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八个排行函数,四大排行函数

发布时间:2019-09-30 10:44编辑:1010cc安卓版浏览(187)

    不久前在MySQL中境遇分组排序查询时,遽然开采MySQL中从不row_number() over(partition by colname)这样的分组排序。
    同期由于MySQL中未有像样于SQL Server中的row_number()、rank()、dense_rank()等排名函数,全体找到以下达成形式,在此简单记录一下。

    正文为原创,如需转发,请声明作者和出处,谢谢!
    上一篇:SQL Server2007随想(2):公用表表明式(CTE)的递归调用

    ROWNUMBER() OVER( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)用法

    后天在利用多字段去重时,由于一些字段有三种只怕,只需依附局地字段张开去重,在互连网看看了rownumber() over(partition by col1 order by col2)去重的不二秘诀,十分不错,在此记录分享下:
      row_number() OVE奥德赛 ( PARTITION BY COL1 O冠道DE锐界 BY COL2) 表示依据COL1分组,在分组内部依据COL2排序,而此函数总结的值就象征每组内部排序后的一一编号(组内一而再的独一的).
      与rownum的分别在于:使用rownum举办排序的时候是先对结果集加入伪列rownum然后再进行排序,而此函数在含蓄排序从句后是先排序再总计行号码.

    row_number()rownum比比较多,功能越来越强一点(可以在每一种分组内从1开时排序).
    rank()是跳跃排序,有两个第二名时接下去就是第四名(一样是在相继分组内).
    dense_rank()l是三翻五次排序,有三个第二名时还是跟着第三名。比较之下row_number是从未有过重复值的.
    lag(arg1,arg2,arg3):
      arg1是从别的行再次来到的表明式
      arg2是希望物色的当下行分区的偏移量。是二个正的偏移量,是多个往回检索从前的行的数量。
      arg3是在arg2象征的数额越过了分组的范围时重回的值。

    函数语法:
    OPAP函数语法四有的:
    1.function 本人用于对窗口中的数据进行操作;
    2.partitioning clause 用于将结果集分区;
    3.order by clause 用于对分区中的数据开展排序;
    4.windowing clause 用于定义function在其上操作的行的成团,即function所影响的范围;

    RANK()
    dense_rank()
    【语法】RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause )
    dense_RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause )

    【作用】聚合函数RANK 和 dense_rank 重要的效果是计量一组数值中的排序值。
    【参数】dense_rank与rank()用法卓殊,
    【区别】dence_rank在并列关系是,相关品级不会跳过。rank则跳过
    rank()是跳跃排序,有八个第二名时接下去正是第四名(同样是在家家户户分组内)
    dense_rank()l是连接排序,有多个第二名时还是跟着第三名。
    【表达】Oracle分析函数

    ROW_NUMBER()
    【语法】ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)
    【功能】表示遵照COL1分组,在分组内部依据COL2排序,而以此值就意味着每组内部排序后的依次编号(组内一而再的独一的)
    row_number() 重返的重假如“行”的音讯,并未排行
    【参数】
    【表明】Oracle深入分析函数

    至关重要意义:用于取前几名,只怕最终几名等
    sum(...) over ...
    【作用】一而再求和剖析函数
    【参数】具体参示例
    【表明】Oracle深入分析函数

    lag()lead()
    【语法】
    lag(EXPR,<OFFSET>,<DEFAULT>) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause )
    LEAD(EXPR,<OFFSET>,<DEFAULT>) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause )
    【效用】表示遵照COL1分组,在分组内部根据COL2排序,而以此值就象征每组内部排序后的各样编号(组内接二连三的独一的)
    lead () 下三个值 lag() 上三个值

    【参数】
    EXPPRADO是从其余行重返的表明式
    OFFSET是缺省为1 的正数,表示相对行数。希望物色的脚下行分区的偏移量
    DEFAULT是在OFFSET表示的多少超越了分组的限制时再次来到的值。
    【表达】Oracle深入分析函数

    ---TEST FOR ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)
    DROP TABLE TEST_Y
    CREATE TABLE TEST_Y(
           ID VARCHAR2 (32) PRIMARY KEY ,
           NAME VARCHAR2 (20),
           AGE NUMBER(3 ),
           DETAILS VARCHAR2 (1000)
    );
    INSERT INTO TEST_Y VALUES(SYS_GUID(), '海子',20 ,'面朝大海,春暖花开');
    INSERT INTO TEST_Y VALUES(SYS_GUID(), '海子',30 ,'面朝大海,春暖花开');
    INSERT INTO TEST_Y VALUES(SYS_GUID(), '贝多芬',43 ,'致爱丽丝');
    INSERT INTO TEST_Y VALUES(SYS_GUID(), '普希金',34 ,'假如生活欺骗了你');
    INSERT INTO TEST_Y VALUES(SYS_GUID(), '杨过',23 ,'黯然销魂掌');
    INSERT INTO TEST_Y VALUES(SYS_GUID(), '小龙女',32 ,'神雕侠侣');
    INSERT INTO TEST_Y VALUES(SYS_GUID(), '李清照',21 ,'寻寻觅觅、冷冷清清');
    INSERT INTO TEST_Y VALUES(SYS_GUID(), '周芷若',18 ,'峨眉');
    INSERT INTO TEST_Y VALUES(SYS_GUID(), '赵敏',18 ,'自由');
    INSERT INTO TEST_Y VALUES(SYS_GUID(), '张无忌',20 ,'倚天屠龙记');
    INSERT INTO TEST_Y VALUES(SYS_GUID(), '张无忌',30 ,'倚天屠龙记');
    
    SELECT * FROM TEST_Y;
    
    
    ----1. ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)
    ---查询所有姓名,如果同名,则按年龄降序
    SELECT NAME ,AGE,DETAILS,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY NAME ORDER BY AGE DESC) FROM TEST_Y;
    

    图片 1

    ----通过上面的语句可知,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)中是按照NAME字段分组,按AGE字段排序的。
    ----如果只需查询出不重复的姓名即可,则可使用如下的语句
    SELECT * FROM (SELECT NAME,AGE,DETAILS ,ROW_NUMBER() OVER( PARTITION BY NAME ORDER BY AGE DESC)RN FROM TEST_Y )WHERE RN= 1;
    

    图片 2

    ----由查询结果可知,姓名相同年龄小的数据被过滤掉了;可以使用ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)对部分子弹进行去重处理
    
    
    ----2.RANK() OVER(PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)
    ----跳跃排序
    SELECT NAME ,AGE,DETAILS , RANK() OVER (PARTITION BY NAME ORDER BY AGE DESC) FROM TEST_Y;
    

    图片 3

    ----由查询结果可知,相同的并列,下一个则跳跃到并列所替的序列后:如有两个并列1,那么下一个则直接排为3,跳过2;
    
    ----3.DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)
    ----连续排序,当有多个并列时,下一个仍然连续有序
    

    图片 4

    ----由查询结果可知,当两个并列为1时,下一个仍连续有序为2,不跳跃到3
    
     Lag和Lead函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据和后N行的值。这种操作可以使用对相同表的表连接来实现,不过使用LAG和LEAD有更高的效率.
      Lag和Lead偏移量函数,其用途是:可以查出同一字段下一个值或上一个值,并作为新列存在表中.
    -----4.LAG(exp_str,offset,defval) OVER(PARTITION BY NAME ORDER BY AGE)
    -----exp_str 返回显示的字段;offset是exp_str字段的偏移量,默认是1,如offset=1表示返回当前exp_str的下一个exp_str;defval当该函数无值可用的情况下返回该值。
    (1) SELECT NAME ,AGE,DETAILS, LAG(NAME ,1, 'sue') OVER (PARTITION BY NAME ORDER BY AGE DESC ) FROM TEST_
    

    图片 5

    (2) SELECT NAME ,AGE,DETAILS, LAG(NAME ,2, 'sue') OVER (PARTITION BY NAME ORDER BY AGE DESC ) FROM TEST_Y
    

    图片 6

    (3) SELECT NAME ,AGE,DETAILS, LAG(NAME ,2, 'sue') OVER (ORDER BY AGE DESC ) FROM TEST_Y;
    

    图片 7

    ----5.LEAD(EXP_STR,OFFSET,DEFVAL) OVER(PARTITION BY NAME ORDER BY AGE)
    -----exp_str 返回显示的字段;offset是exp_str字段的偏移量,默认是1,如offset=1表示返回当前exp_str的上一个exp_str;
    -----defval当该函数无值可用的情况下返回该值。
    (1)SELECT NAME ,AGE,DETAILS, LEAD(NAME ,1, 'sue') OVER (PARTITION BY NAME ORDER BY AGE DESC ) FROM 
    

    图片 8

    (2) SELECT NAME ,AGE,DETAILS, LEAD(NAME ,2, 'sue') OVER (PARTITION BY NAME ORDER BY AGE DESC ) FROM TEST_Y
    

    图片 9

    (3) SELECT NAME ,AGE,DETAILS, LEAD(NAME ,1, 'sue') OVER (ORDER BY AGE DESC ) FROM TEST_Y;
    

    图片 10

    -----6.SUM(COL1) OVER([PARTITION BY COL2 ] [ORDER BY COL3])
    (1) SELECT NAME ,AGE,DETAILS,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY NAME ORDER BY AGE DESC),SUM (AGE) OVER( PART
    

    图片 11

    (2) SELECT NAME ,AGE,DETAILS,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY NAME ORDER BY AGE DESC),SUM (AGE) OVER( PAR
    

    图片 12

    (3)SELECT NAME ,AGE,DETAILS,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY NAME ORDER BY AGE DESC),SUM (AGE) OVER( ORDE
    

    图片 13

    (4) SELECT NAME ,AGE,DETAILS, SUM(AGE) OVER ()  FROM TEST_Y;
    

    图片 14

     

    以上内容摘要自:

     

    over()深入分析函数用于总计基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不一样之处是:对于每一个组再次回到多行,而聚合函数对于每一种组只再次回到一行。
    例子:

      排名函数是Sql Server二〇〇七新扩展的成效,上面简介一下他们各自的用法和区分。大家新建一张Order表并加上一些发端数据低价大家查阅效果。

     

        排名函数是SQL Server二〇〇六新加的效果。在SQL Server二〇〇七中有如下四个排行函数:

    sum(x) over( partition by y ORDER BY z ) 分析

     

    事先用过row_number(),rank()等排序与over( partition by ... O奥迪Q7DELAND BY ...),那八个相比好精晓: 先分组,然后在组内排行。

    前几日猝然遇上sum(...) over( partition by ... O昂科雷DEOdyssey BY ... ),居然搞不解决怎么推行的,所以查了些资料,做了下实际操作。

    1. 从最简便的早先

      sum(...) over( ),对具备行求和

      sum(...) over( order by ... ),和 = 第一行 到 与当下行同序号行的末尾一行的享有值求和,文字不太好驾驭,请看下图的算法剖析。

    with aa as
    ( 
    SELECT 1 a,1 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 2 a,2 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 3 a,3 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 4 a,4 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 5 a,5 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 6 a,5 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 7 a,2 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 8 a,2 b, 8 c FROM dual union
    SELECT 9 a,3 b, 3 c FROM dual
    )
    SELECT a,b,c,
    sum(c) over(order by b) sum1,--有排序,求和当前行所在顺序号的C列所有值
    sum(c) over() sum2--无排序,求和 C列所有值
    
    sum() over()
    

    图片 15

    1. 与 partition by 结合

      sum(...) over( partition by... ),同组内所行求和

      sum(...) over( partition by... order by ... ),同第1点中的排序求和规律,只是范围限制在组内

    with aa as
    ( 
    SELECT 1 a,1 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 2 a,2 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 3 a,3 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 4 a,4 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 5 a,5 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 6 a,5 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 7 a,2 b, 3 c FROM dual union
    SELECT 7 a,2 b, 8 c FROM dual union
    SELECT 9 a,3 b, 3 c FROM dual
    )
    SELECT a,b,c,sum(c) over( partition by b ) partition_sum,
    sum(c) over( partition by b order by a desc) partition_order_sum
      FROM aa;
    
    view sql
    

    图片 16

     

    上述内容摘要自:

     

    案例:

    有天地表CMSocial,圈子成员表CMSocialMember,圈子检查核对表CMSocialCheck,当中世界检查核对被驳回的话,修改消息后方可再度提交审核,相当于说圈子能够扭转多条世界审查音信。

    一经要查询某客商的一切世界,同有时候获取个中每条世界对应的那二日一条检查核对意况?(借使某客户MemberID=1 )

    SQL语句能够这么写:

    SELECT 
    S.CMSocialID,
    S.SocialName,
    S.SocialDescription,
    S.SocialLogo,
    S.SocialAuthority,
    S.Integral,
    S.SocialState,
    S.IsAvailable,
    SC.CheckState,
    SC.Notes,
    SM.CMSocialMemberID,
    SM.MemberID,
    SM.MemberName,
    SM.MemberIntegral,
    SM.EnterTime,
    SM.MemberState,
    SM.MemberRank,
    SM.IsRecommend
    FROM (SELECT * FROM CMSocialMember WHERE MemberID=1 AND IsDelete<>1 AND IsAvailable=1) AS SM 
    LEFT JOIN CMSocial AS S ON S.CMSocialID=SM.CMSocialID 
    LEFT JOIN (
    SELECT *
    FROM ( 
        SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY CMSocialID ORDER BY CreateTime DESC) AS group_index ,*  /* 根据 CMSocialID 分组,CreateTime倒序,生成分组内部序号 */
        FROM CMSocialCheck WHERE IsDelete<>1
        ) AS SCsub WHERE SCsub.group_index=1 /*取每个分组内部序号=1 的信息*/
    ) AS SC ON SC.CMSocialID=S.CMSocialID
    

     

    注意:

    SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY CMSocialID ORDER BY CreateTime DESC) AS group_index ,*      /* 依据 CMSocialID 分组,CreateTime倒序,生成分组内部序号 */
    FROM CMSocialCheck WHERE IsDelete<>1
    ) AS SCsub WHERE SCsub.group_index=1 /*取各样分组内部序号=1 的消息*/

     

    sql依照某贰个字段重复只取第一条数据
    行使解析函数row_number() over (partiion by ... order by ...)来进展分组编号,然后取分组标号值为1的记录就能够。方今主流的数据库都有支撑分析函数,很好用。
    内部,partition by 是钦命按什么字段实行分组,那一个字段值一样的记录就要联合签名编号;order by则是钦定在一直以来组中实行编号时是依据什么的顺序。
    示范(SQL Server 二零零七或上述适用):

    select s.*  
    from ( 
        select *, row_number() over (partition by [手机号] order by [店铺]) as group_idx  
        from table_name
    ) s
    where s.group_idx = 1
    

     

    主表1条数据,对应子表,附表多条数据,取独一:

    DECLARE @Status INT;
    SET @Status=1;
    SELECT  p.CFProjectID AS ID,pc.Status AS StatusID,* FROM dbo.CFProject p
    LEFT JOIN (
        select s.*  
        from ( 
            select *, row_number() over (partition by [SourceProjectID] order by [CFProjectID]) as group_idx  
            from dbo.CFProjectToCrowdSpace WHERE [Status]=@Status OR @Status IS NULL
        ) s
        where s.group_idx = 1
    ) pc ON pc.SourceProjectID=p.CFProjectId
    WHERE p.CreatorID=100273  AND p.Status=3  AND p.OrganizationID=180  ORDER  BY p.CreationTime DESC
    

     

    select *from (select name,class,score,rank() over(partition by class order by score desc) mm from t2 ) where mm=1

     

    先是创立一个表并插入测量试验数据。

    1. row_number

    因此class班级举行分组,并基于score分数实行排序,用rank()函数排序方法为mm列赋予序号,然后mm=1就足以找到每组的率先名,当然能够依照score就行倒序能够找到最终一名。

    图片 17图片 18

    create table demo.Student (
       ID int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
       StuNo varchar(32) NOT NULL,
       StuName varchar(10) NOT NULL,
       StuAge int(11) DEFAULT NULL,
       PRIMARY KEY (ID)
     )
     engine=innodb auto_increment=1 default charset=utf8 collate=utf8_general_ci;
    
    insert into demo.Student(StuNo,StuName,StuAge) values('A001','小明',22);
    insert into demo.Student(StuNo,StuName,StuAge) values('A005','小李',23);
    insert into demo.Student(StuNo,StuName,StuAge) values('A007','小红',24);
    insert into demo.Student(StuNo,StuName,StuAge) values('A003','小明',22);
    insert into demo.Student(StuNo,StuName,StuAge) values('A002','小李',23);
    insert into demo.Student(StuNo,StuName,StuAge) values('A004','小红',24);
    insert into demo.Student(StuNo,StuName,StuAge) values('A006','小王',25);
    
    select * from demo.Student;
    

    2. rank

    row_number() over(partition by ... order by ...)

    CREATE TABLE [dbo].[Order](
        [ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
        [UserId] [int] NOT NULL,
        [TotalPrice] [int] NOT NULL,
        [SubTime] [datetime] NOT NULL,
     CONSTRAINT [PK_Order] PRIMARY KEY CLUSTERED 
    (
        [ID] ASC
    )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
    ) ON [PRIMARY]
    
    GO
    SET IDENTITY_INSERT [dbo].[Order] ON 
    
    GO
    INSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (1, 1, 100, CAST(0x0000A419011D32AF AS DateTime))
    GO
    INSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (2, 2, 500, CAST(0x0000A419011D40BA AS DateTime))
    GO
    INSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (3, 3, 300, CAST(0x0000A419011D4641 AS DateTime))
    GO
    INSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (4, 2, 1000, CAST(0x0000A419011D4B72 AS DateTime))
    GO
    INSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (5, 1, 520, CAST(0x0000A419011D50F3 AS DateTime))
    GO
    INSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (6, 2, 2000, CAST(0x0000A419011E50C9 AS DateTime))
    GO
    SET IDENTITY_INSERT [dbo].[Order] OFF
    GO
    ALTER TABLE [dbo].[Order] ADD  CONSTRAINT [DF_Order_SubTime]  DEFAULT (getdate()) FOR [SubTime]
    GO
    

    测验数据如下:

    3. dense_rank

    简短的说row_number()从1起来,为每一条分组记录重返二个数字, row_number() over(order by score desc)是先把score 列降序,再为降序以往的没条xlh记录再次来到一个序号。(若无分组能够领略成将整个结果作为一个分组)

    表结交涉开首数据Sql

    图片 19

    4. ntile   
        上边分别介绍一下那多少个排名函数的服从及用法。在介绍在此以前借使有三个t_table表,表结构与表中的数量如图1所示:

    row_number() over(partition by class order by score desc)表示依照class分组,在分组内部根据 score 排序,而此函数总括的值就象征每组内部排序后的次第编号(组内一连的独一的)

     

     

    图片 20

    rank() over(partition by ... order by ...)
    dense_rank() over(partition by ... order by ...)

     

    实现row_number()名次函数,按学号(StuNo)排序。

    图1

    用作分数函数中关于排序的rank(),dense_rank(),row_number()。

      附上表结议和初阶数据图:

    -- @row_number:=0,设置变量@row_number的初始值为0。
    -- @row_number:=@row_number 1,累加@row_number的值。
    select ID,StuNo,StuName,StuAge,@row_number:=@row_number 1 as row_number 
    from demo.Student a,
    (
        select @row_number:=0
    ) b
    order by StuNo asc;
    

    里面田野(field)1字段的品类是int,田野先生2字段的类型是varchar

    rank() over是的效率是意识到钦赐条件后开展一个排行的榜单,可是有一个表征。借使是对学生排行,那么实用这几个函数,战表相同的两名是比量齐观(排行为1,2,2,4)

      图片 21

    结果如下:

    一、row_number

    dense_rank()的效果与利益和rank()很像,独一分歧就是,一样战绩并列今后,下一人同学并不空出并列所占的排行(排行为1,2,2,3)

     

    图片 22

        row_number函数的用处是非常常见,那么些函数的功用是为查询出来的每一行记录生成三个序号。row_number函数的用法如上边包车型地铁SQL语句所示:

    row_number()就区别了,它和地点三种的界别就很明确了,这些函数不须求考虑是还是不是并列,哪怕依据法则查询出来的数值一样也会开展连接名次。

    一、ROW_NUMBER

      row_number的用途的足够常见,排序最棒用她,常常能够用来落实web程序的分页,他会为查询出来的每一行记录生成一个序号,依次排序且不会再也,注意运用row_number函数时必须求用over子句选拔对某一列进行排序手艺生成序号。row_number用法实例:

     

    select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) as row_num,* from [Order]
    

     

      查询结果如下图所示:

      图片 23

      图中的row_num列就是row_number函数生成的序号列,其基本原理是先使用over子句中的排序语句对记录实行排序,然后遵照这几个顺序生成序号。over子句中的order by子句与SQL语句中的order by子句未有其他涉及,这两处的order by 能够完全差别,如以下sql,over子句中依据SubTime降序排列,Sql语句中则按TotalPrice降序排列。

    select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) as row_num,* from [Order] order by [TotalPrice] desc
    

      查询结果如下图所示:

      图片 24

      利用row_number能够完结web程序的分页,大家来询问钦定范围的表数据。例:依据订单提交时间倒序排列获取第三至第五条数据。

    with orderSection as
    (
        select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) rownum,* from [Order]
    )
    select * from [orderSection] where rownum between 3 and 5 order by [SubTime] desc
    

      查询结果如下图所示:

      图片 25

      注意:在使用row_number完成分页时供给极度注意一点,over子句中的order by 要与Sql排序记录中的order by 保持一致,不然获得的序号大概不是连接的。上边大家写二个例证来验证那或多或少,将方面Sql语句中的排序字段由SubTime改为TotalPrice。别的提一下,对于带有子查询和CTE的查询,子查询和CTE查询有序并不表示全数查询有序,除非呈现钦定了order by。

    with orderSection as
    (
        select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) rownum,* from [Order]
    )
    select * from [orderSection] where rownum between 3 and 5 order by [TotalPrice] desc
    

      查询结果如下图所示:

      图片 26

      

     

     

    对此多表查询,可认为空置加上一个判别来呈现查询数据为空的数目。

    二、RANK

      rank函数用于重回结果集的分区内每行的排行, 行的排行是相关行从前的排名数加一。轻便的话rank函数便是对查询出来的笔录实行排行,与row_number函数区别的是,rank函数思索到了over子句中排序字段值一样的地方,假如利用rank函数来生成序号,over子句中排序字段值同样的序号是一模二样的,后边字段值分歧等的序号将跳过同样的排行号排下二个,也正是相关行之前的排行数加一,可以了解为依据近期的记录数生成序号,前面包车型地铁笔录就那样类推。或然自己叙述的比较苍白,精通起来也相比较为难,大家一向上代码,rank函数的选用方法与row_number函数千篇一律。

    select RANK() OVER(order by [UserId]) as rank,* from [Order] 
    

      查询结果如下图所示:

      图片 27

      由上海教室能够观望,rank函数在扩充排名时,同一组的序号是一律的,而前边的则是依赖当下的记录数依次类推,图中第一、二条记下的客商Id一样,所以他们的序号是平等的,第三条记下的序号则是3。  

     

    贯彻rank()排行函数,按学生年龄(StuAge)排序。

    select row_number() over(order by field1) as row_number,* from t_table

    case when score is null then 1 else rank() over (partition by class order by score desc ) end as mm

    三、DENSE_RANK

      dense_rank函数的效能与rank函数类似,dense_rank函数在生成序号时是再三再四的,而rank函数生成的序号有十分的大大概不接二连三。dense_rank函数出现同样排名时,将不跳过大同小异排名号,rank值紧接上一回的rank值。在依次分组内,rank()是跳跃排序,有八个率先名时接下去就是第四名,dense_rank()是接连排序,有五个头名时依然跟着第二名。将方面包车型大巴Sql语句改由dense_rank函数来促成。

    select DENSE_RANK() OVER(order by [UserId]) as den_rank,* from [Order]
    

      查询结果如下图所示:

      图片 28

      图中第一、二条记下的客商Id同样,所以她们的序号是一律的,第三条记下的序号紧接上二个的序号,所感觉2不为3,前边的类比。

    -- @StuAge:=null,设置变量@StuAge的初始值为null
    -- @rank:=0,设置变量@rank的初始值为0
    -- @inRank:=1,设置变量@inRank的初始值为1
    -- if(@StuAge=StuAge,@rank,@rank:=@inRank),指定排序列的值不变时,@rank的值不变;指定排序列的值变化时,@rank的值跳变为@inRank内部计数的值
    -- @inRank:=@inRank 1,每一行自增1,用于实现内部计数
    select t.ID,t.StuNo,t.StuName,t.StuAge,t.row_rank 
    from 
    (
        select ID,StuNo,StuName,StuAge,if(@StuAge=StuAge,@rank,@rank:=@inRank) as row_rank,@inRank:=@inRank 1,@StuAge:=StuAge 
        from demo.Student a,
        (
            select @StuAge:=null,@rank:=0,@inRank:=1 
        ) b 
        order by StuAge asc 
    ) t;
    

        下边包车型地铁SQL语句的询问结果如图2所示。

    别的常用的深入分析函数:

    四、NTILE

      ntile函数能够对序号举办分组管理,将有序分区中的行分发到钦定数量的组中。 种种组有编号,编号从一同始。 对于每贰个行,ntile 将赶回此行所属的组的编号。那就一定于将查询出来的记录集放到钦点长度的数组中,每一个数组成分寄存一定数额的笔录。ntile函数为每条记下生成的序号就是那条记下全数的数组成分的目录(从1开端)。也可以将每一个分红记录的数组成分称为“桶”。ntile函数有一个参数,用来钦赐桶数。上边的SQL语句使用ntile函数对Order表实行了装桶处理:

    select NTILE(4) OVER(order by [SubTime] desc) as ntile,* from [Order]
    

      查询结果如下图所示:

      图片 29

      Order表的总记录数是6条,而地点的Sql语句ntile函数钦赐的组数是4,那么Sql Server二〇〇七是怎么来调节每一组应该分多少条记下呢?这里大家就要求领会ntile函数的分组依靠(约定)。

      ntile函数的分组依赖(约定):

      1、每组的记录数不能够超过它上一组的记录数,即编号小的桶放的笔录数不可能小于编号大的桶。**也正是说,第1组中的记录数只好大于等于第2组及然后各组中的记录数。**

      2、全数组中的记录数要么都一律,要么从某八个记下很少的组(命名称叫X)起初前边全部组的记录数都与该组(X组)的记录数一样。也正是说,若是有个组,前三组的记录数都是9,而第四组的记录数是8,那么第五组和第六组的记录数也不能不是8。

      这里对约定2开展详尽说美素佳儿下,以便于越来越好的驾驭。

      首先系统会去检查能否对全部满意条件的笔录实行平均分组,若能则直接平均分配就实现分组了;若不能够,则会先分出一个组,那个组分多少条记下呢?正是(总记录数/总组数) 1 条,之所以分配 (总记录数/总组数) 1 条是因为当不能够进行平均分组时,总记录数%总组数确定是腰缠万贯的,又因为分组约定1,所以先分出来的组需求 1条。

      分完事后系统会三翻五次去相比较余下的记录数和未分配的组数能或不可能张开平均分配,若能,则平均分配余下的笔录;若不能够,则再分出去一组,那个组的记录数也是(总记录数/总组数) 1条。

      然后系统继续去相比较余下的记录数和未分配的组数能或不可能扩充平均分配,若能,则平均分配余下的记录;若还是不可能,则再分配出去一组,继续相比较余下的......这样间接举办下去,直至分组达成。

      举个例证,将51条记下分配成5组,三分之二5==1不能够平均分配,则先分出来一组(51/5) 1=11条记下,然后相比余下的 51-11=40 条记下是或不是平均分配给未分配的4组,能平均分配,则剩下的4组,每组各40/4=10 条记下,分配完了,分配结果为:11,10,10,10,10,晓菜鸟本人起来就不当的感觉她会分配成 11,11,11,11,7。

      遵照上边的七个约定,能够得出如下的算法:

     

    //mod表示取余,div表示取整.
    if(记录总数 mod 桶数==0)
    {
      recordCount=记录总数 div 桶数;
      //将每桶的记录数都设为recordCount.
    }
    else
    {
      recordCount1=记录总数 div 桶数 1;
      int n=1;//n表示桶中记录数为recordCount1的最大桶数.
      m=recordCount1*n;
      while(((记录总数-m) mod (桶数- n)) !=0)
      {
        n  ;
        m=recordCount1*n;
      }
      recordCount2=(记录总数-m) div (桶数-n);
      //将前n个桶的记录数设为recordCount1.
      //将n 1个至后面所有桶的记录数设为recordCount2.
    }
    

     

    图片 30图片 31

    int recordTotal = 51;//记录总数.
    int tcount = 5;//总组数.
    string groupResult = "将"   recordTotal   "条记录分成"   tcount   "组,";
    int recordCount = 0;//平均分配时每组的记录数.
    //不能平均分配
    int recordCount1 = 0;//前n个组每组的记录数.
    int recordCount2 = 0;//第n 1组至后面所有组每个组的记录数.
    int n = 1;//组中记录数为recordCount1的最大组数(前n组).
    if (recordTotal % tcount == 0)//能平分.
    {
        recordCount = recordTotal / tcount;//每组的记录数.
    }
    else//不能平分.
    {
        recordCount1 = recordTotal / tcount   1;//不能平分则先分出一组-前n组每组的记录数.
        int m = recordCount1 * n;//已分配的记录数.
        while ((recordTotal - m) % (tcount - n) != 0)//余下的记录数和未分配的组不能进行平分.
        {
            //还是不能平分,继续分出一组.
            n  ;
            m = recordCount1 * n;
        }
        recordCount2 = (recordTotal - m) / (tcount - n);//余下的记录数和未分配的组能进行平分或者只剩下最后一组了-第n 1组至后面所有组每个组的记录数.
    }
    //输出.
    if (recordCount != 0)
    {
        groupResult  = "能平均分配,每组"   recordCount   "个.";
    }
    else
    {
        groupResult  = "不能平均分配,前"   n   "组,每组"   recordCount1   "个,";
        if (n < tcount - 1)
        {
            //groupResult  = "第"   (groupNumber   1)   "组至后面所有组,每组"   recordCount2   "个.";
            groupResult  = "第"   (n   1)   "组至第"   tcount   "组,每组"   recordCount2   "个.";
        }
        else
        {
            groupResult  = "第"   (n   1)   "组"   recordCount2   "个.";
        }
    }
    ViewData["result"] = groupResult;
    

    NTILE()函数算法实现代码

      

      分部方的算法,要是总记录数为59,总组数为5,则 n=4 , recordCount1=12 , recordCount2=11,分组结果为 :12,12,12,12,11。

      借使总记录数为53,总组数为5,则 n=3 , recordCount1=11 , recordCount2=10,分组结果为:11,11,11,10,10。

      就拿地点的例子来讲,总记录数为6,总组数为4,通过算法获得 n=2 , recordCount1=2 , recordCount2=1,分组结果为:2,2,1,1。

     

    select ntile,COUNT([ID]) recordCount from 
    (
        select NTILE(4) OVER(order by [SubTime] desc) as ntile,* from [Order]
    ) as t
    group by t.ntile
    

     

      运维Sql,分组结果如图:

      图片 32

      比对算法与Sql Server的分组结果是同样的,表达算法没错。:)

     

    总结:

    在使用排名函数的时候需求留意以下三点:

      1、排行函数必得有 OVE途锐 子句。

      2、排行函数必需有隐含 OSportageDECR-V BY 的 OVE福睿斯 子句。

      3、分组内从1方始排序。

     

    感谢:

      在博文的尾声本身要多谢园友 海岸线,他写的 SQL2007多个排行函数(row_number、rank、dense_rank和ntile)的比较 对本身帮忙不小,特别谢谢!

    本文由1010cc时时彩经典版发布于1010cc安卓版,转载请注明出处:八个排行函数,四大排行函数

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