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标题: Oracle分析函数(Rank, Dense_rank, row_number) [打印本页]

作者: 张兴康 时间: 2020-4-9 13:56
标题: Oracle分析函数(Rank, Dense_rank, row_number)

一、使用rownum为记录排名：

【1】测试环境：
Name                                     Null? Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
REGION_ID                                        NUMBER(2)
CUSTOMER_ID                               NUMBER(2)
CUSTOMER_SALES                         NUMBER

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
      5          2             1224992
         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？

SQL> 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          5                   2       1224992

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。
①ROW_NUMBER：
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。
②DENSE_RANK：
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。
③RANK：
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：

SQL> select region_id, customer_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
---------- ----------- ---------- ---------- ---------- ----------

      8       18             1253840       11       11       11
      5          2                1224992       12       12       12
      9       23             1224992       12       12       13
      9       24             1224992       12       12       14
      10       30             1216858       15          13          15

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：
①假如客户就只需要指定数目的记录，那么采用row_number是最简单的，但有漏掉的记录的危险
②假如客户需要所有达到排名水平的记录，那么采用rank或dense_rank是不错的选择。至于选择哪一种则看客户的需要，选择dense_rank或得到最大的记录
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。

SQL> select region_id, customer_id,
            sum(customer_sales) total,
      rank() over(partition by region_id
                     order by sum(customer_sales) desc) rank,
      dense_rank() over(partition by region_id
                     order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
      row_number() over(partition by region_id
                     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。

作者: 张兴康 时间: 2020-4-9 13:56

作者: 陈晓龙 时间: 2020-4-10 08:58
高级

作者: 陈晓龙 时间: 2020-4-10 08:59

作者: 张兴康 时间: 2020-4-10 18:02

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