SqlServer ROW_NUMBER() 排序函数
1.使用row_number()
函数进行编号:如
select email,customerID, ROW_NUMBER() over(order by psd) as rows from QT_Customer
原理:先按psd
进行排序,排序完后,给每条数据进行编号。
2.在订单中按价格的升序进行排序,并给每条记录进行排序
代码如下:
select DID,customerID,totalPrice,ROW_NUMBER() over(order by totalPrice) as rows from OP_Order
3.统计出每一个各户的所有订单并按每一个客户下的订单的金额 升序排序,同时给每一个客户的订单进行编号。这样就知道每个客户下几单了。
如图:
代码如下:
select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by totalPrice) as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order
4.统计每一个客户最近下的订单是第几次下的订单。
代码如下:
with tabs as
(
select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by totalPrice) as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order
)
select MAX(rows) as '下单次数',customerID from tabs group by customerID
5.统计每一个客户所有的订单中购买的金额最小,而且并统计改订单中,客户是第几次购买的。
如图:
上图:rows表示客户是第几次购买。
思路:利用临时表来执行这一操作
1.先按客户进行分组,然后按客户的下单的时间进行排序,并进行编号。
2.然后利用子查询查找出每一个客户购买时的最小价格。
3.根据查找出每一个客户的最小价格来查找相应的记录。
代码如下:
with tabs as
(
select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by insDT) as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order
)
select * from tabs
where totalPrice in
(
select MIN(totalPrice)from tabs group by customerID
)
5.筛选出客户第一次下的订单。
思路。利用rows=1
来查询客户第一次下的订单记录。
代码如下:
with tabs as
(
select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by insDT) as rows,* from OP_Order
)
select * from tabs where rows = 1
select * from OP_Order
6.rows_number()
可用于分页
思路:先把所有的产品筛选出来,然后对这些产品进行编号。然后在where
子句中进行过滤。
7.注意:在使用over等开窗函数时,over里头的分组及排序的执行晚于“where,group by,order by”的执行。
如下代码:
select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by insDT) as rows, customerID,totalPrice, DID from OP_Order where insDT>'2011-07-22'
以上代码是先执行where
子句,执行完后,再给每一条记录进行编号。
SqlServer四种排序:ROW_NUMBER()/RANK()/DENSE_RANK()/ntile() over()
首先,我们创建一些测试数据。
if OBJECT_ID('Tempdb.dbo.#Tmp') is not null
drop table #Tmp
create table #Tmp
(
name nvarchar(10)
)
insert into #Tmp
select N'张三'
union
select N'李四'
union
select N'王五'
union
select N'赵六'
union
select N'朱七'
union
select N'王八'
union all
select N'张三'
最后一个union用union all,因为我们多一行”张三”。
一、ROW_NUMBER() over(partition by columnname order by columnname)
select ROW_NUMBER()over(order by name) as num,* from #Tmp
可以得到按name
排序的结果集。
ROW_NUMBER() over()
还有一种用法,可以针对某列进行分组排序。
下面结果可以看到张三有1和2两个排序,而其他的名字排序都只有1。
select ROW_NUMBER()over(partition by name order by name) as num,* from #Tmp
二、RANK()over(order by columnname)
大家可以从下面的结果集看到,结果集少了5的编号,而有两个4的编号,然后直接跳到编号6。
select RANK()over(order by name),* from #Tmp
三、DENSE_RANK()over(order by columnname)
select DENSE_RANK()over(order by name),* from #Tmp
执行Sql
后发现,下面的结果集有2个编号4的行,紧接着就是编号5的行。
DENSE_RANK()
函数和RANK()
函数差不多。
RANK()
函数不管分几组,最后的编号一定和行数相同。
DENSE_RANK()
函数最后的编号和分组的数目有关。
四、NTILE()OVER(ORDER BY COLUMNNAME)
select NTILE(2)over(order by name),* from #Tmp
select NTILE(3)over(order by name),* from #Tmp
NTILE
后面的数字,是要把查询得到的结果平均分为几组。
如下图分为2和3组。
如果行数平均划分后还有余行,那么就把行分在最前面的几组上。
比如我们的结果有7行,要分为3组。
那么第一组3行,第二组2行,第三组2行。
如果我们结果有14行,平均分为3组。
那么第一组5行,第二组5行,第三组4行。
依此类推。