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：
复制代码 代码如下: sql> desc user_order;
name null? type
—————————————– ——– —————————-
region_id number(2)
customer_id number(2)
customer_sales number
【2】测试数据：
复制代码 代码如下: 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？
复制代码 代码如下: 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：
复制代码 代码如下: 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。
复制代码 代码如下: 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www.887551.com。