好用的排名函数~ROW_NUMBER(),RANK(),DENSE_RANK() 三兄弟
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了好用的排名函数~ROW_NUMBER(),RANK(),DENSE_RANK() 三兄弟相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
排名函数三兄弟,一看名字就知道,都是为了排名而生!但是各自有各自的特色!以下一个例子说明问题!(以下栗子没有使用Partition By 的关键字,整个结果集进行排序)
RANK 每个值一个排名,同样的值排同样的位置,如第一名有2个,下一个值就要排第三,如此类推,表现如下面的 RandNr 列
DENSE_RANK 每个值一个排名,跟Rank 不一致的地方在于它不跳号,会1,2,3 那样排下来
ROW_NUMBER 每行一个排序值,遇到相同的排序条件的时候,按照顺序给值,对应表现如下面RowNr 列
;WITH CTE1(ID,Col1) AS ( SELECT 1 ,‘AA‘ UNION ALL SELECT 1 ,‘AA‘ UNION ALL SELECT 2 ,‘BB‘ UNION ALL SELECT 3 ,‘CC‘ UNION ALL SELECT 3 ,‘CC‘ UNION ALL SELECT 4 ,‘DD‘ UNION ALL SELECT 5 ,‘EE‘ ) SELECT RANK() OVER (ORDER BY ID) AS RankNr, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY ID) AS DenseNr, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY ID) AS RowNr, * FROM CTE1 RankNr DenseNr RowNr ID Col1 -------------------- -------------------- -------------------- ----------- ---- 1 1 1 1 AA 1 1 2 1 AA 3 2 3 2 BB 4 3 4 3 CC 4 3 5 3 CC 6 4 6 4 DD 7 5 7 5 EE
然后其实说起排名函数,over 子句的作用也是相当关键的。
Over 子句后面的内容基本如下
Over(
Partition By AAA,BBB --表示按照AAA,BBB进行分组,每个分组从1开始计数,如果忽略 Partition By 关键字,就当整个结果集作为一个分组来排序
Order by CCC asc,DDD desc --表示按照ccc,ddd 的执行排序赋予排序值,如果没有特定的排序顺序怎么办呢? 可以使用 (select 1) 或者用 newid() 这个就用于随机排序用的
)
三兄弟讲完了~扯一下其它方面的
然而Over 子句还有一个更有用的用法,当使用窗口聚合函数(不是排序函数了) 的时候。Over 子句除了可以指定分组之外(这个貌似是2012之后的版本才支持,2012之前的版本只支持结果集的全部聚合),
比方说我还是拿回之前生成了500行数据的测试表(数据没有贴完整了),有时候做对比和统计还是相当有用的哟~~~
SELECT ID, SUM(ID) OVER (ORDER BY (SELECT 1) ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS Nr1, --从首行累加到当前行 SUM(ID) OVER (ORDER BY (SELECT 1) ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS Nr2, --前一行和当前行求和 SUM(ID) OVER (ORDER BY (SELECT 1) ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 1 FOLLOWING ) AS Nr3 --后一行和当前行求和 FROM dbo.Tmp123 ID Nr1 Nr2 Nr3 ----------- ----------- ----------- ----------- 1 1 1 3 2 3 3 5 3 6 5 7 4 10 7 9 5 15 9 11 6 21 11 13 7 28 13 15 8 36 15 17 9 45 17 19 10 55 19 21 11 66 21 23 12 78 23 25 13 91 25 27 14 105 27 29
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MySql中row_number()rank()dense_rank() 的区别
Oracle:row_number()rank()dense_rank()
[HIVE] rank() dense_rank() row_number()的学习
Spark2 DataFrame数据框常用操作之分析函数--排名函数row_number,rank,dense_rank,percent_rank