Oracle：分析函数2(Rank, Dense_rank, row_number)

目录

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1.使用rownum为记录排名

2.使用分析函数来为记录排名

3.使用分析函数为记录进行分组排名


一、使用rownum为记录排名：



在前面一篇《Oracle开发专题之：分析函数》，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：



SQL
>

desc
user_order;



Name
Null
? Type



--
--------------------------------------- -------- ----------------------------



REGION_ID
NUMBER
(
2
)



CUSTOMER_ID
NUMBER
(
2
)



CUSTOMER_SALES
NUMBER

【2】测试数据：



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？



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,



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.

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,



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.

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。

参考资料：《Mastering Oracle SQL》(By Alan Beaulieu
, Sanjay Mishra
O'Reilly June 2004 0-596-00632-2)