Oracle 如何算出多列的平均数（oracle 几列平均数）

Oracle 如何算出多列的平均数

在数据分析中，计算平均数是一项非常基础的工作。Oracle数据库中提供了多种方法用于计算多个列的平均值。下面介绍一些常用的方式。

使用AVG函数

AVG函数是Oracle中用于计算列平均值的函数之一。它可以计算一个或多个列的平均值。下面以一个订单表为例，假设我们需要计算订单总价、订单金额和订单数量的平均值：

CREATE TABLE orders (

order_id NUMBER,

order_total_price NUMBER,

order_amount NUMBER,

order_quantity NUMBER

);

INSERT INTO orders VALUES (1, 100, 50, 10);

INSERT INTO orders VALUES (2, 150, 70, 20);

INSERT INTO orders VALUES (3, 200, 90, 30);

使用AVG函数计算多列平均值的SQL语句如下：

SELECT AVG(order_total_price), AVG(order_amount), AVG(order_quantity) FROM orders;

该语句将返回总金额、订单金额和订单数量的平均值。

使用ROLLUP子句

ROLLUP子句是Oracle中用于计算多维度聚合数据的方法。它可以为每个分组级别返回一个总计，也可以为整个结果集返回一个总计。下面以一个销售表为例，假设我们需要计算各个销售年份和季度的销售额以及总销售额：

CREATE TABLE sales (

sale_id NUMBER,

sale_amount NUMBER,

sale_date DATE

);

INSERT INTO sales VALUES (1, 100, ’01-JAN-2020′);

INSERT INTO sales VALUES (2, 150, ’01-FEB-2020′);

INSERT INTO sales VALUES (3, 200, ’01-MAR-2020′);

INSERT INTO sales VALUES (4, 300, ’01-APR-2020′);

INSERT INTO sales VALUES (5, 250, ’01-MAY-2020′);

使用ROLLUP子句计算多列平均值的SQL语句如下：

SELECT TO_CHAR(sale_date, ‘YYYY’) AS year, TO_CHAR(sale_date, ‘Q’) AS quarter, SUM(sale_amount)

FROM sales

GROUP BY ROLLUP(TO_CHAR(sale_date, ‘YYYY’), TO_CHAR(sale_date, ‘Q’));

该语句将返回每年、每季度的销售额以及总销售额。

使用CUBE子句

CUBE子句是Oracle中另一种用于计算多维度聚合数据的方法。它与ROLLUP类似，但可以计算更多的组合。下面以一个销售表为例，假设我们需要计算各个销售年份、季度和月份的销售额以及总销售额：

CREATE TABLE sales (

sale_id NUMBER,

sale_amount NUMBER,

sale_date DATE

);

INSERT INTO sales VALUES (1, 100, ’01-JAN-2020′);

INSERT INTO sales VALUES (2, 150, ’01-FEB-2020′);

INSERT INTO sales VALUES (3, 200, ’01-MAR-2020′);

INSERT INTO sales VALUES (4, 300, ’01-APR-2020′);

INSERT INTO sales VALUES (5, 250, ’01-MAY-2020′);

使用CUBE子句计算多列平均值的SQL语句如下：

SELECT TO_CHAR(sale_date, ‘YYYY’) AS year, TO_CHAR(sale_date, ‘Q’) AS quarter, TO_CHAR(sale_date, ‘MM’) AS month, SUM(sale_amount)

FROM sales

GROUP BY CUBE(TO_CHAR(sale_date, ‘YYYY’), TO_CHAR(sale_date, ‘Q’), TO_CHAR(sale_date, ‘MM’));

该语句将返回每年、每季度、每个月份的销售额以及总销售额。

综上所述，Oracle中计算多列平均值的方法有很多种，可以根据具体的数据结构和分析需求来选择不同的方法。在实际应用中，还可根据需要与其他函数和关键字结合使用，以方便地完成数据分析任务。