Oracle中ROW_NUMBER()OVER()函数用法实例讲解

目录

• 1. 说明：
• 2. 原理：
• 3.语法：
• 4.示例一：
• 5. 示例二
• 总结

oracle中ROW_NUMBER() OVER()函数用法

1. 说明：

ROW_NUMBER() OVER() 函数的作用：分组排序

2. 原理：

row_number() over() 函数，over() 里的分组以及排序的执行晚于 where、group by、order by 的执行。

3.语法：

row_number() over( partition by 分组列 order by 排序列 desc )

4.示例一：

查询表：SELECT * FROM SCOTT.EMP ;

使用Row_number() over() 函数,排序

SELECT EMPNO,ENAME,SAL,DEPTNO,Row_number() over( order by sal) rs FROM
SCOTT.EMP ;

根据工资排序并添加序号

5. 示例二

1.建立测试学生数据表

create table Students 
(
id int,
name varchar2(100),
classid int,
score int
);
 
insert into Students values(1, '学生1', 1, 88);
insert into Students values(2, '学生2', 3, 68);
insert into Students values(3, '学生3', 1, 78);
insert into Students values(4, '学生4', 2, 87);
insert into Students values(5, '学生5', 1, 89);
insert into Students values(6, '学生6', 2, 91);
insert into Students values(7, '学生7', 3, 67);
insert into Students values(8, '学生8', 1, 77);
insert into Students values(9, '学生9', 3, 77);
commit;

2.查学生数据根据班级分组，再根据分数排名。获取到每个班级的学生分数排名

select id, name, classid, score, row_number() over(partition by classid order by score desc) rank from Students;

3. 获取到每个班级分数排名第一的学生

select * from (select id, name, classid, score, row_number() over(partition by classid order by score desc) rank from Students) where rank = 1;

重点说明：

1. parttion by 是 Oracle 中分析性函数的一部分，用于给结果集进行分区，它和聚合函数 group by

   不同的地方在于它只是将原始数据进行名次排列，能够返回一个分组中的多条记录（记录数不变），而 group by

   是对原始数据进行聚合统计，一般只有一条反映统计值的结果（每组返回一条）。

2. over() 必须有 ORDER BY 语句
3. 分组内从 1开始排序
4. over() 中的排序字段为空，会被排到第一

例如：

将学生1的分数设置为 null，再获取到分组班级的学生分数排名

select id, name, classid, score, row_number() over(partition by classid order by score desc) rank from Students;

修改学生一在该班级http://www.devze.com的排序，分数最低排最后即可修正这个问题

select id, name, classid, score, row_number() over(partition by classid order by score desc nulls last) rank from Students;

2. 分析函数的例子二：

2.1 分析函数的形式：

分析函数带有一个开窗函数over(),包含三个分析子句：分组(partition by)，排序(order by), 窗口(rows)，他们的使用形式如下：

over(partition by xxx order by yyy rows between zphpzz)
– 例如在scott.emp表中：xxx为deptno, yyy为sal,
– zzz为unbounded preceding and unbounded following

分析函数的例子：

显示各部门员工的工资，并附带显示该部分的最高工资。

SQL如下：

SELECT DEPTNO, EMPNO, ENAME, SAL, LAST_VALUE(SAL) OVER (PARTITION BY DEPTNO 
ORDER BY SAL ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) MAX_SAL 
FROM EMP;

注： current row 表示当前行

    unbounded preceding  表示第一行

    unbounded following    表示最后一行

last_value(sal) 的结果与 order开发者_数据库 by sal 排序有关。如果排序为www.devze.comorder by sal desc, 则最终的结果为分组排序后sal的最小值(分组排序后的最后一个值), 当deptno为10时，max_sal为1300

2.2 两个order by 的执行机制

分析函数是在整个SQL查询结束后(SQL语句中的order by 的执行比较特殊)再进行的操作，也就是说SQL语句中的order by也会影响分析函数的执行结果：

两者一致：如果SQL语句中的order by 满足分析函数分析时要求的排序，那么SQL语句中的排序将先执行，分析函数在分析时就不必再排序。

两者不一致：如果SQL语句中的order by 不满足分析函数分析时要求的排序，那么SQL语句中的排序将最后在分析函数分android析结束后执行排序。

2.3 分析函数中的分组、排序、窗口

分析函数包含三个分析子句：分组(partition by)、排序(order by)、窗口(rows)。

窗口就是分析函数分析时要处理的数据范围，就拿sum来说，它是sum窗口中的记录而不是整个分组中的记录。因此我们在想得到某个栏位的累计值时，我们需要把窗口指定到该分组中的第一行数据到当前行，如果你指定该窗口从该分组中的第一行android到最后一行，那么该组中的每一个sum值都会一样，即整个组的总和。

窗口子句中我们经常用到指定第一行，当前行，最后一行这样的三个属性：

第一行是 unbounded preceding

当前行是 current row

最后一行是 unbounded following

窗口子句不能单独出现，必须有order by 子句时才能出现，如：

LAST_VALUE(SAL) OVER (PARTITION BY DEPTNO ORDER BY SAL ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING )

以上示例指定窗口为整个分组.

而出现order by 子句的时候，不一定要有窗口子句，但效果会不一样，此时窗口默认是当前组的第一行到当前行！

SQL语句为：

SELECT DEPTNO, EMPNO, ENAME, SAL,
last_value(SAL) OVER(PARTITION BY DEPTNO ORDER BY SAL) MAX_SAL FROM EMP;

等价于：

SELECT DEPTNO, EMPNO, ENAME, SAL,last_value(SAL) OVER(PARTITION BY DEPTNO 
ORDER BY SAL ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) MAX_SAL FROM EMP;

结果如下图：

当省略窗口子句时：

• 如果存在order by, 则默认的窗口是 unbounded preceding and current row.
• 如果同时省略order by, 则默认的窗口是 unbounded preceding and unbounded following.

如果省略分组，则把全部记录当成一个组：

• 如果存在order by 则默认窗口是unbounded preceding and current row
• 如果这时省略order by 则窗口默认为 unbounded preceding and unbounded following

可参考：https://www.jb51.net/article/282335.htm

总结

到此这篇关于Oracle中ROW_NUMBER()OVER()函数用法的文章就介绍到这了,更多相关Oracle中ROW_NUMBER()OVER()函数内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！