ORACLE -- Oracle分析函数详述【二】

一.分析函数2(rank\dense_rank\row_number)

目录
===============================================
1.使用rownum为记录排名
2.使用分析函数来为记录排名
3.使用分析函数为记录进行分组排名

一、使用rownum为记录排名：

在前面一篇《Oracle开发专题之：分析函数》，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：
SQL> desc user_order;
Name                                      Null?    Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
REGION_ID                                          NUMBER(2)
CUSTOMER_ID                                  NUMBER(2)
CUSTOMER_SALES                          NUMBER

【2】测试数据：
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？
SQL> select rownum, t.*
2    from (select *
3            from user_order
4           order by customer_sales desc) t
5   where rownum <= 12
6   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：
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。

三.分析函数3（top\bottom n、first\last、ntile）

目录
===============================================
1.带空值的排列
2.Top/Bottom N查询
3.First/Last排名查询
4.按层次查询

一、带空值的排列：

在前面《Oracle开发专题之：分析函数2(Rank、Dense_rank、row_number)》一文中，我们已经知道了如何为一批记录进行全排列、分组排列。假如被排列的数据中含有空值呢？
SQL> select region_id, customer_id,
2         sum(customer_sales) cust_sales,
3         sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) ran_total,
4         rank() over(partition by region_id
5                  order by sum(customer_sales) desc) rank
6    from user_order
7   group by region_id, customer_id;

REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_SALES RAN_TOTAL       RANK
---------- ----------- ---------- ---------- ----------
        10          31                    6238901          1
        10          26    1808949    6238901          2
        10          27    1322747    6238901          3
        10          30    1216858    6238901          4
        10          28     986964    6238901          5
        10          29     903383    6238901          6

我们看到这里有一条记录的CUST_TOTAL字段值为NULL，但居然排在第一名了！显然这不符合情理。所以我们重新调整完善一下我们的排名策略，看看下面的语句：
SQL> select region_id, customer_id,
2         sum(customer_sales) cust_total,
3         sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) reg_total,
4         rank() over(partition by region_id
                        order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank
5        from user_order
6       group by region_id, customer_id;

REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL REG_TOTAL       RANK
---------- ----------- ---------- ---------- ----------
        10          26    1808949     6238901           1
        10          27    1322747    6238901           2
        10          30    1216858    6238901           3
        10          28     986964     6238901           4
        10          29     903383     6238901           5
        10          31     6238901                           6

绿色高亮处，NULLS LAST/FIRST告诉Oracle让空值排名最后后第一。

注意是NULLS，不是NULL。

二、Top/Bottom N查询：

在日常的工作生产中，我们经常碰到这样的查询：找出排名前5位的订单客户、找出排名前10位的销售人员等等。现在这个对我们来说已经是很简单的问题了。下面我们用一个实际的例子来演示：

【1】找出所有订单总额排名前3的大客户：
SQL> select *
SQL>   from (select region_id,
SQL>                customer_id,
SQL>                sum(customer_sales) cust_total,
SQL>                rank() over(order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank
SQL>           from user_order
SQL>          group by region_id, customer_id)
SQL> where rank <= 3;

REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL       RANK
---------- ----------- ---------- ----------
         9          25    2232703          1
         8          17    1944281          2
         7          14    1929774          3

SQL>

【2】找出每个区域订单总额排名前3的大客户：
SQL> select *
2    from (select region_id,
3                 customer_id,
4                 sum(customer_sales) cust_total,
5                 sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) reg_total,
6                 rank() over(partition by region_id
                                order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank
7            from user_order
8           group by region_id, customer_id)
9   where rank <= 3;

REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL REG_TOTAL       RANK
---------- ----------- ---------- ---------- ----------
         5           4    1878275    5585641          1
         5           2    1224992    5585641          2
         5           5    1169926    5585641          3
         6           6    1788836    6307766          1
         6           9    1208959    6307766          2
         6          10    1196748    6307766          3
         7          14    1929774    6868495          1
         7          13    1310434    6868495          2
         7          15    1255591    6868495          3
         8          17    1944281    6854731          1
         8          20    1413722    6854731          2
         8          18    1253840    6854731          3
         9          25    2232703    6739374          1
         9          23    1224992    6739374          2
         9          24    1224992    6739374          2
        10          26    1808949    6238901          1
        10          27    1322747    6238901          2
        10          30    1216858    6238901          3

18 rows selected.

三、First/Last排名查询：

想象一下下面的情形：找出订单总额最多、最少的客户。按照前面我们学到的知识，这个至少需要2个查询。第一个查询按照订单总额降序排列以期拿到第一名，第二个查询按照订单总额升序排列以期拿到最后一名。是不是很烦？因为Rank函数只告诉我们排名的结果，却无法自动替我们从中筛选结果。

幸好Oracle为我们在排列函数之外提供了两个额外的函数：first、last函数，专门用来解决这种问题。还是用实例说话：
SQL> select min(customer_id)
2         keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
3         min(customer_id)
4         keep (dense_rank last order by sum(customer_sales) desc) last
5    from user_order
6   group by customer_id;

     FIRST       LAST
---------- ----------
        31          1

这里有几个看起来比较疑惑的地方：

①为什么这里要用min函数
②Keep这个东西是干什么的
③fist/last是干什么的
④dense_rank和dense_rank()有什么不同，能换成rank吗？

首先解答一下第一个问题：min函数的作用是用于当存在多个First/Last情况下保证返回唯一的记录。假如我们去掉会有什么样的后果呢？
SQL> select keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
2             keep (dense_rank last order by sum(customer_sales) desc) last
3    from user_order
4   group by customer_id;
select keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
                        *
ERROR at line 1:
ORA-00907: missing right parenthesis

接下来看看第2个问题：keep是干什么用的？从上面的结果我们已经知道Oracle对排名的结果只“保留”2条数据，这就是keep的作用。告诉Oracle只保留符合keep条件的记录。

那么什么才是符合条件的记录呢？这就是第3个问题了。dense_rank是告诉Oracle排列的策略，first/last则告诉最终筛选的条件。

第4个问题：如果我们把dense_rank换成rank呢？
SQL> select min(region_id)
2          keep(rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
3         min(region_id)
4          keep(rank last order by sum(customer_sales) desc) last
5    from user_order
6   group by region_id;
select min(region_id)
*
ERROR at line 1:
ORA-02000: missing DENSE_RANK

四、按层次查询：

现在我们已经见识了如何通过Oracle的分析函数来获取Top/Bottom N，第一个，最后一个记录。有时我们会收到类似下面这样的需求：找出订单总额排名前1/5的客户。

很熟悉是不？我们马上会想到第二点中提到的方法，可是rank函数只为我们做好了排名，并不知道每个排名在总排名中的相对位置，这时候就引入了另外一个分析函数NTile，下面我们就以上面的需求为例来讲解一下：
SQL> select region_id,
2         customer_id,
3         ntile(5) over(order by sum(customer_sales) desc) til
4    from user_order
5   group by region_id, customer_id;

REGION_ID CUSTOMER_ID       TILE
---------- ----------- ----------
        10          31          1
         9          25           1
        10          26          1
         6           6            1        
         8          18           2
         5           2            2
         9          23           3
         6           9            3
         7          11           3
         5           3            4
         6           8            4
         8          16           4
         6           7            5
        10          29          5
         5           1            5

Ntil函数为各个记录在记录集中的排名计算比例，我们看到所有的记录被分成5个等级，那么假如我们只需要前1/5的记录则只需要截取TILE的值为1的记录就可以了。假如我们需要排名前25%的记录(也就是1/4)那么我们只需要设置ntile(4)就可以了。