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Oracle开发之分析函数(Rank, Dense_rank, row_number)

  • 时间:2021-08-12 15:50 编辑: 来源: 阅读:
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摘要:Oracle开发之分析函数(Rank, Dense_rank, row_number)
[b]一、使用rownum为记录排名:[/b] 在前面一篇《[url=http://www.1sucai.cn/article/85116.htm]Oracle开发之分析函数简介Over[/url]》,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: ①对所有客户按订单总额进行排名 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:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
SQL> desc user_order;
 Name                                      Null?    Type  ----------------------------------------- -------- ----------------------------  REGION_ID                                          NUMBER(2)  CUSTOMER_ID                                  NUMBER(2)  CUSTOMER_SALES                          NUMBER 【2】测试数据:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
SQL> 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          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?
[u]复制代码[/u] 代码如下:
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 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)。 [b]二、使用分析函数来为记录排名:[/b] 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:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
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   30 rows selected. [b]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:[/b] 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 [b]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:[/b] 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 [b]三、使用分析函数为记录进行分组排名:[/b] 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。
[u]复制代码[/u] 代码如下:
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。 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编程素材网。
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