Oracle开发专题之：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：

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)

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.

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