SQL查询效率。 1. Oracle开发专题之：分析函数 OVER 2. Oracle开发专题之：分析函数 Rank、Dense rank、row number 3. Oracle开发专题之：分析函数 Top Bottom N First Last NTile 4. Oracle开发专题之：窗口函数 5. Oracle开发专题之：报表函数 6. Oracle开发专题之：分析函数总结 7. Oracle开发专题之：26个分析函数 8. 分析函数简述
     
  • Oracle分析函数详解大全
    优质
    《Oracle分析函数详解大全》是一本全面解析Oracle数据库中复杂查询技术的专著，深入浅出地讲解了如何高效使用分析函数进行数据处理和统计计算。 本段落档详细介绍了Oracle的分析函数，包括功能说明及SQL示例。这些分析函数在制作报表或进行数据迁移时非常有用。由于其用法较为复杂，在实际使用过程中建议参考文档以获得更清晰的理解和指导。
     
  • 关于常见窗函数特性的分析
    优质
    本文对几种常见的窗函数特性进行了深入分析与比较，旨在探讨它们在信号处理中的应用效果及其优缺点。 分析常见的窗函数及其特性，并进行仿真对比。
     
  • Oracle SPLIT函数
    优质
    Oracle SPLIT函数用于将字符串按照指定分隔符分割成多个部分，并返回特定的部分。此功能在数据处理和解析中十分有用。 Oracle的split函数有两种实现方式，可以直接返回多行记录。例如传入参数为：SELECT * FROM TABLE(mm_split(中国, be,c,de,))；返回四条记录分别为：中国becde。
     
  • 矩形窗函数的波形与信号频谱分析
    优质
    本研究探讨了不同类型的矩形窗函数在信号处理中的应用，通过分析其时域波形及变换后的频谱特性，揭示了窗函数对信号频率成分的影响。 矩形窗函数的波形包括幅频图和相频图。矩形窗函数的频谱分析涉及幅频谱和相频谱。
     
  • 四种窗函数的实现与分析（含源程序）
    优质
    本文章详细探讨了四种常用的窗函数，并提供了各自的源代码。通过理论分析和实验验证，对它们的特点及应用进行了深入比较。适合信号处理领域的学习者参考使用。 矩形窗、汉宁窗、海明窗和布莱克曼窗四种窗口函数的源程序适用于课程设计项目。
     
  • 替代窗函数：七种常用窗函数的良好实现-MATLAB开发
    优质
    本项目提供MATLAB代码，实现了七种常用的窗函数，并优化了它们在信号处理中的应用效果。适用于需要高质量滤波和频谱分析的任务。 发布的窗口包括汉恩窗、汉明窗、布莱克曼窗、布莱克曼-哈里斯窗、纳托尔平顶窗以及凯撒窗这七种类型，在大多数实现中，如工具箱或函数库中的版本，由于对连续时间函数的不当采样而表现异常。然而，发布的这些窗口版本因为对其基础连续时间功能进行了仔细且有序的抽样处理，因此在实际应用中有良好的性能和真实性。 所有发布窗口的主要瓣宽度（以频率为单位）均为1/N，N代表样本数量。相比之下，大多数其他实现版本中主要瓣的宽度接近于1/(N-1)，由于采样过于稀疏，在样本长度减少时会导致主瓣过宽的问题。Boxcar窗是一个很好的例子，它展示了正确的行为表现，并且不可能对其错误地进行采样处理。 此外，每个发布的窗口信噪比（S/N）损失等于其基础连续时间函数的S/N损失，并不随窗口长度变化而改变。然而，在大多数其他版本中，由于主瓣宽度过大导致的不当抽样问题使得随着样本数量减少时，S/N 损失情况会恶化。 从概念上看，数据被加窗处理后赋予非零权重的有效范围就是所谓的“跨度”。
     
  • Hive 的窗口函数
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    本文介绍了Apache Hive中的窗口函数，包括其定义、用途及如何使用。通过实例讲解了如何在大数据分析中应用这些功能来提高查询效率和灵活性。 `OVER()`：这个函数用于定义分析函数工作的数据窗口大小，并且该窗口的大小会根据行的变化而变化。它通常跟在聚合函数后面使用，仅对这些函数生效。 - `current row`: 当前行。 - `n preceding`: 向前查找 n 行的数据。 - `n following`: 向后查找 n 行的数据。 - `unbounded`：起点可以是“unbounded preceding”，表示从数据的最开始处算起；也可以是“unbounded following”，则代表到数据末尾结束。 此外，还有以下函数： - `lag(col, n)`: 获取当前行往前第n行的值。 - `lead(col, n)`: 获取当前行往后第n行的值。 - `ntile(n)`：将有序分区中的每一行分配给特定数量（由参数指定）的不同组，并为每组分配一个唯一的编号，从1开始。对于每一行来说，`ntile()` 函数会返回该行所属分组的号码。