oracle分析函数Rank, Dense_rank, row_number

Wesley13
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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:

*对所有客户按订单总额进行排名按区域和客户订单总额进行排名找出订单总额排名前13位的客户找出订单总额最高、最低的客户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。

ROW_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。 

DENSE_RANKDense_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。 

RANKRank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:

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假如客户需要所有达到排名水平的记录,那么采用rankdense_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。

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