【分析函数】使用分析函数LAST_VALUE或11g LAG实现缺失数据填充及其区别

转载自:http://blog.chinaunix.net/uid-7655508-id-3736949.html  在“ 使用Partitioned Outer Join实现稠化报表 ”这篇文章中，讲述了实现稠化数据填充的方法。这篇文章和上述文章有所不同，主要讲述实现对指定的空行，按照前面非空或后面非空数据进行填充。原来这种实现数据填充的方法，主要是用LAST_VALUE+IGNORE NULLS（ 10g )实现，在11G中LAG分析函数也支持IGNORE NULLS，但是，在性能上，他们是有区别的。

      本文讨论2点内容：

     1.使用 分析函数 LAST_VALUE和11G LAG实现缺失数据填充。

     2.LAST_VALUE和LAG在实现缺失数据填充上的区别。

1.使用分析函数LAST_VALUE和11G LAG实现缺失数据填充。

      经常我们在报表中遇到这样的问题：

例1:对每行VAL为空的，向上找最近的不为空的VAL，然后填充到当前为止

[email protected]> SELECT * FROM t;         ID VAL        CATE ---------- ---------- ----------          1 VAL1       CATE0          2            CATE0          3            CATE0          4            CATE0          5            CATE0          6 VAL6       CATE1          7            CATE1          8            CATE1          9            CATE1 9 rows selected.

    在10g中有LAST_VALUE+IGNORE NULLS很好解决，如下：

[email protected]> SELECT ID,   2  last_value(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID) val,   3  cate   4  FROM t;         ID VAL        CATE ---------- ---------- ----------          1 VAL1       CATE0          2 VAL1       CATE0          3 VAL1       CATE0          4 VAL1       CATE0          5 VAL1       CATE0          6 VAL6       CATE1          7 VAL6       CATE1          8 VAL6       CATE1          9 VAL6       CATE1 9 rows selected.

    上面的SQL含义是ID排序直到当前行（默认是RANGE窗口），忽略VAL为空的值，因为是LAST_VALUE，所以找最近的不为空的VAL值来填充到当前行。在11G中，LAG分析函数也带IGNORE NULLS,所以也能实现上面的功能， 因为LAG是找当前行前面1行的值，所以需要加个NVL，LAST_VALUE不需要，它是直接找到当前行 ，否则有值的可能为空，如下：

[email protected]> SELECT ID,   2  nvl(val,lag(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID)) val,   3  cate   4  FROM t;         ID VAL        CATE ---------- ---------- ----------          1 VAL1       CATE0          2 VAL1       CATE0          3 VAL1       CATE0          4 VAL1       CATE0          5 VAL1       CATE0          6 VAL6       CATE1          7 VAL6       CATE1          8 VAL6       CATE1          9 VAL6       CATE1 9 rows selected.

        当然，具体需求总是复杂的，如果变换一下：

例2：如果前面找不到值填充（也就是前面的全是NULL），那么就向后查找最近的一条不为空的值填充。 如下：

[email protected]> select id,val,cate from t;         ID VAL        CATE ---------- ---------- ----------          1            CATE0          2            CATE0          3  VAL3      CATE0          4            CATE0          5            CATE0          6  VAL6      CATE1          7            CATE1          8            CATE1          9            CATE1 9 rows selected.

      对于ID=1和ID=2的行，因为前面找不到VAL的值，所以用ID=3的来填充。很显然，这里需要用到2次LAST_VALUE分析函数，一次是正常用当前行前面的VAL来填充，如果填充不了，就用按ID倒叙排列的最近一行来填充。如下：

[email protected]> SELECT ID,   2  nvl(last_value(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID),   3       last_value(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID DESC)) val,   4  cate   5  FROM t   6  ORDER BY ID;         ID VAL        CATE ---------- ---------- ----------          1 VAL3       CATE0          2 VAL3       CATE0          3 VAL3       CATE0          4 VAL3       CATE0          5 VAL3       CATE0          6 VAL6       CATE1          7 VAL6       CATE1          8 VAL6       CATE1          9 VAL6       CATE1 9 rows selected.

    黄色区域的数据还是按向上查找的填充方式，红色部分按照向下查找填充的方式。当然，也可以使用LAG或LEAD来实现：如下：

[email protected]> SELECT ID,   2  nvl(val,nvl(lag(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID),lag(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID DESC))) val,   3  cate   4  FROM t   5  ORDER BY ID;         ID VAL        CATE ---------- ---------- ----------          1 VAL3       CATE0          2 VAL3       CATE0          3 VAL3       CATE0          4 VAL3       CATE0          5 VAL3       CATE0          6 VAL6       CATE1          7 VAL6       CATE1          8 VAL6       CATE1          9 VAL6       CATE1 9 rows selected. [email protected]> SELECT ID,   2  nvl(val,nvl(lag(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID),lead(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID))) val,   3  cate   4  FROM t   5  ORDER BY ID;         ID VAL        CATE ---------- ---------- ----------          1 VAL3       CATE0          2 VAL3       CATE0          3 VAL3       CATE0          4 VAL3       CATE0          5 VAL3       CATE0          6 VAL6       CATE1          7 VAL6       CATE1          8 VAL6       CATE1          9 VAL6       CATE1 9 rows selected.

      有没有注意到，使用LAG，排序是ORDER BY ID DESC,使用LEAD，则排序是ORDER BY ID。因为LAG默认是找按照ID排序，找当前行之前的1行，LEAD则是找当前行之后的1行（都是忽略NULL后的结果）对应的值，所以它们这样写是等价的。但是为什么使用LAST_VALUE的时候，我没有用FIRST_VALUE+ORDER BY ID呢，显然这是不行的，  LAST_VALUE是按照排序，直到找到当前行，返回最大的ID对应的值（忽略NULL），它计算的不是当前行之前的1行值，FIRST_VALUE是按照排序，找对应窗口的最小ID对应的值（忽略NULL）。所以LAST_VALUE+ORDER BY ID DESC不等价于FIRST_VALUE+ORDER BY ID。见下表格，表示两者之间的区别：

                                         LAG/LEAD

ID	VAL	CATE	说明
1	CATE0	使用LAG+ORDER BY ID DESC（忽略NULL，并且是找当前行之前的最近不为NULL的行）, 则可以找到ID=3对应的行， 使用LEAD+ORDER BY ID，也可以找到ID=3的行（忽略NULL，找当前行之后最近不为NULL的行）
2	CATE0
3	VAL3	CATE0
4	CATE0
5	CATE0
6	VAL6	CATE1
7	CATE1
8	CATE1
9	CATE1

                                LAST_VALUE/FIRST_VALUE

ID	VAL	CATE	说明
1	CATE0	使用LAST_VALUE+ORDER BY ID DESC（忽略NULL，找离当前行最近的ID对应的VAL值，包括当前行，正确）, 则可以找到ID=3对应的行， 使用FIRST_VALUE+ORDER BY ID，（忽略NULL，找直到当前行的，因为ID=1的前面没有，所以必然还是NULL，ID=2的类似，当然可以+WINDOW窗口搞定）
2	CATE0
3	VAL3	CATE0
4	CATE0
5	CATE0
6	VAL6	CATE1
7	CATE1
8	CATE1
9	CATE1

--不加WINDOW窗口，不正确 [email protected]> SELECT ID,   2  nvl(last_value(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID),   3       first_value(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID)) val,   4  cate   5  FROM t   6  ORDER BY ID;         ID VAL        CATE ---------- ---------- ----------          1            CATE0          2            CATE0          3 VAL3       CATE0          4 VAL3       CATE0          5 VAL3       CATE0          6 VAL6       CATE1          7 VAL6       CATE1          8 VAL6       CATE1          9 VAL6       CATE1 9 rows selected. --加WINDOW窗口的FIRST_VALUE，正确 [email protected]> SELECT ID,   2  nvl(last_value(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID),   3       first_value(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID ROWS BETWEEN unbounded preceding AND unbounded following)) val,   4  cate   5  FROM t   6  ORDER BY ID;         ID VAL        CATE ---------- ---------- ----------          1 VAL3       CATE0          2 VAL3       CATE0          3 VAL3       CATE0          4 VAL3       CATE0          5 VAL3       CATE0          6 VAL6       CATE1          7 VAL6       CATE1          8 VAL6       CATE1          9 VAL6       CATE1 9 rows selected.

     例3：继续变换下需求，如果按照CATE分区域，每个区域内按照先从上面查找，找到则用最近的VAL填充，否则向下查找，用最近的VAL填充。 如下：

[email protected]> select id,val,cate from t;         ID VAL        CATE ---------- ---------- ----------          1            CATE0          2            CATE0          3 VAL3       CATE0          4            CATE0          5            CATE0          6            CATE1          7 VAL7       CATE1          8            CATE1          9            CATE1 9 rows selected.

    上面的ID=6的按照前面的方法，用ID=3的填充，但是现在要按CATE分区，所以应该用ID=7的填充，则前面分析函数要加上PARTITION BY子句：

[email protected]> SELECT ID,   2  nvl(last_value(val IGNORE NULLS) over(PARTITION BY cate ORDER BY ID),   3       last_value(val IGNORE NULLS) over( PARTITION BY cate ORDER BY ID DESC)) val,   4  cate   5  FROM t   6  ORDER BY ID;         ID VAL        CATE ---------- ---------- ----------          1 VAL3       CATE0          2 VAL3       CATE0          3 VAL3       CATE0          4 VAL3       CATE0          5 VAL3       CATE0          6 VAL7       CATE1          7 VAL7       CATE1          8 VAL7       CATE1          9 VAL7       CATE1 9 rows selected. SELECT ID, nvl(val,nvl(lag(val IGNORE NULLS) over(PARTITION BY cate ORDER BY ID),                lead(val IGNORE NULLS) over(PARTITION BY cate ORDER BY ID))) val,                cate FROM t ORDER BY ID; --结果一样，省略

2.LAST_VALUE和LAG在实现缺失数据填充上的区别。

    LAST_VALUE分析可以可以带WINDOW子句，而LAG分析函数不可以 ，这意味着，LAST_VALUE分析函数更强大，通过前面的例子可以看出，LAST_VALUE实现一般的缺失数据填充，不需要NVL的，而LAG还需要NVL,因为它们的含义是完全不同的。 比如要实现从之前开始找，再向后找至多2行，然后用最大的ID对缺失数据填充。 如果使用LAST_VALUE，因为现在不是找到当前行的最后一个ID对应的值了，所以，必须加NVL,否则有值也会被转掉：

[email protected]> SELECT ID,val,   2  nvl(val,last_value(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID ROWS BETWEEN unbounded preceding AND 2 following)) new_val,   3  cate   4  FROM t;         ID VAL        NEW_VAL                                     CATE ---------- ---------- ------------------------------------------- ----------          1 VAL1       VAL1                                        CATE0          2            VAL1                                        CATE0          3            VAL1                                        CATE0          4            VAL6                                        CATE0          5            VAL6                                        CATE0          6 VAL6       VAL6                                        CATE1          7            VAL6                                        CATE1          8            VAL6                                        CATE1          9            VAL6                                        CATE1 9 rows selected.

    如果上面的需求使用LAG分析函数来实现，那就比较复杂了。

另外LAG/LEAD分析函数带IGNORE NULLS是11G新特性，它的效率远远比LAST_VALUE要差：

先构造9999行数据如下：

[email protected]> DROP TABLE t; Table dropped. [email protected]> CREATE TABLE t AS SELECT LEVEL ID,decode(MOD(LEVEL,5),1,'VAL'||LEVEL) val,   2   'CATE'||(trunc((LEVEL-1)/5)) cate FROM dual CONNECT BY LEVEL<10000; Table created. [email protected]> select count(*) cnt,count(val) cnt_val from t;        CNT    CNT_VAL ---------- ----------       9999       2000 1 row selected.

测试缺失数据填充，为公平起见，LAST_VALUE也加上NVL：

[email protected]> SELECT ID,   2  nvl(val,last_value(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID)) val,   3  cate   4  FROM t; 9999 rows selected. Elapsed: 00:00:00.13 Statistics ----------------------------------------------------------           0  recursive calls           0  db block gets          31  consistent gets           0  physical reads           0  redo size      207607  bytes sent via SQL*Net to client        7741  bytes received via SQL*Net from client         668  SQL*Net roundtrips to/from client           1  sorts (memory)           0  sorts (disk)        9999  rows processed [email protected]> SELECT ID,   2  nvl(val,lag(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID)) val,   3  cate   4  FROM t; 9999 rows selected. Elapsed: 00:00:22.49 Statistics --------------------------------------------------------           0  recursive calls           0  db block gets          31  consistent gets           0  physical reads           0  redo size      207607  bytes sent via SQL*Net to client        7741  bytes received via SQL*Net from client         668  SQL*Net roundtrips to/from client           1  sorts (memory)           0  sorts (disk)        9999  rows processed

    统计信息完全一样，但是LAST_VALUE是0.13s,LAG是22.49s,效率差别太大。经过10046跟踪，发现LAG分析函数+IGNORE NULLS大量消耗CPU，FETCH阶段消耗大量CPU TIME。如下：

SELECT ID, nvl(val,lag(val IGNORE NULLS) over(ORDER BY ID)) val, cate FROM t call count cpu elapsed disk query current rows ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- Parse 1 0.00 0.02 0 1 0 0 Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0 Fetch 668 21.98 22.08 0 31 0 9999 ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- total 670 21.98 22.11 0 32 0 9999

    看来LAG/LEAD的IGNORE NULLS内部实现比较差，效率远远不如LAST_VALUE的IGNORE NULLS内部实现，当然不加IGNORE NULLS的LAG/LEAD效率还是不错的，对于ORACLE新特性，一定要做足测试，慎用，期待12C能够优化LAG/LEAD IGNORE NULLS。