分析函數2(Rank, Dense_rank, row_number)
目錄
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1.使用rownum為記錄排名
2.使用分析函數來為記錄排名
3.使用分析函數為記錄進行分組排名
一、使用rownum為記錄排名：
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么只需要簡單地加上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.
注意這里有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會有什么樣的后果呢？
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、使用分析函數來為記錄排名：
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函數為每條記錄產生一個從1開始至N的自然數，N的值可能小于等于記錄的總數。這3個函數的唯一區別在于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，同時會在最后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，這里生動的演示了3種不同的排名策略：
①對于第一條相同的記錄，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則順延遞增為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，因為這2個排名實際上已經被第二、三條相同的記錄占了。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，那么采用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，那么采用rank或dense_rank是不錯的選擇。至于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、使用分析函數為記錄進行分組排名：
上面的排名是按訂單總額來進行排列的，現在跟進一步：假如是為各個地區的訂單總額進行排名呢？這意味著又多了一次分組操作：對記錄按地區分組然后進行排名。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于各個地區的，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于這各個子集。
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。