【数据库】【Oracle】函数整理

廋到被风吹走2025-12-30 15:54

Oracle 函数统计大全

本文系统梳理 Oracle 数据库全量函数体系，涵盖从基础到高级的所有函数类别，提供详细语法、示例和实战场景。

一、聚合函数（Aggregate Functions）

对多行数据进行汇总计算，常与 GROUP BY 子句配合使用。

1.1 基础聚合函数

函数 功能 示例
COUNT 统计行数或非 NULL 值个数 SELECT COUNT(*) FROM employees;
SUM 计算数值总和 SELECT SUM(salary) FROM employees;
AVG 计算平均值 SELECT AVG(salary) FROM employees;
MAX 返回最大值 SELECT MAX(salary) FROM employees;
MIN 返回最小值 SELECT MIN(salary) FROM employees;

性能差异：

  • COUNT(*)：统计所有行，需要扫描表，性能一般
  • COUNT(1)：统计行数，不需要扫描具体列，性能较快
  • COUNT(column)：统计非 NULL 值个数，扫描非 NULL 列
  • COUNT(DISTINCT column)：计算不同值数量，使用排序，性能较慢
sql 复制代码 
-- 部门薪资统计
SELECT 
    department_id,
    COUNT(*) AS 员工数,
    SUM(salary) AS 总薪资,
    AVG(salary) AS 平均薪资,
    MAX(salary) AS 最高薪资,
    MIN(salary) AS 最低薪资
FROM employees
GROUP BY department_id;

1.2 高级聚合函数

函数 功能
GROUPING SETS 多维度分组汇总
ROLLUP 分层汇总，生成小计和总计
CUBE 多维立方体汇总
LISTAGG 字符串聚合（11gR2+）
WM_CONCAT 字符串聚合（10g-12c，已废弃）
sql 复制代码 
-- ROLLUP 分层汇总
SELECT department_id, manager_id, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY ROLLUP(department_id, manager_id);
-- 结果：先按 department+manager 汇总，再按 department 汇总，最后总计

-- CUBE 多维汇总
SELECT department_id, job_id, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY CUBE(department_id, job_id);
-- 结果：所有维度组合（dept+job, dept, job, 总计）

-- LISTAGG 字符串聚合
SELECT department_id,
       LISTAGG(first_name, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY salary DESC) AS employees
FROM employees
GROUP BY department_id;

二、字符串函数

处理和操作字符数据，是数据处理中最常用的函数类别。

2.1 大小写转换

函数 功能 示例
UPPER 转大写 UPPER('oracle') → 'ORACLE'
LOWER 转小写 LOWER('SQL') → 'sql'
INITCAP 首字母大写 INITCAP('hello world') → 'Hello World'

2.2 字符串连接与截取

函数 功能 示例
CONCAT 连接两个字符串 CONCAT('A', 'B') → 'AB'
|| 连接操作符 `'A'
SUBSTR 截取子串 SUBSTR('Oracle', 1, 3) → 'Ora'
LENGTH 返回字符串长度 LENGTH('Oracle') → 6

2.3 查找与替换

函数 功能 示例
INSTR 查找子串位置 INSTR('Oracle SQL', 'SQL') → 8
REPLACE 替换子串 REPLACE('SQL*Plus', '*', ' ') → 'SQL Plus'
TRANSLATE 字符替换 TRANSLATE('ABC', 'BC', 'XY') → 'AXY'

2.4 填充与修剪

函数 功能 示例
LPAD 左填充 LPAD('123', 5, '0') → '00123'
RPAD 右填充 RPAD('456', 5, '*') → '456**'
LTRIM 左修剪 LTRIM(' ABC') → 'ABC'
RTRIM 右修剪 RTRIM('ABC ') → 'ABC'
TRIM 两端修剪 TRIM(' ABC ') → 'ABC'

2.5 其他字符串函数

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-- ASCII/CHR：字符与ASCII码互转
SELECT ASCII('A') FROM dual;  -- 65
SELECT CHR(65) FROM dual;     -- 'A'

-- REGEXP_LIKE：正则表达式匹配
SELECT * FROM employees WHERE REGEXP_LIKE(email, '^[a-z]+@[a-z]+\.com$');

-- REGEXP_SUBSTR：正则提取
SELECT REGEXP_SUBSTR('John,Smith,25', '[^,]+', 1, 2) FROM dual;  -- 'Smith'

三、数值函数

对数字进行计算和处理，支持数学运算和统计分析。

3.1 四舍五入与截断

函数 功能 示例
ROUND 四舍五入 ROUND(123.456, 2) → 123.46
TRUNC 截断 TRUNC(123.456, 2) → 123.45
CEIL 向上取整 CEIL(123.1) → 124
FLOOR 向下取整 FLOOR(123.9) → 123

3.2 数学运算

函数 功能 示例
MOD 取模 MOD(10, 3) → 1
POWER 幂运算 POWER(2, 3) → 8
ABS 绝对值 ABS(-123) → 123
SIGN 符号函数 SIGN(-123) → -1

3.3 三角函数与对数

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-- 三角函数
SELECT SIN(3.14159), COS(3.14159), TAN(3.14159) FROM dual;

-- 对数
SELECT LOG(10, 100) FROM dual;  -- 以10为底，100的对数 → 2

-- 平方根
SELECT SQRT(16) FROM dual;  -- 4

3.4 统计分析函数

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-- 标准差与方差
SELECT STDDEV(salary), VARIANCE(salary) FROM employees;

-- 中位数
SELECT MEDIAN(salary) FROM employees;

-- 百分位数
SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) FROM employees;

四、日期时间函数

Oracle 日期处理功能极其强大，支持复杂的时间计算。

4.1 获取当前时间

函数 功能 返回类型
SYSDATE 当前日期时间 DATE
SYSTIMESTAMP 当前时间戳 TIMESTAMP
CURRENT_DATE 当前会话日期 DATE
CURRENT_TIMESTAMP 当前会话时间戳 TIMESTAMP
sql 复制代码 
SELECT SYSDATE, SYSTIMESTAMP FROM dual;

4.2 日期加减

函数 功能 示例
+/- 加减天数 SYSDATE + 1（明天）
ADD_MONTHS 加月份 ADD_MONTHS(SYSDATE, 3)
MONTHS_BETWEEN 月份差 MONTHS_BETWEEN(SYSDATE, hire_date)
sql 复制代码 
-- 计算明天、一小时前
SELECT SYSDATE + 1 AS tomorrow FROM dual;
SELECT SYSDATE - 1/24 AS one_hour_ago FROM dual;

-- 加3个月
SELECT ADD_MONTHS(SYSDATE, 3) FROM dual;

-- 计算工龄（月数）
SELECT MONTHS_BETWEEN(SYSDATE, hire_date) FROM employees;

4.3 日期提取与格式化

函数 功能 示例
EXTRACT 提取年月日 EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE)
TO_CHAR 格式化日期 TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD')
NEXT_DAY 下个星期几 NEXT_DAY(SYSDATE, 'MONDAY')
LAST_DAY 当月最后一天 LAST_DAY(SYSDATE)
sql 复制代码 
-- 提取年月日
SELECT 
    EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE) AS year,
    EXTRACT(MONTH FROM SYSDATE) AS month,
    EXTRACT(DAY FROM SYSDATE) AS day
FROM dual;

-- 格式化日期
SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY"年"MM"月"DD"日" HH24:MI:SS') FROM dual;

-- 下周一
SELECT NEXT_DAY(SYSDATE, 'MONDAY') FROM dual;

-- 本月最后一天
SELECT LAST_DAY(SYSDATE) FROM dual;

4.4 日期截断与舍入

sql 复制代码 
-- TRUNC 截断到指定单位
SELECT TRUNC(SYSDATE, 'MONTH') FROM dual;  -- 当月第一天
SELECT TRUNC(SYSDATE, 'YEAR') FROM dual;   -- 当年第一天

-- ROUND 舍入到指定单位
SELECT ROUND(SYSDATE, 'MONTH') FROM dual;

五、转换函数

实现不同数据类型间的转换，是数据清洗的关键工具。

5.1 字符串转换

函数 功能 示例
TO_CHAR 转字符串 TO_CHAR(12345.67, 'L99,999.99')
TO_NUMBER 转数字 TO_NUMBER('123.45')
TO_DATE 转日期 TO_DATE('2023-12-25', 'YYYY-MM-DD')
CAST 通用转换 CAST('123' AS NUMBER)
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-- 数字格式化（货币）
SELECT TO_CHAR(salary, 'L99,999.99') FROM employees;  -- ￥12,345.67

-- 日期格式化
SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') FROM dual;

-- 字符串转数字
SELECT TO_NUMBER('123.45') + 100 FROM dual;  -- 223.45

-- 字符串转日期
SELECT TO_DATE('2023-12-25 10:30:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') FROM dual;

5.2 空值处理

函数 功能 示例
NVL 空值替换 NVL(commission_pct, 0)
NVL2 空值判断 NVL2(expr1, expr2, expr3)
COALESCE 返回首个非NULL COALESCE(expr1, expr2, ...)
NULLIF 相等返回NULL NULLIF(expr1, expr2)
sql 复制代码 
-- NVL 处理空值
SELECT first_name, NVL(commission_pct, 0) FROM employees;

-- COALESCE 多值判断
SELECT COALESCE(phone_mobile, phone_home, phone_work, 'N/A') FROM contacts;

-- NULLIF 避免除零
SELECT NULLIF(salary, 0) FROM employees;

六、条件判断函数

6.1 DECODE 函数

Oracle 特有的条件判断函数，类似 switch-case。

sql 复制代码 
-- 语法：DECODE(expr, search1, result1, search2, result2, ..., default)
SELECT 
    employee_id,
    DECODE(department_id, 
           10, 'Admin',
           20, 'Marketing', 
           30, 'Purchasing',
           'Other') AS dept_name
FROM employees;

6.2 CASE 表达式

标准 SQL 条件判断，更灵活。

sql 复制代码 
-- 简单 CASE
SELECT 
    employee_id,
    CASE department_id
        WHEN 10 THEN 'Admin'
        WHEN 20 THEN 'Marketing'
        ELSE 'Other'
    END AS dept_name
FROM employees;

-- 搜索 CASE（支持复杂条件）
SELECT 
    employee_id,
    salary,
    CASE 
        WHEN salary > 10000 THEN 'High'
        WHEN salary > 5000 THEN 'Medium'
        ELSE 'Low'
    END AS salary_level
FROM employees;

6.3 NULL 判断函数

sql 复制代码 
-- NULLIF
SELECT NULLIF(first_name, last_name) FROM employees;  -- 相同返回NULL

-- LNNVL（否定条件）
SELECT * FROM employees WHERE LNNVL(salary > 5000);  -- 等价于 salary <= 5000 或 salary IS NULL

七、分析函数（窗口函数）

分析函数是 Oracle 高级特性，用于在结果集上执行计算，不改变行数。

7.1 排序函数

函数 功能 区别
RANK 排名，相同值并列，有间隔 1,1,3
DENSE_RANK 密集排名，相同值并列，无间隔 1,1,2
ROW_NUMBER 唯一序号，相同值也区分 1,2,3
sql 复制代码 
-- 员工薪水排名
SELECT 
    employee_id,
    salary,
    RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rank,
    DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS dense_rank,
    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS row_num
FROM employees;

7.2 聚合分析函数

sql 复制代码 
-- 部门内薪水占比
SELECT 
    employee_id,
    department_id,
    salary,
    SUM(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS dept_total,
    salary / SUM(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS ratio
FROM employees;

-- 累计求和
SELECT 
    employee_id,
    hire_date,
    salary,
    SUM(salary) OVER (ORDER BY hire_date) AS running_total
FROM employees;

7.3 取值函数

sql 复制代码 
-- LAG/LEAD：前后行取值
SELECT 
    employee_id,
    hire_date,
    salary,
    LAG(salary, 1) OVER (ORDER BY hire_date) AS prev_salary,
    LEAD(salary, 1) OVER (ORDER BY hire_date) AS next_salary
FROM employees;

-- FIRST_VALUE/LAST_VALUE：窗口首尾值
SELECT 
    employee_id,
    department_id,
    salary,
    FIRST_VALUE(salary) OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS highest_salary
FROM employees;

7.4 窗口定义

sql 复制代码 
-- ROWS 窗口（物理行）
SELECT 
    employee_id,
    salary,
    AVG(salary) OVER (ORDER BY employee_id ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 2 FOLLOWING) AS moving_avg
FROM employees;

-- RANGE 窗口（逻辑范围）
SELECT 
    employee_id,
    salary,
    SUM(salary) OVER (ORDER BY salary RANGE BETWEEN 1000 PRECEDING AND 1000 FOLLOWING) AS range_sum
FROM employees;

八、高级函数

8.1 随机数生成

sql 复制代码 
-- DBMS_RANDOM 包
SELECT DBMS_RANDOM.VALUE(0, 100) FROM dual;  -- 0-100随机数
SELECT DBMS_RANDOM.STRING('U', 10) FROM dual;  -- 10位大写随机字符串

8.2 层次查询函数

sql 复制代码 
-- CONNECT_BY_ROOT：根节点值
SELECT 
    employee_id,
    last_name,
    CONNECT_BY_ROOT last_name AS root_name
FROM employees
START WITH manager_id IS NULL
CONNECT BY PRIOR employee_id = manager_id;

-- SYS_CONNECT_BY_PATH：路径字符串
SELECT 
    employee_id,
    SYS_CONNECT_BY_PATH(last_name, '/') AS path
FROM employees
START WITH manager_id IS NULL
CONNECT BY PRIOR employee_id = manager_id;

8.3 其他实用函数

sql 复制代码 
-- UID：当前用户ID
SELECT UID FROM dual;

-- USER：当前用户名
SELECT USER FROM dual;

-- GREATEST/LEAST：多值比较
SELECT GREATEST(10, 20, 30), LEAST(10, 20, 30) FROM dual;  -- 30, 10

-- BIN_TO_NUM：二进制转数字
SELECT BIN_TO_NUM(1,0,1) FROM dual;  -- 5

九、实战场景与性能提示

9.1 场景示例

sql 复制代码 
-- 场景1：员工绩效评级
SELECT 
    employee_id,
    salary,
    CASE 
        WHEN salary > PERCENTILE_CONT(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) OVER () THEN 'S'
        WHEN salary > PERCENTILE_CONT(0.7) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) OVER () THEN 'A'
        WHEN salary > PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) OVER () THEN 'B'
        ELSE 'C'
    END AS performance_grade
FROM employees;

-- 场景2：新员工留存率
SELECT 
    EXTRACT(YEAR FROM hire_date) AS hire_year,
    COUNT(*) AS hired,
    COUNT(CASE WHEN termination_date IS NULL THEN 1 END) AS retained,
    ROUND(COUNT(CASE WHEN termination_date IS NULL THEN 1 END) / COUNT(*) * 100, 2) AS retention_rate
FROM employees
GROUP BY EXTRACT(YEAR FROM hire_date);

9.2 性能优化建议

  1. 聚合函数：在 WHERE 子句中过滤数据后再聚合，减少计算量
  2. 分析函数 ：避免在大数据集上滥用 ORDER BY 导致排序溢出，可配合 PARTITION BY 缩小窗口
  3. 字符串函数：在 WHERE 子句中对列使用函数会导致索引失效，可考虑函数索引
  4. 日期函数 ：优先使用 EXTRACT 而非 TO_CHAR 进行日期判断，性能更好
  5. 空值处理 ：NVL 和 COALESCE 在大量数据上有性能差异，COALESCE 更优

十、总结

函数分类速查表

类别 核心函数 使用频率 难度
聚合函数 COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN ⭐⭐⭐⭐⭐ 低
字符串函数 SUBSTR, LENGTH, INSTR, TO_CHAR ⭐⭐⭐⭐⭐ 中
数值函数 ROUND, TRUNC, MOD, ABS ⭐⭐⭐⭐ 中
日期函数 SYSDATE, ADD_MONTHS, MONTHS_BETWEEN ⭐⭐⭐⭐⭐ 中
转换函数 TO_CHAR, TO_DATE, TO_NUMBER, NVL ⭐⭐⭐⭐⭐ 中
条件函数 CASE, DECODE, COALESCE ⭐⭐⭐⭐ 中
分析函数 RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER, SUM(...) OVER ⭐⭐⭐ 高
高级函数 DBMS_RANDOM, CONNECT_BY_ROOT, LISTAGG ⭐⭐ 高

学习建议：

  • 新手：掌握聚合、字符串、日期、转换函数，覆盖 80% 日常需求
  • 进阶：熟练使用 CASE 和窗口函数，解决复杂业务场景
  • 专家：深入理解分析函数执行原理，优化大数据量查询性能

Oracle 函数体系庞大且功能强大，建议结合实际业务场景反复练习，方能融会贯通。

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