oracle分析函数系列之rank,dense_rank,row_number:实现排名策略

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。