原:http://www.cnblogs.com/wuyisky/archive/2010/02/24/oracle_rank.html
目錄
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1.使用rownum爲記錄排名
2.使用分析函數來爲記錄排名
3.使用分析函數爲記錄進行分組排名
一、使用rownum爲記錄排名:
在前面一篇《Oracle開發專題之:分析函數》,我們認識了分析函數的基本應用,現在我們再來考慮下面幾個問題:
①對所有客戶按訂單總額進行排名
②按區域和客戶訂單總額進行排名
③找出訂單總額排名前13位的客戶
④找出訂單總額最高、最低的客戶
⑤找出訂單總額排名前25%的客戶
按照前面第一篇文章的思路,我們只能做到對各個分組的數據進行統計,如果需要排名的話那麼只需要簡單地加上rownum不就行了嗎?事實情況是否如此想象般簡單,我們來實踐一下。
【1】測試環境:
SQL>
desc user_order;
Name Null? Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
REGION_ID
NUMBER(2)
CUSTOMER_ID NUMBER(2)
CUSTOMER_SALES NUMBER
【2】測試數據:
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.
注意這裏有3條記錄的訂單總額是一樣的。假如我們現在需要篩選排名前12位的客戶,如果使用rownum會有什麼樣的後果呢?
SQL>
select rownum, t.*
2
from (select
*
3
from user_order
4
order by customer_sales
desc) t
5
where rownum
<= 12
6
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.
很明顯假如只是簡單地按rownum進行排序的話,我們漏掉了另外兩條記錄(參考上面的結果)。
二、使用分析函數來爲記錄排名:
針對上面的情況,Oracle從8i開始就提供了3個分析函數:rand,dense_rank,row_number來解決諸如此類的問題,下面我們來看看這3個分析函數的作用以及彼此之間的區別:
Rank,Dense_rank,Row_number函數爲每條記錄產生一個從1開始至N的自然數,N的值可能小於等於記錄的總數。這3個函數的唯一區別在於當碰到相同數據時的排名策略。
①ROW_NUMBER:
Row_number函數返回一個唯一的值,當碰到相同數據時,排名按照記錄集中記錄的順序依次遞增。
②DENSE_RANK:
Dense_rank函數返回一個唯一的值,除非當碰到相同數據時,此時所有相同數據的排名都是一樣的。
③RANK:
Rank函數返回一個唯一的值,除非遇到相同的數據時,此時所有相同數據的排名是一樣的,同時會在最後一條相同記錄和下一條不同記錄的排名之間空出排名。
這樣的介紹有點難懂,我們還是通過實例來說明吧,下面的例子演示了3個不同函數在遇到相同數據時不同排名策略:
SQL>
select region_id, customer_id,
sum(customer_sales) total,
2 rank()
over(order
by
sum(customer_sales) desc) rank,
3 dense_rank()
over(order
by
sum(customer_sales) desc) dense_rank,
4 row_number()
over(order
by
sum(customer_sales) desc) row_number
5
from user_order
6
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.
請注意上面的綠色高亮部分,這裏生動的演示了3種不同的排名策略:
①對於第一條相同的記錄,3種函數的排名都是一樣的:12
②當出現第二條相同的記錄時,Rank和Dense_rank依然給出同樣的排名12;而row_number則順延遞增爲13,依次類推至第三條相同的記錄
③當排名進行到下一條不同的記錄時,可以看到Rank函數在12和15之間空出了13,14的排名,因爲這2個排名實際上已經被第二、三條相同的記錄佔了。而Dense_rank則順序遞增。row_number函數也是順序遞增
比較上面3種不同的策略,我們在選擇的時候就要根據客戶的需求來定奪了:
①假如客戶就只需要指定數目的記錄,那麼採用row_number是最簡單的,但有漏掉的記錄的危險
②假如客戶需要所有達到排名水平的記錄,那麼採用rank或dense_rank是不錯的選擇。至於選擇哪一種則看客戶的需要,選擇dense_rank或得到最大的記錄
三、使用分析函數爲記錄進行分組排名:
上面的排名是按訂單總額來進行排列的,現在跟進一步:假如是爲各個地區的訂單總額進行排名呢?這意味着又多了一次分組操作:對記錄按地區分組然後進行排名。幸虧Oracle也提供了這樣的支持,我們所要做的僅僅是在over函數中order
by的前面增加一個分組子句:partition by region_id。
SQL>
select region_id, customer_id,
sum(customer_sales) total,
2 rank()
over(partition
by region_id
order
by sum(customer_sales)
desc) rank,
3 dense_rank()
over(partition
by region_id
order
by sum(customer_sales)
desc) dense_rank,
4 row_number()
over(partition
by region_id
order
by sum(customer_sales)
desc) row_number
5
from user_order
6
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.
現在我們看到的排名將是基於各個地區的,而非所有區域的了!Partition by 子句在排列函數中的作用是將一個結果集劃分成幾個部分,這樣排列函數就能夠應用於這各個子集。
前面我們提到的5個問題已經解決了2個了(第1,2),剩下的3個問題(Top/Bottom N,First/Last, NTile)會在下一篇講解。