排列（rank()）函数。这些排列函数提供了定义一个集合（使用 PARTITION 子句），然后根据某种排序方式对这个集合内的元素进行排列的能力，下面以scott用户的emp表为例来说明rank over partition如何使用
1）查询员工薪水并连续求和
select deptno,ename,sal,
sum(sal)over(order by ename) sum1, /*表示连续求和*/
sum(sal)over() sum2, /*相当于求和sum(sal)*/
100* round(sal/sum(sal)over(),4) "bal%"
from emp
结果如下：
DEPTNO ENAME SAL SUM1 SUM2 bal%
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
20 ADAMS 1100 1100 29025 3.79
30 ALLEN 1600 2700 29025 5.51
30 BLAKE 2850 5550 29025 9.82
10 CLARK 2450 8000 29025 8.44
20 FORD 3000 11000 29025 10.34
30 JAMES 950 11950 29025 3.27
20 JONES 2975 14925 29025 10.25
10 KING 5000 19925 29025 17.23
30 MARTIN 1250 21175 29025 4.31
10 MILLER 1300 22475 29025 4.48
20 SCOTT 3000 25475 29025 10.34
DEPTNO ENAME SAL SUM1 SUM2 bal%
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
20 SMITH 800 26275 29025 2.76
30 TURNER 1500 27775 29025 5.17
30 WARD 1250 29025 29025 4.31
2）如下：
select deptno,ename,sal,
sum(sal)over(partition by deptno order by ename) sum1,/*表示按部门号分氏，按姓名排序并连续求和*/
sum(sal)over(partition by deptno) sum2,/*表示部门分区，求和*/
sum(sal)over(partition by deptno order by sal) sum3,/*按部门分区，按薪水排序并连续求和*/
100* round(sal/sum(sal)over(),4) "bal%"
from emp
结果如下：
DEPTNO ENAME SAL SUM1 SUM2 SUM3 bal%
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
10 CLARK 2450 2450 8750 3750 8.44
10 KING 5000 7450 8750 8750 17.23
10 MILLER 1300 8750 8750 1300 4.48
20 ADAMS 1100 1100 10875 1900 3.79
20 FORD 3000 4100 10875 10875 10.34
20 JONES 2975 7075 10875 4875 10.25
20 SCOTT 3000 10075 10875 10875 10.34
20 SMITH 800 10875 10875 800 2.76
30 ALLEN 1600 1600 9400 6550 5.51
30 BLAKE 2850 4450 9400 9400 9.82
30 JAMES 950 5400 9400 950 3.27
DEPTNO ENAME SAL SUM1 SUM2 SUM3 bal%
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
30 MARTIN 1250 6650 9400 3450 4.31
30 TURNER 1500 8150 9400 4950 5.17
30 WARD 1250 9400 9400 3450 4.31
3）如下：
select empno,deptno,sal,
sum(sal)over(partition by deptno) "deptSum",/*按部门分区，并求和*/
rank()over(partition by deptno order by sal desc nulls last) rank, /*按部门分区，按薪水排序并计算序号*/
dense_rank()over(partition by deptno order by sal desc nulls last) d_rank,
row_number()over(partition by deptno order by sal desc nulls last) row_rank
from emp
注：
rang()涵数主要用于排序，并给出序号
dense_rank()：功能同rank()一样，区别在于，rank()对于排序并的数据给予相同序号，接下来的数据序号直接跳中跃，dense_rank()则不是，比如数据：1，2，2，4，5，6.。。。。这是rank()的形式
1，2，2，3，4，5，。。。。这是dense_rank()的形式
1，2，3，4，5，6.。。。。。这是row_number()涵数形式
row_number()涵数则是按照顺序依次使用，相当于我们普通查询里的rownum值
其实从上面三个例子当中，不难看出over(partition by ... order by ...)的整体概念，我理解是
partition by :按照指字的字段分区，如果没有则针对全体数据
order by :按照指定字段进行连续操作（如求和(sum),排序(rank()等)，如果没有指定，就相当于对指定分区集合内的数据进行整体sum操作
oracle聚合函数rank()的用法
SQL> select * from test_a;
ID PLAYNAME SCORE
-------------------- -------------------- ----------
01 aa 100
02 aa 101
02 bb 99
03 bb 98
04 aa 101
02 aa 101
需求是，将score降序排序，打印所有字段，并且如果是同一个playname的score只取出最高分，如果这个playname获得过多个相同的最高分，则只取出其中一个（比如：aa获得过3次101，则只取其中一个），最终要的结果就是：
RK ID PALYNAME SCORE
---------- -------------------- -------------------- ----------
1 02 aa 101
1 02 bb 99
本来我想用max函数，结果直接就出来了：
SQL> select max(score),palyname from test_a group by palyname;
MAX(SCORE) PALYNAME
---------- --------------------
101 aa
99 bb
但是要打印所有字段…OTL
即使用了嵌套，还是无法解决重复重现最高分的现象：
SQL> select distinct * from test_a t where score in (select max(score) from test_a group by palyname) order by score desc;
ID PALYNAME SCORE
-------------------- -------------------- ----------
02 aa 101
04 aa 101
02 bb 99
由于相同的playname对应的id不同，所以用distinct也无法过滤掉相同playname的并列最高分。
于是只好用rank（）了
Rank的基本语法为：
RANK ( ) OVER ( order_by_clause )
例子1：
TABLE：A （科目，分数）
数学，80
语文，70
数学，90
数学，60
数学，100
语文，88
语文，65
语文，77
现在我想要的结果是：（即想要每门科目的前3名的分数）
数学，100
数学，90
数学，80
语文，88
语文，77
语文，70
那么语句就这么写：
select * from (select rank() over(partition by 科目 order by 分数 desc) rk,a.* from a) t
where t.rk<=3;
以科目来分组，然后以分数来排序，给排序的结果分配rank，取前三名的rank
例子2：
有表Table内容如下
COL1 COL2
1 1
2 1
3 2
3 1
4 1
4 2
5 2
5 2
6 2
分析功能：列出Col2分组后根据Col1排序,并生成数字列。比较实用于在成绩表中查出各科前几名的信息。
SELECT a.*,RANK() OVER(PARTITION BY col2 ORDER BY col1) "Rank" FROM table a;
结果如下：
COL1 COL2 Rank
1 1 1
2 1 2
3 1 3
4 1 4
3 2 1
4 2 2
5 2 3
5 2 3
6 2 5
这个例子更直观一点，根据col2分组，根据clo1排序，我们可以发现：
5 2 3
5 2 3
6 2 5
即，如果两行记录完全相同，他们会被给予相同的rank，而排在它们之后的那行记录，由于前面的并列第3，使得之后的那条记录变成了第5，而如果我们在这里用的是dense_rank，那么之后的那条会变成第4
例子3：
合计功能：计算出数值(4,1)在Orade By Col1,Col2排序下的排序值，也就是col1=4,col2=1在排序以后的位置
SELECT RANK(4,1) WITHIN GROUP (ORDER BY col1,col2) "Rank" FROM table;
结果如下：
Rank
4
通过以上方法，得出col1为4，col2为1的那行数据的rank排名为多少
Dense_rank的例子：
dense_rank与rank()用法相当，但是有一个区别：dence_rank在并列关系是，相关等级不会跳过。rank则跳过
例如：表
A B C
a liu wang
a jin shu
a cai kai
b yang du
b lin ying
b yao cai
b yang 99
例如：当rank时为：
select m.a,m.b,m.c,rank() over(partition by a order by b) liu from test3 m
A B C LIU
a cai kai 1
a jin shu 2
a liu wang 3
b lin ying 1
b yang du 2
b yang 99 2
b yao cai 4
而如果用dense_rank时为：
select m.a,m.b,m.c,dense_rank() over(partition by a order by b) liu from test3 m
A B C LIU
a cai kai 1
a jin shu 2
a liu wang 3
b lin ying 1
b yang du 2
b yang 99 2
b yao cai 3
那么再回到之前的那个需求，
SQL> select distinct * from (select rank() over(partition by playname order by score desc,id) rk,t.* from test_a t) where rk=1;
RK ID PLAYNAME SCORE
---------- -------------------- -------------------- ----------
1 02 aa 101
1 02 bb 99
这里order by score desc,id 以score降序和id这两个字段排序，也就是说，正因为相同的playname对应的id不同，这样相同的playname，相同的score，但是不同的id，这样的2行数据就获得了不同的rank，而rk=1，即是只取rank=1，也就是最高分。这样就完成了需求
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