ROW_NUMBER() OVER函数的基本用法 / Rank() over()的用法

2024-06-03 08:08

本文主要是介绍ROW_NUMBER() OVER函数的基本用法 / Rank() over()的用法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

转自: http://www.cnblogs.com/icebutterfly/archive/2009/08/05/1539657.html

语法:ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN)

简单的说row_number()从1开始,为每一条分组记录返回一个数字,这里的ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY xlh DESC) 是先把xlh列降序,再为降序以后的条xlh记录返回一个序号。
示例:
xlh           row_num
1700              1
1500              2
1085              3
710                4

row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组,在分组内部根据 COL2排序,而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号(组内连续的唯一的)

实例:

初始化数据

create table employee (empid int ,deptid int ,salary decimal(10,2))
insert into employee values(1,10,5500.00)
insert into employee values(2,10,4500.00)
insert into employee values(3,20,1900.00)
insert into employee values(4,20,4800.00)
insert into employee values(5,40,6500.00)
insert into employee values(6,40,14500.00)
insert into employee values(7,40,44500.00)
insert into employee values(8,50,6500.00)
insert into employee values(9,50,7500.00)

数据显示为

empid       deptid      salary
----------- ----------- ---------------------------------------
1           10          5500.00
2           10          4500.00
3           20          1900.00
4           20          4800.00
5           40          6500.00
6           40          14500.00
7           40          44500.00
8           50          6500.00
9           50          7500.00

需求:根据部门分组,显示每个部门的工资等级

预期结果:

empid       deptid      salary                                  rank
----------- ----------- --------------------------------------- --------------------
1           10          5500.00                                 1
2           10          4500.00                                 2
4           20          4800.00                                 1
3           20          1900.00                                 2
7           40          44500.00                               1
6           40          14500.00                               2
5           40          6500.00                                 3
9           50          7500.00                                 1
8           50          6500.00                                 2

SQL脚本:

SELECT *, Row_Number() OVER (partition by deptid ORDER BY salary desc) rank FROM employee

 

转自:http://www.cnblogs.com/digjim/archive/2006/09/20/509344.html

我们知道,SQL Server 2005和SQL Server 2000 相比较,SQL Server 2005有很多新特性。这篇文章我们要讨论其中的一个新函数Row_Number()。数据库管理员和开发者已经期待这个函数很久了,现在终于等到了!


 通常,开发者和管理员在一个查询里,用临时表和列相关的子查询来计算产生行号。现在SQL Server 2005提供了一个函数,代替所有多余的代码来产生行号。

 我们假设有一个资料库[EMPLOYEETEST],资料库中有一个表[EMPLOYEE],你可以用下面的脚本来产生资料库,表和对应的数据。

 USE [MASTER]
GO

IF  EXISTS (SELECT NAME FROM SYS.DATABASES WHERE NAME = N'EMPLOYEE TEST')
DROP DATABASE [EMPLOYEE TEST]
GO
CREATE DATABASE [EMPLOYEE TEST]
GO
USE [EMPLOYEE TEST]
GO

IF  EXISTS SELECT * FROM SYS.OBJECTS HERE OBJECT_ID = OBJECT_ID(N'[DBO].[EMPLOYEE]') AND TYPE IN (N'U'))
DROP TABLE [DBO].[EMPLOYEE]
GO

CREATE TABLE EMPLOYEE (EMPID INT, FNAME VARCHAR(50),LNAME VARCHAR(50))
GO
INSERT INTO EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME) VALUES (2021110, 'MICHAEL', 'POLAND')
INSERT INTO EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME) VALUES (2021110, 'MICHAEL', 'POLAND')
INSERT INTO EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME) VALUES (2021115, 'JIM', 'KENNEDY')
INSERT INTO EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME) VALUES (2121000, 'JAMES', 'SMITH')
INSERT INTO EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME) VALUES (2011111, 'ADAM', 'ACKERMAN')
INSERT INTO EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME) VALUES (3015670, 'MARTHA', 'LEDERER')
INSERT INTO EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME) VALUES (1021710, 'MARIAH', 'MANDEZ')
GO

 我们可以用下面的脚本查询EMPLOYEE表。

 SELECT EMPID, RNAME, LNAME FROM EMPLOYEE

 这个查询的结果应该如图1.0 

2021110

MICHAEL

POLAND

2021110

MICHAEL

POLAND

2021115

JIM

KENNEDY

2121000

JAMES

SMITH

2011111

ADAM

ACKERMAN

3015670

MARTHA

LEDERER

1021710

MARIAH

MANDEZ


图1.0

 在SQL Server 2005,要根据这个表中的数据产生行号,我通常使用下面的查询。 

SELECT ROWID=IDENTITY(int,1,1) , EMPID, FNAME, LNAME INTO EMPLOYEE2 FROM EMPLOYEE ORDER BY EMPID

 这个查询创建了一个新的表,用identify函数来产生行号。我们用下面的查询来看看这个表的数据。 

SELECT ROWID, EMPID, FNAME, LNAME FROM EMPLOYEE2

 上面的查询结果如图1.1 

1

1021710

MARIAH

MANDEZ

2

2011111

ADAM

ACKERMAN

3

2021110

MICHAEL

POLAND

4

2021110

MICHAEL

POLAND

5

2021115

JIM

KENNEDY

6

2121000

JAMES

SMITH

7

3015670

MARTHA

LEDERER


图1.1

 这个查询结果很明显EMP=2021110的行是重复的数据。

 要删除EMPID=2021110的重复数据,我们必须在EMPLOYEE2表中删除,不能直接在EMPLOYEE中删除。

 SQL Server 2005提供了一个新的函数(Row_Number())来产生行号。我们可以使用这个新函数来删除原来表中的重复数据,只用通常的表达方式再加上Row_Number()函数。

 让我们用Row_Number()函数根据EMPID来产生ROWID。

 SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY EMPID ASC) AS ROWID, * FROM EMPLOYEE

 上面的查询结果如图1.2 

1

1021710

MARIAH

MANDEZ

2

2011111

ADAM

ACKERMAN

3

2021110

MICHAEL

POLAND

4

2021110

MICHAEL

POLAND

5

2021115

JIM

KENNEDY

6

2121000

JAMES

SMITH

7

3015670

MARTHA

LEDERER


图1.2

 在这个结果中,我们可以区别EMPID是2021110的重复数据。

 我们可以用通用表查询表达式和Row_Numner()函数来选出重复的那行数据。

 WITH [EMPLOYEE ORDERED BY ROWID] AS
(SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY EMPID ASC) AS ROWID, * FROM EMPLOYEE)
SELECT * FROM [EMPLOYEE ORDERED BY ROWID] WHERE ROWID =4

上面的查询结果如图1.3 

4

2021110

MICHAEL

POLAND


图1.3

 这一行重复的数据可以用下面这个通用表和Row_Number()函数来删除。

 WITH [EMPLOYEE ORDERED BY ROWID] AS
(SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY EMPID ASC) AS ROWID, * FROM EMPLOYEE)
DELETE FROM [EMPLOYEE ORDERED BY ROWID] WHERE ROWID =4

 删除以后,我们可以用下面的查询语句看一下结果。

 SELECT * FROM EMPLOYEE

 这个查询结果如图1.4 

2021110

MICHAEL

POLAND

2021115

JIM

KENNEDY

2121000

JAMES

SMITH

2011111

ADAM

ACKERMAN

3015670

MARTHA

LEDERER

1021710

MARIAH

MANDEZ


图 1.4

 这里我们可以看到,重复的数据已经被删除了。

 总结

在这篇文章中,我们讨论了SQL Server 2005 的新特性Row_Number()函数,还有通常的表表达式,然后如何使用这两个来删除重复的行。


===================================================================================================


创建一个test表,并插入6条数据。
CREATE TABLE test
(a INT,b INT,c CHAR
)
INSERT INTO test VALUES(1,3,'E')
INSERT INTO test VALUES(2,4,'A')
INSERT INTO test VALUES(3,2,'D')
INSERT INTO test VALUES(3,5,'B')
INSERT INTO test VALUES(4,2,'C')
INSERT INTO test VALUES(2,4,'B')

 

 

SELECT * from test

 

 

a           b           c
----------- ----------- ----
1           3           E
2           4           A
3           2           D
3           5           B
4           2           C
2           4           B

(6 行受影响)

1、整个结果集是一个分组,以a进行排名

SELECT a,b,c,rank () OVER (ORDER BY a) rank FROM test

 

 

a           b           c    rank
----------- ----------- ---- --------------------
1           3           E    1
2           4           A    2
2           4           B    2
3           2           D    4
3           5           B    4
4           2           C    6

(6 行受影响)

2、整个结果集是一个分组,以b进行排名

SELECT a,b,c,rank () OVER (ORDER BY b) rank FROM test

 

 

a           b           c    rank
----------- ----------- ---- --------------------
3           2           D    1
4           2           C    1
1           3           E    3
2           4           A    4
2           4           B    4
3           5           B    6

(6 行受影响)

3、以a,b进行分组,在每个组内以b进行排名。分了5个组,第2行跟第3行是一个组,其他的每行是一个组。在第2行与第3行的组内以b排名,并列为1

SELECT a,b,c,rank () OVER (PARTITION BY a,b ORDER BY b) rank FROM test

 

a           b           c    rank
----------- ----------- ---- --------------------
1           3           E    1
2           4           A    1
2           4           B    1
3           2           D    1
3           5           B    1
4           2           C    1

(6 行受影响)

4、以a,b进行分组,在每个组内以c进行排名。分了5个组,第2行跟第3行是一个组,其他的每行是一个组。在第2行与第3行的组内以c排名,由于c列一个是A,一个是B,所以Rank分别为1、2。

SELECT a,b,c,rank () OVER (PARTITION BY a,b ORDER BY c) rank FROM test

 

 

a           b           c    rank
----------- ----------- ---- --------------------
1           3           E    1
2           4           A    1
2           4           B    2
3           2           D    1
3           5           B    1
4           2           C    1

(6 行受影响)

总结:1、partition  by用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组。

2、Rank 是在每个分组内部进行排名的。

Technorati 标签: rank over, partition, sql

这篇关于ROW_NUMBER() OVER函数的基本用法 / Rank() over()的用法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1026429

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