rank over pation

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