1 概念
分析函数是Oracle专门用于解决复杂报表统计需求的功能强大的函数，它可以在数据中进行分组然后计算基于组的某种统计值，并且每一组的每一行都可以返回一个统计值。
2 和聚合函数的区别
普通的聚合函数用group by分组，每个分组返回一个统计值，而分析函数采用partition by分组，并且每组每行都可以返回一个统计值。
3 开窗函数
开窗函数指定了函数所能影响的窗口范围，也就是说在这个窗口范围中都可以受到函数的影响，有些分析函数就是开窗函数。
4 分析函数语法
语法解释：
1. function_name：对窗口中的数据进行操作，Oracle常用的分析函数有（这里就列举了一些常用的，其实有很多）
① 聚合函数
sum：一个组中数据累积和
min：一个组中数据最小值
max：一个组中数据最大值
avg：一个组中数据平均值
count：一个组中数据累积计数
② 排名函数
row_number( )：返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，排名按照记录集中记录的顺序依次递增。
rank( )：返回一个唯一的值，当碰到相同的数据时，此时所有相同数据的排名是一样的，同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间空出排名。
dense_rank( )：返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，此时所有相同数据的排名都是一样的，同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间紧邻递增。
2. over：关键字，用于标识分析函数
3. Partition-Clause：分区子句，根据分区表达式的条件逻辑将单个结果集分成N组
格式： partition by......
4. Order-by-Clause：排序子句，用于对分区中的数据进行排序
格式：order by......
5. Windowing-Clause：窗口子句，用于定义function在其上操作的行的集合，即function所影响的范围
格式：
边界规则的取值如下表所示：
注意：RANGE表示按照值的范围进行范围的定义，而ROWS表示按照行的范围进行范围的定义可取值 说明 CURRENT ROW 当前行 N PRECEDING 前N行 UNBOUNDED PRECEDING 一直到第一条记录 N FOLLOWING 后N行 UNBOUNDED FOLLOWING 一直到最后一条记录
1 创建表格并插入数据
表格创建完后，查看表格中的内容
2 聚合函数和开窗函数
① 单一的聚合函数count
案例：如果要求出student表中一共多少人
得到的结果
从上表中看出，得到的结果是一个值，即为student表中一共12个人
② 聚合函数count和开窗函数over( )的联合使用
案例：如果查询每个工资小于4000元的员工信息（姓名，城市以及工资），并在每行中都显示所有工资小于4000元的员工个数
第一种实现方式：通过子查询实现
第二种实现方式：开窗函数over( )实现
解释一下：开窗函数count(*)over( )是对查询结果的每一行都返回所有符合条件行的条数；
over关键字后的括号中的选项为空，则开窗函数会对结果集中的所有行进行聚合运算；
over关键字后的括号中的选项为不为空，则按照括号中的范围进行聚合运算。
partition by：分区子句，根据分区表达式的条件逻辑将单个结果集分成N组
案例：查出表中相同城市和相同年龄的人数
order by子句：排序子句，用于对分区中的数据进行排序
① row：按照行定位的
案例：查询从第一行到当前行的工资总和
解释一下：over后面的括号中的unbounded preceding表示第一行，current row表示当前行。上面这段代码指的是首先将表中的数据按照salary进行排序，如果不指明是升序还是降序，默认的是升序。然后看到rows这个字段，说明计算是按照行进行的。就是计算unbounded preceding（第一行）到current row（当前行）的和。比如第一行的salary为1000，第二行的salary为1500，那么第一行到第二行的和为1000+1500=2500；同理第三行salary为2500，那么从第一行到第三行的和为1000+1500+2500=5000，以此类推......
② range：按照范围定位的
案例：查询从第一行到当前行的工资总和
解释一下：range和rows，rows是按照行进行计算的，而range是按照范围进行计算的。这两种方式的不同点是处理并列数据的情况，上面第三行和第四行出现了两个2500，如果是rows就会在第三行显示1000+1500+2500=5000，第四行显示1000+1500+2500+2500=7500；如果是range就会在第三行显示1000+1500+2500+2500=7500，第四行显示1000+1500+2500+2500=7500，因为第三行和第四行中的salary是一样的，同时又是按照range进行计算的，所以从第一行开始r无法判断并列行中的当前行是哪一行，所以直接将并列的数相加。
排名函数
row_number( )：返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，排名按照记录集中记录的顺序依次递增。
rank( )：返回一个唯一的值，当碰到相同的数据时，此时所有相同数据的排名是一样的，同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间空出排名。
dense_rank( )：返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，此时所有相同数据的排名都是一样的，同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间紧邻递增。
解释一下：因为row_number，rank，dense_rank在排名时极易混淆，所以在这里用这个例子给大家区分一下
row_number：不管是否有相同的薪水，都依次按照记录进行递增（1,2,3,4.....）
rank：按照薪水进行递增，遇到相同的薪水时排名一致，只不过遇到不相同的数据时，中间隔出排名，这么说可能有点抽象，比如上表中第三行和第四行的薪水都是2500，那么rank进行操作时相同的薪水排名一致都是3，而到了第五行则是5，就隔了一个4。
dense_rank：同样是按照薪水进行排序，遇到相同的薪水时排名一致，这边需要和上面的rank进行区分一下，上面的rank遇到相同的数据和不同的数据之间需要隔断，而这个不一样，不需要隔断，第四行和第五行的薪水都是2500，排名都是3，到了第五行不一样的薪水排名就是4。
参考文章：https://www.cnblogs.com/xinaixia/p/5806386.html
http://www.cnblogs.com/lihaoyang/p/6756956.html