oracle分析函數Rank, Dense_rank, row_number

1、使用rownum爲記錄排名：

在前面一篇《Oracle開發專題之：分析函數》，咱們認識了分析函數的基本應用，如今咱們再來考慮下面幾個問題：

①對全部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，咱們只能作到對各個分組的數據進行統計，若是須要排名的話那麼只須要簡單地加上rownum不就好了嗎？事實狀況是否如此想象般簡單，咱們來實踐一下。

【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同樣的。假如咱們如今須要篩選排名前12位的客戶，若是使用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，咱們漏掉了另外兩條記錄(參考上面的結果)。

2、使用分析函數來爲記錄排名：

針對上面的狀況，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，下面咱們來看看這3個分析函數的做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的天然數，N的值可能小於等於記錄的總數。這3個函數的惟一區別在於當碰到相同數據時的排名策略。

①ROW_NUMBER：

Row_number函數返回一個惟一的值，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函數返回一個惟一的值，除非當碰到相同數據時，此時全部相同數據的排名都是同樣的。 

③RANK：
Rank函數返回一個惟一的值，除非遇到相同的數據時，此時全部相同數據的排名是同樣的，同時會在最後一條相同記錄和下一條不一樣記錄的排名之間空出排名。

這樣的介紹有點難懂，咱們仍是經過實例來講明吧，下面的例子演示了3個不一樣函數在遇到相同數據時不一樣排名策略：

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種不一樣的排名策略：

①對於第一條相同的記錄，3種函數的排名都是同樣的：12

②當出現第二條相同的記錄時，Rank和Dense_rank依然給出一樣的排名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一樣的記錄時，能夠看到Rank函數在12和15之間空出了13,14的排名，由於這2個排名實際上已經被第2、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種不一樣的策略，咱們在選擇的時候就要根據客戶的需求來定奪了：

①假如客戶就只須要指定數目的記錄，那麼採用row_number是最簡單的，但有漏掉的記錄的危險

②假如客戶須要全部達到排名水平的記錄，那麼採用rank或dense_rank是不錯的選擇。至於選擇哪種則看客戶的須要，選擇dense_rank或獲得最大的記錄

3、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，如今跟進一步：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做：對記錄按地區分組而後進行排名。幸好Oracle也提供了這樣的支持，咱們所要作的僅僅是在over函數中order by的前面增長一個分組子句：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.

如今咱們看到的排名將是基於各個地區的，而非全部區域的了！Partition by 子句在排列函數中的做用是將一個結果集劃分紅幾個部分，這樣排列函數就可以應用於這各個子集。