oracle分析函数(2)

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. *
    2      from  ( select   * 
    3              from  user_order
    4             order   by  customer_sales  desc ) t
    5     where  rownum  <=   12
    6     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,
    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

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,
    2          rank()  over (partition  by  region_id
                         order   by   sum (customer_sales)  desc ) rank,
    3          dense_rank()  over (partition  by  region_id
                         order   by   sum (customer_sales)  desc ) dense_rank,
    4          row_number()  over (partition  by  region_id
                         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
-- -------- ----------- ---------- ---------- ---------- ----------
           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。

三.分析函数3（top\bottom n、first\last、ntile）


目录
===============================================
1.带空值的排列
2.Top/Bottom N查询
3.First/Last排名查询
4.按层次查询

一、带空值的排列：

在前面《Oracle开发专题之：分析函数2(Rank、Dense_rank、row_number) 》一文中，我们已经知道了如何为一批记录进行全排列、分组排列。假如被排列的数据中含有空值呢？

SQL >   select  region_id, customer_id,
    2           sum (customer_sales) cust_sales,
    3           sum ( sum (customer_sales))  over (partition  by  region_id) ran_total,
    4          rank()  over (partition  by  region_id
    5                    order   by   sum (customer_sales)  desc ) rank
    6      from  user_order
    7     group   by  region_id, customer_id;

  REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_SALES  RAN_TOTAL       RANK
-- -------- ----------- ---------- ---------- ---------- 
          10            31                     6238901            1
          10            26      1808949      6238901            2
          10            27      1322747      6238901            3
          10            30      1216858      6238901            4
          10            28       986964      6238901            5
          10            29       903383      6238901            6
我们看到这里有一条记录的CUST_TOTAL字段值为NULL，但居然排在第一名了！显然这不符合情理。所以我们重新调整完善一下我们的排名策略，看看下面的语句：

SQL >   select  region_id, customer_id,
    2           sum (customer_sales) cust_total,
    3           sum ( sum (customer_sales))  over (partition  by  region_id) reg_total,
    4          rank()  over (partition  by  region_id
                         order   by   sum (customer_sales)  desc  NULLS LAST ) rank
    5          from  user_order
    6         group   by  region_id, customer_id;

  REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL  REG_TOTAL       RANK
-- -------- ----------- ---------- ---------- ----------
          10            26      1808949       6238901            1
          10            27      1322747      6238901            2
          10            30      1216858      6238901            3
          10            28       986964      6238901            4
          10            29       903383      6238901            5
          10            31       6238901                            6
绿色高亮处，NULLS LAST/FIRST告诉Oracle让空值排名最后后第一。

注意是NULLS，不是NULL。

二、Top/Bottom N查询：

在日常的工作生产中，我们经常碰到这样的查询：找出排名前5位的订单客户、找出排名前10位的销售人员等等。现在这个对我们来说已经是很简单的问题了。下面我们用一个实际的例子来演示：

【1】找出所有订单总额排名前3的大客户：

SQL >   select   *
SQL >     from  ( select  region_id,
SQL >                 customer_id,
SQL >                  sum (customer_sales) cust_total,
SQL >                 rank() over ( order   by   sum (customer_sales)  desc  NULLS LAST) rank
SQL >             from  user_order
SQL >            group   by  region_id, customer_id)
SQL >    where  rank  <=   3 ;

  REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL       RANK
-- -------- ----------- ---------- ----------
           9            25      2232703            1
           8            17      1944281            2
           7            14      1929774            3

SQL >