Oracle开发之分析函数(Rank, Dense_rank, row_number)

一、使用rownum为记录排名：

在前面一篇《oracle开发之分析函数简介over》，我们认识了分析函数的基本应用，现在我们再来考虑下面几个问题：

①对所有客户按订单总额进行排名
②按区域和客户订单总额进行排名
③找出订单总额排名前13位的客户
④找出订单总额最高、最低的客户
⑤找出订单总额排名前25%的客户

按照前面第一篇文章的思路，我们只能做到对各个分组的数据进行统计，如果需要排名的话那么只需要简单地加上rownum不就行了吗？事实情况是否如此想象般简单，我们来实践一下。

【1】测试环境：

sql> desc user_order;

 name                                      null?    type
 ----------------------------------------- -------- ----------------------------
 region_id                                          number(2)
 customer_id                                  number(2)
 customer_sales                          number

【2】测试数据：

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.

注意这里有3条记录的订单总额是一样的。假如我们现在需要筛选排名前12位的客户，如果使用rownum会有什么样的后果呢？

sql> select rownum, t.*
    from (select *
            from user_order
           order by customer_sales desc) t
   where rownum <= 12
   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.

很明显假如只是简单地按rownum进行排序的话，我们漏掉了另外两条记录(参考上面的结果)。

二、使用分析函数来为记录排名：

针对上面的情况，oracle从8i开始就提供了3个分析函数：rand，dense_rank，row_number来解决诸如此类的问题，下面我们来看看这3个分析函数的作用以及彼此之间的区别：

rank，dense_rank，row_number函数为每条记录产生一个从1开始至n的自然数，n的值可能小于等于记录的总数。这3个函数的唯一区别在于当碰到相同数据时的排名策略。

①row_number：

row_number函数返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，排名按照记录集中记录的顺序依次递增。

②dense_rank：
dense_rank函数返回一个唯一的值，除非当碰到相同数据时，此时所有相同数据的排名都是一样的。

③rank：
rank函数返回一个唯一的值，除非遇到相同的数据时，此时所有相同数据的排名是一样的，同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间空出排名。

这样的介绍有点难懂，我们还是通过实例来说明吧，下面的例子演示了3个不同函数在遇到相同数据时不同排名策略：

sql> select region_id, customer_id, sum(customer_sales) total,
         rank() over(order by sum(customer_sales) desc) rank,
         dense_rank() over(order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
         row_number() over(order by sum(customer_sales) desc) row_number
    from user_order
   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.

请注意上面的绿色高亮部分，这里生动的演示了3种不同的排名策略：

①对于第一条相同的记录，3种函数的排名都是一样的：12

②当出现第二条相同的记录时，rank和dense_rank依然给出同样的排名12；而row_number则顺延递增为13，依次类推至第三条相同的记录

③当排名进行到下一条不同的记录时，可以看到rank函数在12和15之间空出了13,14的排名，因为这2个排名实际上已经被第二、三条相同的记录占了。而dense_rank则顺序递增。row_number函数也是顺序递增

比较上面3种不同的策略，我们在选择的时候就要根据客户的需求来定夺了：

①假如客户就只需要指定数目的记录，那么采用row_number是最简单的，但有漏掉的记录的危险

②假如客户需要所有达到排名水平的记录，那么采用rank或dense_rank是不错的选择。至于选择哪一种则看客户的需要，选择dense_rank或得到最大的记录

三、使用分析函数为记录进行分组排名：

上面的排名是按订单总额来进行排列的，现在跟进一步：假如是为各个地区的订单总额进行排名呢？这意味着又多了一次分组操作：对记录按地区分组然后进行排名。幸亏oracle也提供了这样的支持，我们所要做的仅仅是在over函数中order by的前面增加一个分组子句：partition by region_id。

sql> select region_id, customer_id,
               sum(customer_sales) total,
         rank() over(partition by region_id
                        order by sum(customer_sales) desc) rank,
         dense_rank() over(partition by region_id
                        order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
         row_number() over(partition by region_id
                        order by sum(customer_sales) desc) row_number
    from user_order
   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.

现在我们看到的排名将是基于各个地区的，而非所有区域的了！partition by 子句在排列函数中的作用是将一个结果集划分成几个部分，这样排列函数就能够应用于这各个子集。

前面我们提到的5个问题已经解决了2个了(第1,2)，剩下的3个问题(top/bottom n，first/last, ntile)会在下一篇讲解。

以上就是oracle中rank, dense_rank, row_number各个函数用法的全部内容，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。