一、使用rownum为记录排名:
在前面一篇《》,我们认识了分析函数的基本应用,现在我们再来考虑下面几个问题:
②按区域和客户订单总额进行排名
③找出订单总额排名前13位的客户
④找出订单总额最高、最低的客户
⑤找出订单总额排名前25%的客户
按照前面第一篇文章的思路,我们只能做到对各个分组的数据进行统计,如果需要排名的话那么只需要简单地加上rownum不就行了吗?事实情况是否如此想象般简单,我们来实践一下。
【1】测试环境:
代码如下: desc user_order;
Name Null? Type
—————————————– ——– —————————-
REGION_ID NUMBER(2)
CUSTOMER_ID NUMBER(2)
CUSTOMER_SALES NUMBER
【2】测试数据:
代码如下: select * from user_order order by customer_sales;
REGION_ID CUSTOMER_ID CUSTOMER_SALES
———- ———– ————–
5 1 151162
10 29 903383
6 7 971585
10 28 986964
9 21 1020541
9 22 1036146
8 16 1068467
6 8 1141638
5 3 1161286
5 5 1169926
8 19 1174421
7 12 1182275
7 11 1190421
6 10 1196748
6 9 1208959
10 30 1216858
9 24 1224992
9 23 1224992
8 18 1253840
7 15 1255591
7 13 1310434
10 27 1322747
8 20 1413722
6 6 1788836
10 26 1808949
5 4 1878275
7 14 1929774
8 17 1944281
9 25 2232703
30 rows selected.
注意这里有3条记录的订单总额是一样的。假如我们现在需要筛选排名前12位的客户,如果使用rownum会有什么样的后果呢?
代码如下: select rownum,t.*
from (select *
from user_order
order by customer_sales desc) t
where rownum <= 12
order by customer_sales desc;
ROWNUM REGION_ID CUSTOMER_ID CUSTOMER_SALES
———- ———- ———– ————–
1 9 25 2232703
2 8 17 1944281
3 7 14 1929774
4 5 4 1878275
5 10 26 1808949
6 6 6 1788836
7 8 20 1413722
8 10 27 1322747
9 7 13 1310434
10 7 15 1255591
11 8 18 1253840
12 rows selected.
很明显假如只是简单地按rownum进行排序的话,我们漏掉了另外两条记录(参考上面的结果)。
二、使用分析函数来为记录排名:
针对上面的情况,Oracle从8i开始就提供了3个分析函数:rand,dense_rank,row_number来解决诸如此类的问题,下面我们来看看这3个分析函数的作用以及彼此之间的区别:
Rank,Dense_rank,Row_number函数为每条记录产生一个从1开始至N的自然数,N的值可能小于等于记录的总数。这3个函数的唯一区别在于当碰到相同数据时的排名策略。
Row_number函数返回一个唯一的值,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。
Dense_rank函数返回一个唯一的值,除非当碰到相同数据时,此时所有相同数据的排名都是一样的。
Rank函数返回一个唯一的值,除非遇到相同的数据时,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。
这样的介绍有点难懂,我们还是通过实例来说明吧,下面的例子演示了3个不同函数在遇到相同数据时不同排名策略:
代码如下: select region_id,customer_id,sum(customer_sales) total,
rank() over() rank,
dense_rank() over() dense_rank,
row_number() over() row_number
from user_order
group by region_id,customer_id;
REGION_ID CUSTOMER_ID TOTAL RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER
———- ———– ———- ———- ———- ———-
8 18 1253840 11 11 11
5 2 1224992 12 12 12
9 23 1224992 12 12
9 24 1224992 12 12
10 30 1216858
30 rows selected.
请注意上面的绿色高亮部分,这里生动的演示了3种不同的排名策略:
①对于第一条相同的记录,3种函数的排名都是一样的:12
②当出现第二条相同的记录时,Rank和Dense_rank依然给出同样的排名12;而row_number则顺延递增为13,依次类推至第三条相同的记录
③当排名进行到下一条不同的记录时,可以看到Rank函数在12和15之间空出了13,14的排名,因为这2个排名实际上已经被第二、三条相同的记录占了。而Dense_rank则顺序递增。row_number函数也是顺序递增
比较上面3种不同的策略,我们在选择的时候就要根据客户的需求来定夺了:
三、使用分析函数为记录进行分组排名:
上面的排名是按订单总额来进行排列的,现在跟进一步:假如是为各个地区的订单总额进行排名呢?这意味着又多了一次分组操作:对记录按地区分组然后进行排名。幸亏Oracle也提供了这样的支持,我们所要做的仅仅是在over函数中order by的前面增加一个分组子句:partition by region_id。
代码如下: select region_id,
sum(customer_sales) total,
rank() over(
order by sum(customer_sales) desc) rank,
dense_rank() over(
order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
row_number() over(
order by sum(customer_sales) desc) row_number
from user_order
group by region_id,customer_id;
REGION_ID CUSTOMER_ID TOTAL RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER
———- ———– ———- ———- ———- ———-
5 4 1878275 1 1 1
5 2 1224992 2 2 2
5 5 1169926 3 3 3
6 6 1788836 1 1 1
6 9 1208959 2 2 2
6 10 1196748 3 3 3
30 rows selected.
现在我们看到的排名将是基于各个地区的,而非所有区域的了!Partition by 子句在排列函数中的作用是将一个结果集划分成几个部分,这样排列函数就能够应用于这各个子集。
前面我们提到的5个问题已经解决了2个了(第1,2),剩下的3个问题(Top/Bottom N,First/Last,NTile)会在下一篇讲解。
以上就是Oracle中Rank,Dense_rank,row_number各个函数用法的全部内容,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。