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这篇CFSDN的博客文章Oracle开发之分析函数(Rank, Dense_rank, row_number)由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

1、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:

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 Name                                      Null?    Type  ----------------------------------------- -------- ----------------------------  REGION_ID                                          NUMBER(2)  CUSTOMER_ID                                  NUMBER(2)  CUSTOMER_SALES                          NUMBER 。

【2】测试数据:

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 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?

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    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).

2、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:

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 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2、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 。

3、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.

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 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我.

最后此篇关于Oracle开发之分析函数(Rank, Dense_rank, row_number)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Oracle开发之分析函数(Rank, Dense_rank, row_number)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。