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mengxiangfeiyan:
好啊。。。。。
Oracle删除表,删除数据以及恢复数据、利用现有表创建新表
http://blog.csdn.net/tomatofly/article/details/5939045
首先来说一下rownum与rowid含义:
顾名思义rownum就是行数/行号,而rowid就是编码/编号/唯一识别号,所以他是类似“AAAR8gAAEAAAAErAAK”的编号,注意他是没有先后顺序的,也就是说他和数据入库时间没有任何关系,打个比方:他就像磁盘、内存存储数据用的是16进制的地址一样。
他们都是伪列,可以理解成表中的一个列只是他们并不是你创建的。同样是伪列区别是什么呢?
rowid是你录入数据时有数据库自动为这条记录添加的唯一的18位编号是一个物理编号用于找到这条记录(顺便说一句这也是为什么数据优调的时候强调尽量使用rowid的原因),他是不会随着查询而改变的 除非在表发生移动(比如表空间变化,数据导入/导出以后),才会发生变化。
rownum是根据sql查询后得到的结果自动加上去的,但是他却不受到sql中order by排序的影响,因为他和rowid的顺序一样是系统按照记录插入时的顺序给记录排的号(顺序的、无跳跃)。 但是如果你想让rownum和order by一样的顺序 那么可以使用子查询,形如:select rownum,t.* from (select * from 表空间名 order by 字段名) t 这样的话rownum就是根据该字段进行排序的编号了,为什么会这样呢,本人理解:rownum是根据表记录输出的行号,与筛选语句、排序语句都无关所以当用子查询时等于生成了一个表于是就按照这张表从1开始排序了。 同样,也可以用下面要提得到的分析函数中的row_number() over(order by 需要排序的字段名)。
值得一提的是MSSQL是没有rownum和rowid的。
下面说说分析函数row_number()、rank()、dense_rank()
ROW_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。 row_number()和rownum差不多,功能更强一点(可以在各个分组内从1开时排序),因为row_number()是分析函数而rownum是伪列所以row_number()一定要over而rownum不能over。
RANK():
Rank函数返回一个唯一的值,除非遇到相同的数据,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。rank()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名(同样是在各个分组内)。
DENSE_RANK():
Dense_rank函数返回一个唯一的值,除非当碰到相同数据,此时所有相同数据的排名都是一样的。
dense_rank()是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名。他和row_number的区别在于row_number是没有重复值的。
下面举个例子:
【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.
【3】row_number()、rank()、dense_rank()这三个分析函数的区别实例
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.
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
http://www.cnblogs.com/lizw/archive/2007/04/26/729004.html
over(partition by..) 的运用
oracle的分析函数over 及开窗函数
一:分析函数over
Oracle从8.1.6开始提供分析函数,分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是
对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行。
下面通过几个例子来说明其应用。
1:统计某商店的营业额。
date sale
1 20
2 15
3 14
4 18
5 30
规则:按天统计:每天都统计前面几天的总额
得到的结果:
DATE SALE SUM
----- -------- ------
1 20 20 --1天
2 15 35 --1天+2天
3 14 49 --1天+2天+3天
4 18 67 .
5 30 97 .
2:统计各班成绩第一名的同学信息
NAME CLASS S
----- ----- ----------------------
fda 1 80
ffd 1 78
dss 1 95
cfe 2 74
gds 2 92
gf 3 99
ddd 3 99
adf 3 45
asdf 3 55
3dd 3 78
通过:
--
select * from
(
select name,class,s,rank()over(partition by class order by s desc) mm from t2
)
where mm=1
--
得到结果:
NAME CLASS S MM
----- ----- ---------------------- ----------------------
dss 1 95 1
gds 2 92 1
gf 3 99 1
ddd 3 99 1
注意:
1.在求第一名成绩的时候,不能用row_number(),因为如果同班有两个并列第一,row_number()只返回一个结果
2.rank()和dense_rank()的区别是:
--rank()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名
--dense_rank()l是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名
3.分类统计 (并显示信息)
A B C
-- -- ----------------------
m a 2
n a 3
m a 2
n b 2
n b 1
x b 3
x b 2
x b 4
h b 3
select a,c,sum(c)over(partition by a) from t2
得到结果:
A B C SUM(C)OVER(PARTITIONBYA)
-- -- ------- ------------------------
h b 3 3
m a 2 4
m a 2 4
n a 3 6
n b 2 6
n b 1 6
x b 3 9
x b 2 9
x b 4 9
如果用sum,group by 则只能得到
A SUM(C)
-- ----------------------
h 3
m 4
n 6
x 9
无法得到B列值
=====
select * from test
数据:
A B C
1 1 1
1 2 2
1 3 3
2 2 5
3 4 6
---将B栏位值相同的对应的C 栏位值加总
select a,b,c, SUM(C) OVER (PARTITION BY B) C_Sum
from test
A B C C_SUM
1 1 1 1
1 2 2 7
2 2 5 7
1 3 3 3
3 4 6 6
---如果不需要已某个栏位的值分割,那就要用 null
eg: 就是将C的栏位值summary 放在每行后面
select a,b,c, SUM(C) OVER (PARTITION BY null) C_Sum
from test
A B C C_SUM
1 1 1 17
1 2 2 17
1 3 3 17
2 2 5 17
3 4 6 17
求个人工资占部门工资的百分比
SQL> select * from salary;
NAME DEPT SAL
---------- ---- -----
a 10 2000
b 10 3000
c 10 5000
d 20 4000
SQL> select name,dept,sal,sal*100/sum(sal) over(partition by dept) percent from salary;
NAME DEPT SAL PERCENT
---------- ---- ----- ----------
a 10 2000 20
b 10 3000 30
c 10 5000 50
d 20 4000 100
二:开窗函数
开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化,举例如下:
1:
over(order by salary) 按照salary排序进行累计,order by是个默认的开窗函数
over(partition by deptno)按照部门分区
2:
over(order by salary range between 5 preceding and 5 following)
每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过5,之后行幅度值不超过5
例如:对于以下列
aa
1
2
2
2
3
4
5
6
7
9
sum(aa)over(order by aa range between 2 preceding and 2 following)
得出的结果是
AA SUM
---------------------- -------------------------------------------------------
1 10
2 14
2 14
2 14
3 18
4 18
5 22
6 18
7 22
9 9
就是说,对于aa=5的一行 ,sum为 5-1<=aa<=5+2 的和
对于aa=2来说 ,sum=1+2+2+2+3+4=14 ;
又如 对于aa=9 ,9-1<=aa<=9+2 只有9一个数,所以sum=9 ;
3:其它:
over(order by salary rows between 2 preceding and 4 following)
每行对应的数据窗口是之前2行,之后4行
4:下面三条语句等效:
over(order by salary rows between unbounded preceding and unbounded following)
每行对应的数据窗口是从第一行到最后一行,等效:
over(order by salary range between unbounded preceding and unbounded following)
等效
over(partition by null)
sum(nid) over(partition by v1 order by nid)(2007-05-16 16:22:48)
分类:sql语句
SQL> select n1,v1,nid,sum(nid) over(order by nid) as sum
2 from t1;
N1 V1 NID SUM
---------- ---------- ---------- ----------
1 aa 61 61
2 aa 62 123
3 aa 63 186
4 aa 64 250
取nid列的累积和,即下面以emp表为例的按部门“连续”求总和
==================================================================
按v1分组取nid的和
SQL> select v1,sum(nid) over (partition by v1 order by v1) as sum_nid from t1;
V1 SUM_NID
---------- ----------
aa 187
aa 187
aa 187
bb 83
按v1分组取nid的和,并重复行只显示一行
SQL> select distinct * from (select v1,sum(nid) over (partition by v1) as sum_nid from t1);
V1 SUM_NID
---------- ----------
aa 187
bb 83
==================================================================
再以emp为例
使用子分区查出各部门薪水连续的总和。注意按部门分区 over(...)条件的不同
sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 按部门“连续”求总和
sum(sal) over (partition by deptno) 按部门求总和
sum(sal) over (order by deptno,ename) 不按部门“连续”求总和
sum(sal) over () 不按部门,求所有员工总和,效果等同于sum(sal)。
sql> break on deptno skip 1 -- 为效果更明显,把不同部门的数据隔段显示。
SQL> select deptno,ename,sal,
2 sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 部门连续求和,
3 sum(sal) over (partition by deptno) 部门总和,
4 100*round(sal/sum(sal) over (partition by deptno),4) 部门份额,
5 sum(sal) over () 总和,
6 sum(sal) over (order by deptno,ename) 连续求和,
7 100*round(sal/sum(sal) over (),4) 总份额
8 from emp;
DEPTNO ENAME SAL 部门连续求和 部门总和 部门份额 总和 连续求和 总份额
---------- ---------- ---------- ------------ ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
10 CLARK 2450 2450 8750 28 29025 2450 8.44
KING 5000 7450 8750 57.14 29025 7450 17.23
MILLER 1300 8750 8750 14.86 29025 8750 4.48
20 ADAMS 1100 1100 10875 10.11 29025 9850 3.79
FORD 3000 4100 10875 27.59 29025 12850 10.34
JONES 2975 7075 10875 27.36 29025 15825 10.25
SCOTT 3000 10075 10875 27.59 29025 18825 10.34
SMITH 800 10875 10875 7.36 29025 19625 2.76
30 ALLEN 1600 1600 9400 17.02 29025 21225 5.51
BLAKE 2850 4450 9400 30.32 29025 24075 9.82
JAMES 950 5400 9400 10.11 29025 25025 3.27
MARTIN 1250 6650 9400 13.3 29025 26275 4.31
TURNER 1500 8150 9400 15.96 29025 27775 5.17
WARD 1250 9400 9400 13.3 29025 29025 4.31
已选择14行。
综合的例子,求和规则有按部门分区的,有不分区的例子
SQL> select deptno,ename,sum(sal) over(partition by deptno order by sal) as sum_sal,
2 sum(sal) over(order by deptno,sal) as sum_dept_sal
3 from emp;
DEPTNO ENAME SUM_SAL SUM_DEPT_SAL
---------- ---------- ---------- ------------
10 MILLER 1300 1300
CLARK 3750 3750
KING 8750 8750
20 SMITH 800 9550
ADAMS 1900 10650
JONES 4875 13625
SCOTT 10875 19625
FORD 10875 19625
30 JAMES 950 20575
WARD 3450 23075
MARTIN 3450 23075
TURNER 4950 24575
ALLEN 6550 26175
BLAKE 9400 29025
已选择14行。
来一个逆序的,即部门从大到小排列,部门里各员工的薪水从高到低排列,累计和的规则不变。
SQL> select deptno,ename,sal,
2 sum(sal) over (partition by deptno order by deptno desc,sal desc) as sum_sal_order,
3 sum(sal) over (order by deptno desc,sal desc) as sum
4 from emp;
DEPTNO ENAME SAL SUM_SAL_ORDER SUM
---------- ---------- ---------- ------------- ----------
30 BLAKE 2850 2850 2850
ALLEN 1600 4450 4450
TURNER 1500 5950 5950
WARD 1250 8450 8450
MARTIN 1250 8450 8450
JAMES 950 9400 9400
20 SCOTT 3000 6000 15400
FORD 3000 6000 15400
JONES 2975 8975 18375
ADAMS 1100 10075 19475
SMITH 800 10875 20275
10 KING 5000 5000 25275
CLARK 2450 7450 27725
MILLER 1300 8750 29025
已选择14行。
Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
为了方便大家学习和测试,所有的例子都是在Oracle自带用户Scott下建立的。
注:标题中的红色order by是说明在使用该方法的时候必须要带上order by。
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
[sql] view plaincopy?
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(select e.deptno, max(e.sal) sal from scott.emp e group by e.deptno) me
where e.deptno = me.deptno
and e.sal = me.sal;
在满足客户需求的同时,大家应该习惯性的思考一下是否还有别的方法。这个是肯定的,就是使用本小节标题中rank() over(partition by...)或dense_rank() over(partition by...)语法,SQL分别如下:
[sql] view plaincopy?
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from (select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank
from scott.emp e) e
where e.rank = 1;
[sql] view plaincopy?
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from (select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank
from scott.emp e) e
where e.rank = 1;
为什么会得出跟上面的语句一样的结果呢?这里补充讲解一下rank()/dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc)语法。
over: 在什么条件之上。
partition by e.deptno: 按部门编号划分(分区)。
order by e.sal desc: 按工资从高到低排序(使用rank()/dense_rank() 时,必须要带order by否则非法)
rank()/dense_rank(): 分级
整个语句的意思就是:在按部门划分的基础上,按工资从高到低对雇员进行分级,“级别”由从小到大的数字表示(最小值一定为1)。
那么rank()和dense_rank()有什么区别呢?
rank(): 跳跃排序,如果有两个第一级时,接下来就是第三级。
dense_rank(): 连续排序,如果有两个第一级时,接下来仍然是第二级。
小作业:查询部门最低工资的雇员信息。
二、min()/max() over(partition by ...)
现在我们已经查询得到了部门最高/最低工资,客户需求又来了,查询雇员信息的同时算出雇员工资与部门最高/最低工资的差额。这个还是比较简单,在第一节的groupby语句的基础上进行修改如下:
[sql] view plaincopy?
select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
e.sal - me.min_sal diff_min_sal,
me.max_sal - e.sal diff_max_sal
from scott.emp e,
(select e.deptno, min(e.sal) min_sal, max(e.sal) max_sal
from scott.emp e
group by e.deptno) me
where e.deptno = me.deptno
order by e.deptno, e.sal;
上面我们用到了min()和max(),前者求最小值,后者求最大值。如果这两个方法配合over(partition by ...)使用会是什么效果呢?大家看看下面的SQL语句:
[sql] view plaincopy?
select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
nvl(e.sal - min(e.sal) over(partition by e.deptno), 0) diff_min_sal,
nvl(max(e.sal) over(partition by e.deptno) - e.sal, 0) diff_max_sal
from scott.emp e;
这两个语句的查询结果是一样的,大家可以看到min()和max()实际上求的还是最小值和最大值,只不过是在partition by分区基础上的。
小作业:如果在本例中加上order by,会得到什么结果呢?
三、lead()/lag() over(partition by ... order by ...)
中国人爱攀比,好面子,闻名世界。客户更是好这一口,在和最高/最低工资比较完之后还觉得不过瘾,这次就提出了一个比较变态的需求,计算个人工资与比自己高一位/低一位工资的差额。这个需求确实让我很是为难,在groupby语句中不知道应该怎么去实现。不过。。。。现在我们有了over(partition by ...),一切看起来是那么的简单。如下:
[sql] view plaincopy?
select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
lead(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lead_sal,
lag(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lag_sal,
nvl(lead(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal) - e.sal,
0) diff_lead_sal,
nvl(e.sal - lag(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal), 0) diff_lag_sal
from scott.emp e;
看了上面的语句后,大家是否也会觉得虚惊一场呢(惊出一身冷汗后突然鸡冻起来,这样容易感冒)?我们还是来讲解一下上面用到的两个新方法吧。
lead(列名,n,m): 当前记录后面第n行记录的<列名>的值,没有则默认值为m;如果不带参数n,m,则查找当前记录后面第一行的记录<列名>的值,没有则默认值为null。
lag(列名,n,m): 当前记录前面第n行记录的<列名>的值,没有则默认值为m;如果不带参数n,m,则查找当前记录前面第一行的记录<列名>的值,没有则默认值为null。
下面再列举一些常用的方法在该语法中的应用(注:带order by子句的方法说明在使用该方法的时候必须要带order by):
[sql] view plaincopy?
select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
first_value(e.sal) over(partition by e.deptno) first_sal,
last_value(e.sal) over(partition by e.deptno) last_sal,
sum(e.sal) over(partition by e.deptno) sum_sal,
avg(e.sal) over(partition by e.deptno) avg_sal,
count(e.sal) over(partition by e.deptno) count_num,
row_number() over(partition by e.deptno order by e.sal) row_num
from scott.emp e;
重要提示:大家在读完本片文章之后可能会有点误解,就是OVER (PARTITION BY ..)比GROUP BY更好,实际并非如此,前者不可能替代后者,而且在执行效率上前者也没有后者高,只是前者提供了更多的功能而已,所以希望大家在使用中要根据需求情况进行选择。
首先来说一下rownum与rowid含义:
顾名思义rownum就是行数/行号,而rowid就是编码/编号/唯一识别号,所以他是类似“AAAR8gAAEAAAAErAAK”的编号,注意他是没有先后顺序的,也就是说他和数据入库时间没有任何关系,打个比方:他就像磁盘、内存存储数据用的是16进制的地址一样。
他们都是伪列,可以理解成表中的一个列只是他们并不是你创建的。同样是伪列区别是什么呢?
rowid是你录入数据时有数据库自动为这条记录添加的唯一的18位编号是一个物理编号用于找到这条记录(顺便说一句这也是为什么数据优调的时候强调尽量使用rowid的原因),他是不会随着查询而改变的 除非在表发生移动(比如表空间变化,数据导入/导出以后),才会发生变化。
rownum是根据sql查询后得到的结果自动加上去的,但是他却不受到sql中order by排序的影响,因为他和rowid的顺序一样是系统按照记录插入时的顺序给记录排的号(顺序的、无跳跃)。 但是如果你想让rownum和order by一样的顺序 那么可以使用子查询,形如:select rownum,t.* from (select * from 表空间名 order by 字段名) t 这样的话rownum就是根据该字段进行排序的编号了,为什么会这样呢,本人理解:rownum是根据表记录输出的行号,与筛选语句、排序语句都无关所以当用子查询时等于生成了一个表于是就按照这张表从1开始排序了。 同样,也可以用下面要提得到的分析函数中的row_number() over(order by 需要排序的字段名)。
值得一提的是MSSQL是没有rownum和rowid的。
下面说说分析函数row_number()、rank()、dense_rank()
ROW_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。 row_number()和rownum差不多,功能更强一点(可以在各个分组内从1开时排序),因为row_number()是分析函数而rownum是伪列所以row_number()一定要over而rownum不能over。
RANK():
Rank函数返回一个唯一的值,除非遇到相同的数据,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。rank()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名(同样是在各个分组内)。
DENSE_RANK():
Dense_rank函数返回一个唯一的值,除非当碰到相同数据,此时所有相同数据的排名都是一样的。
dense_rank()是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名。他和row_number的区别在于row_number是没有重复值的。
下面举个例子:
【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.
【3】row_number()、rank()、dense_rank()这三个分析函数的区别实例
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.
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
http://www.cnblogs.com/lizw/archive/2007/04/26/729004.html
over(partition by..) 的运用
oracle的分析函数over 及开窗函数
一:分析函数over
Oracle从8.1.6开始提供分析函数,分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是
对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行。
下面通过几个例子来说明其应用。
1:统计某商店的营业额。
date sale
1 20
2 15
3 14
4 18
5 30
规则:按天统计:每天都统计前面几天的总额
得到的结果:
DATE SALE SUM
----- -------- ------
1 20 20 --1天
2 15 35 --1天+2天
3 14 49 --1天+2天+3天
4 18 67 .
5 30 97 .
2:统计各班成绩第一名的同学信息
NAME CLASS S
----- ----- ----------------------
fda 1 80
ffd 1 78
dss 1 95
cfe 2 74
gds 2 92
gf 3 99
ddd 3 99
adf 3 45
asdf 3 55
3dd 3 78
通过:
--
select * from
(
select name,class,s,rank()over(partition by class order by s desc) mm from t2
)
where mm=1
--
得到结果:
NAME CLASS S MM
----- ----- ---------------------- ----------------------
dss 1 95 1
gds 2 92 1
gf 3 99 1
ddd 3 99 1
注意:
1.在求第一名成绩的时候,不能用row_number(),因为如果同班有两个并列第一,row_number()只返回一个结果
2.rank()和dense_rank()的区别是:
--rank()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名
--dense_rank()l是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名
3.分类统计 (并显示信息)
A B C
-- -- ----------------------
m a 2
n a 3
m a 2
n b 2
n b 1
x b 3
x b 2
x b 4
h b 3
select a,c,sum(c)over(partition by a) from t2
得到结果:
A B C SUM(C)OVER(PARTITIONBYA)
-- -- ------- ------------------------
h b 3 3
m a 2 4
m a 2 4
n a 3 6
n b 2 6
n b 1 6
x b 3 9
x b 2 9
x b 4 9
如果用sum,group by 则只能得到
A SUM(C)
-- ----------------------
h 3
m 4
n 6
x 9
无法得到B列值
=====
select * from test
数据:
A B C
1 1 1
1 2 2
1 3 3
2 2 5
3 4 6
---将B栏位值相同的对应的C 栏位值加总
select a,b,c, SUM(C) OVER (PARTITION BY B) C_Sum
from test
A B C C_SUM
1 1 1 1
1 2 2 7
2 2 5 7
1 3 3 3
3 4 6 6
---如果不需要已某个栏位的值分割,那就要用 null
eg: 就是将C的栏位值summary 放在每行后面
select a,b,c, SUM(C) OVER (PARTITION BY null) C_Sum
from test
A B C C_SUM
1 1 1 17
1 2 2 17
1 3 3 17
2 2 5 17
3 4 6 17
求个人工资占部门工资的百分比
SQL> select * from salary;
NAME DEPT SAL
---------- ---- -----
a 10 2000
b 10 3000
c 10 5000
d 20 4000
SQL> select name,dept,sal,sal*100/sum(sal) over(partition by dept) percent from salary;
NAME DEPT SAL PERCENT
---------- ---- ----- ----------
a 10 2000 20
b 10 3000 30
c 10 5000 50
d 20 4000 100
二:开窗函数
开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化,举例如下:
1:
over(order by salary) 按照salary排序进行累计,order by是个默认的开窗函数
over(partition by deptno)按照部门分区
2:
over(order by salary range between 5 preceding and 5 following)
每行对应的数据窗口是之前行幅度值不超过5,之后行幅度值不超过5
例如:对于以下列
aa
1
2
2
2
3
4
5
6
7
9
sum(aa)over(order by aa range between 2 preceding and 2 following)
得出的结果是
AA SUM
---------------------- -------------------------------------------------------
1 10
2 14
2 14
2 14
3 18
4 18
5 22
6 18
7 22
9 9
就是说,对于aa=5的一行 ,sum为 5-1<=aa<=5+2 的和
对于aa=2来说 ,sum=1+2+2+2+3+4=14 ;
又如 对于aa=9 ,9-1<=aa<=9+2 只有9一个数,所以sum=9 ;
3:其它:
over(order by salary rows between 2 preceding and 4 following)
每行对应的数据窗口是之前2行,之后4行
4:下面三条语句等效:
over(order by salary rows between unbounded preceding and unbounded following)
每行对应的数据窗口是从第一行到最后一行,等效:
over(order by salary range between unbounded preceding and unbounded following)
等效
over(partition by null)
sum(nid) over(partition by v1 order by nid)(2007-05-16 16:22:48)
分类:sql语句
SQL> select n1,v1,nid,sum(nid) over(order by nid) as sum
2 from t1;
N1 V1 NID SUM
---------- ---------- ---------- ----------
1 aa 61 61
2 aa 62 123
3 aa 63 186
4 aa 64 250
取nid列的累积和,即下面以emp表为例的按部门“连续”求总和
==================================================================
按v1分组取nid的和
SQL> select v1,sum(nid) over (partition by v1 order by v1) as sum_nid from t1;
V1 SUM_NID
---------- ----------
aa 187
aa 187
aa 187
bb 83
按v1分组取nid的和,并重复行只显示一行
SQL> select distinct * from (select v1,sum(nid) over (partition by v1) as sum_nid from t1);
V1 SUM_NID
---------- ----------
aa 187
bb 83
==================================================================
再以emp为例
使用子分区查出各部门薪水连续的总和。注意按部门分区 over(...)条件的不同
sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 按部门“连续”求总和
sum(sal) over (partition by deptno) 按部门求总和
sum(sal) over (order by deptno,ename) 不按部门“连续”求总和
sum(sal) over () 不按部门,求所有员工总和,效果等同于sum(sal)。
sql> break on deptno skip 1 -- 为效果更明显,把不同部门的数据隔段显示。
SQL> select deptno,ename,sal,
2 sum(sal) over (partition by deptno order by ename) 部门连续求和,
3 sum(sal) over (partition by deptno) 部门总和,
4 100*round(sal/sum(sal) over (partition by deptno),4) 部门份额,
5 sum(sal) over () 总和,
6 sum(sal) over (order by deptno,ename) 连续求和,
7 100*round(sal/sum(sal) over (),4) 总份额
8 from emp;
DEPTNO ENAME SAL 部门连续求和 部门总和 部门份额 总和 连续求和 总份额
---------- ---------- ---------- ------------ ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
10 CLARK 2450 2450 8750 28 29025 2450 8.44
KING 5000 7450 8750 57.14 29025 7450 17.23
MILLER 1300 8750 8750 14.86 29025 8750 4.48
20 ADAMS 1100 1100 10875 10.11 29025 9850 3.79
FORD 3000 4100 10875 27.59 29025 12850 10.34
JONES 2975 7075 10875 27.36 29025 15825 10.25
SCOTT 3000 10075 10875 27.59 29025 18825 10.34
SMITH 800 10875 10875 7.36 29025 19625 2.76
30 ALLEN 1600 1600 9400 17.02 29025 21225 5.51
BLAKE 2850 4450 9400 30.32 29025 24075 9.82
JAMES 950 5400 9400 10.11 29025 25025 3.27
MARTIN 1250 6650 9400 13.3 29025 26275 4.31
TURNER 1500 8150 9400 15.96 29025 27775 5.17
WARD 1250 9400 9400 13.3 29025 29025 4.31
已选择14行。
综合的例子,求和规则有按部门分区的,有不分区的例子
SQL> select deptno,ename,sum(sal) over(partition by deptno order by sal) as sum_sal,
2 sum(sal) over(order by deptno,sal) as sum_dept_sal
3 from emp;
DEPTNO ENAME SUM_SAL SUM_DEPT_SAL
---------- ---------- ---------- ------------
10 MILLER 1300 1300
CLARK 3750 3750
KING 8750 8750
20 SMITH 800 9550
ADAMS 1900 10650
JONES 4875 13625
SCOTT 10875 19625
FORD 10875 19625
30 JAMES 950 20575
WARD 3450 23075
MARTIN 3450 23075
TURNER 4950 24575
ALLEN 6550 26175
BLAKE 9400 29025
已选择14行。
来一个逆序的,即部门从大到小排列,部门里各员工的薪水从高到低排列,累计和的规则不变。
SQL> select deptno,ename,sal,
2 sum(sal) over (partition by deptno order by deptno desc,sal desc) as sum_sal_order,
3 sum(sal) over (order by deptno desc,sal desc) as sum
4 from emp;
DEPTNO ENAME SAL SUM_SAL_ORDER SUM
---------- ---------- ---------- ------------- ----------
30 BLAKE 2850 2850 2850
ALLEN 1600 4450 4450
TURNER 1500 5950 5950
WARD 1250 8450 8450
MARTIN 1250 8450 8450
JAMES 950 9400 9400
20 SCOTT 3000 6000 15400
FORD 3000 6000 15400
JONES 2975 8975 18375
ADAMS 1100 10075 19475
SMITH 800 10875 20275
10 KING 5000 5000 25275
CLARK 2450 7450 27725
MILLER 1300 8750 29025
已选择14行。
Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
为了方便大家学习和测试,所有的例子都是在Oracle自带用户Scott下建立的。
注:标题中的红色order by是说明在使用该方法的时候必须要带上order by。
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
[sql] view plaincopy?
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(select e.deptno, max(e.sal) sal from scott.emp e group by e.deptno) me
where e.deptno = me.deptno
and e.sal = me.sal;
在满足客户需求的同时,大家应该习惯性的思考一下是否还有别的方法。这个是肯定的,就是使用本小节标题中rank() over(partition by...)或dense_rank() over(partition by...)语法,SQL分别如下:
[sql] view plaincopy?
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from (select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank
from scott.emp e) e
where e.rank = 1;
[sql] view plaincopy?
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from (select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank
from scott.emp e) e
where e.rank = 1;
为什么会得出跟上面的语句一样的结果呢?这里补充讲解一下rank()/dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc)语法。
over: 在什么条件之上。
partition by e.deptno: 按部门编号划分(分区)。
order by e.sal desc: 按工资从高到低排序(使用rank()/dense_rank() 时,必须要带order by否则非法)
rank()/dense_rank(): 分级
整个语句的意思就是:在按部门划分的基础上,按工资从高到低对雇员进行分级,“级别”由从小到大的数字表示(最小值一定为1)。
那么rank()和dense_rank()有什么区别呢?
rank(): 跳跃排序,如果有两个第一级时,接下来就是第三级。
dense_rank(): 连续排序,如果有两个第一级时,接下来仍然是第二级。
小作业:查询部门最低工资的雇员信息。
二、min()/max() over(partition by ...)
现在我们已经查询得到了部门最高/最低工资,客户需求又来了,查询雇员信息的同时算出雇员工资与部门最高/最低工资的差额。这个还是比较简单,在第一节的groupby语句的基础上进行修改如下:
[sql] view plaincopy?
select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
e.sal - me.min_sal diff_min_sal,
me.max_sal - e.sal diff_max_sal
from scott.emp e,
(select e.deptno, min(e.sal) min_sal, max(e.sal) max_sal
from scott.emp e
group by e.deptno) me
where e.deptno = me.deptno
order by e.deptno, e.sal;
上面我们用到了min()和max(),前者求最小值,后者求最大值。如果这两个方法配合over(partition by ...)使用会是什么效果呢?大家看看下面的SQL语句:
[sql] view plaincopy?
select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
nvl(e.sal - min(e.sal) over(partition by e.deptno), 0) diff_min_sal,
nvl(max(e.sal) over(partition by e.deptno) - e.sal, 0) diff_max_sal
from scott.emp e;
这两个语句的查询结果是一样的,大家可以看到min()和max()实际上求的还是最小值和最大值,只不过是在partition by分区基础上的。
小作业:如果在本例中加上order by,会得到什么结果呢?
三、lead()/lag() over(partition by ... order by ...)
中国人爱攀比,好面子,闻名世界。客户更是好这一口,在和最高/最低工资比较完之后还觉得不过瘾,这次就提出了一个比较变态的需求,计算个人工资与比自己高一位/低一位工资的差额。这个需求确实让我很是为难,在groupby语句中不知道应该怎么去实现。不过。。。。现在我们有了over(partition by ...),一切看起来是那么的简单。如下:
[sql] view plaincopy?
select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
lead(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lead_sal,
lag(e.sal, 1, 0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lag_sal,
nvl(lead(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal) - e.sal,
0) diff_lead_sal,
nvl(e.sal - lag(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal), 0) diff_lag_sal
from scott.emp e;
看了上面的语句后,大家是否也会觉得虚惊一场呢(惊出一身冷汗后突然鸡冻起来,这样容易感冒)?我们还是来讲解一下上面用到的两个新方法吧。
lead(列名,n,m): 当前记录后面第n行记录的<列名>的值,没有则默认值为m;如果不带参数n,m,则查找当前记录后面第一行的记录<列名>的值,没有则默认值为null。
lag(列名,n,m): 当前记录前面第n行记录的<列名>的值,没有则默认值为m;如果不带参数n,m,则查找当前记录前面第一行的记录<列名>的值,没有则默认值为null。
下面再列举一些常用的方法在该语法中的应用(注:带order by子句的方法说明在使用该方法的时候必须要带order by):
[sql] view plaincopy?
select e.ename,
e.job,
e.sal,
e.deptno,
first_value(e.sal) over(partition by e.deptno) first_sal,
last_value(e.sal) over(partition by e.deptno) last_sal,
sum(e.sal) over(partition by e.deptno) sum_sal,
avg(e.sal) over(partition by e.deptno) avg_sal,
count(e.sal) over(partition by e.deptno) count_num,
row_number() over(partition by e.deptno order by e.sal) row_num
from scott.emp e;
重要提示:大家在读完本片文章之后可能会有点误解,就是OVER (PARTITION BY ..)比GROUP BY更好,实际并非如此,前者不可能替代后者,而且在执行效率上前者也没有后者高,只是前者提供了更多的功能而已,所以希望大家在使用中要根据需求情况进行选择。
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2013-05-29 23:57 919目录: Oracle数据完整性和锁机制 索引及优化之表分析 ...
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MS SQL 2005 中的排名函数包括 ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK 和 NTILE,这四个函数可以有效地分析数据并提供排序值。下面将详细介绍每个函数的用法和示例。 一、ROW_NUMBER 函数 ROW_NUMBER 函数返回结果集分区...
一、oracle中rownum 用于从查询返回的行的编号,返回的第一行分配的是1,第二行是2,依此类推,这个伪字段可以用于限制查询返回的总行数,而且rownum不能以任何表的名称作为前缀。 1、rownum 对于
在Oracle数据库中,`ROWNUM` 和 `ROW_NUMBER()` 是两个不同的概念,它们在处理结果集的排序和分页方面有着显著的区别。 首先,`ROWNUM` 是Oracle数据库中的一个伪列,它在查询执行的过程中动态生成。当查询执行时,...
在 SQL Server 2005 中,使用 ROW_NUMBER() 函数可以实现分页功能,这种方法相比于 SQL Server 2000 中的分页方式效率要高出很多。但是,很多人在使用 ROW_NUMBER() 函数时,使用的方法并不正确。 在本文中,我们将...
通过结合`row_number()`和`LIMIT`或`OFFSET`(在Oracle中是`ROWNUM`和子查询),我们可以轻松地获取数据集的一部分,这对于大型数据集的显示非常有用。 在没有`PARTITION BY`的情况下,`row_number()`将对整个结果...
- 在 SQL Server 中,ROW_NUMBER() 函数与 Oracle 中的 ROWNUM 功能类似,但它们之间存在一些关键差异。 - **ROW_NUMBER()** 可以基于特定的排序规则为每行分配一个连续的数字,这使得它在处理有序数据时更为灵活...
在SQL Server中,`Row_number()` 是一个非常重要的函数,特别是在处理大数据集时,用于实现高效的数据分页显示。这个函数能够为查询结果集的每一行分配一个唯一的整数,通常用于创建动态的、可扩展的分页解决方案。...
此外,`ROW_NUMBER()`函数还有其他窗口函数,如`RANK()`和`DENSE_RANK()`,它们在某些场景下可能会提供更灵活的解决方案。但在这里,我们主要关注`ROW_NUMBER()`在分页中的应用。 总结起来,`ROW_NUMBER()`函数在...
[sql] with query as (select ROW_NUMBER() over(order by (select 0)) AS ROWNUM, * FROM Product) select * from query where ROWNUM BETWEEN 5 AND 10 –2.ROW_NUMBER必须指写over (order by **),有时我根本就...
`row_number()`, `rank()`, 和 `dense_rank()` 是三个重要的窗口函数,用于为查询结果集中的每一行分配唯一的序列号,常用于分组、排名或者实现分区排序。下面我们将详细探讨这三个函数的区别和用法。 1. `row_...
首先,ROW_NUMBER()函数在SQL Server中被广泛用于生成行号,常用于分页查询。它为每一行提供一个唯一的整数值,可以根据这个值进行排序和分页。以下是一个使用ROW_NUMBER()的分页存储过程示例: ```sql ALTER ...
Oracle数据库中的`row_number() over()`函数是一种窗口函数,它在处理数据分页时非常有用。这个函数可以为查询结果集中的每一行分配一个唯一的行号,这些行号基于一个指定的排序规则。在此场景中,我们将探讨如何...
ROW_NUMBER() 函数是 SQL Server 2005 引入的一个重要特性,它使得数据库开发者能够在不支持 LIMIT 关键字的 SQL Server 中实现类似 MySQL 的分页效果。该函数可以为结果集中的每一行分配一个唯一的整数,从而允许...
在数据库操作中,有时候我们需要为查询结果集中的每一行添加一个行号(或行序号),类似于Oracle中的`ROW_NUMBER()`功能。然而MySQL并未直接提供与Oracle完全相同的功能,因此我们需要通过其他方式来实现这一需求。...
对于rownum来说它是oracle系统顺序分配为从查询返回的行的编号,返回的第一行分配的是1,第二行是2,依此类推,这个伪字段可以用于限制查询返回的总行数,而且rownum不能以任何表的名称作为前缀。