排名函數是Sql Server2005新增的功能,以下簡單介紹一下他們各自的用法和差異。我們新建一張Order表並添加一些初始資料方便我們查看效果。
表格結構與初始資料Sql
附上表格結構與初始資料圖:
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一、ROW_NUMBER
row_number的用途的非常廣泛,排序最好用他,一般可以用來實現web程式的分頁,他會為查詢出來的每一行記錄生成一個序號,依次排序且不會重複,注意使用row_number函數時必須要用over子句選擇對某一列進行排序才能產生序號。 row_number用法實例:
#select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) as row_num,* from [Order]
select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) as row_num,* from [Order] order by [TotalPrice] desc
查询结果如下图所示:
利用row_number可以实现web程序的分页,我们来查询指定范围的表数据。例:根据订单提交时间倒序排列获取第三至第五条数据。
with orderSection as( select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) rownum,* from [Order])select * from [orderSection] where rownum between 3 and 5 order by [SubTime] desc
查询结果如下图所示:
注意:在使用row_number实现分页时需要特别注意一点,over子句中的order by 要与Sql排序记录中的order by 保持一致,否则得到的序号可能不是连续的。下面我们写一个例子来证实这一点,将上面Sql语句中的排序字段由SubTime改为TotalPrice。另外提一下,对于带有子查询和CTE的查询,子查询和CTE查询有序并不代表整个查询有序,除非显示指定了order by。
with orderSection as( select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) rownum,* from [Order])select * from [orderSection] where rownum between 3 and 5 order by [TotalPrice] desc
查询结果如下图所示:
二、RANK
rank函数用于返回结果集的分区内每行的排名, 行的排名是相关行之前的排名数加一。简单来说rank函数就是对查询出来的记录进行排名,与row_number函数不同的是,rank函数考虑到了over子句中排序字段值相同的情况,如果使用rank函数来生成序号,over子句中排序字段值相同的序号是一样的,后面字段值不相同的序号将跳过相同的排名号排下一个,也就是相关行之前的排名数加一,可以理解为根据当前的记录数生成序号,后面的记录依此类推。可能我描述的比较苍白,理解起来也比较吃力,我们直接上代码,rank函数的使用方法与row_number函数完全相同。
select RANK() OVER(order by [UserId]) as rank,* from [Order]
查询结果如下图所示:
由上图可以看出,rank函数在进行排名时,同一组的序号是一样的,而后面的则是根据当前的记录数依次类推,图中第一、二条记录的用户Id相同,所以他们的序号是一样的,第三条记录的序号则是3。
三、DENSE_RANK
dense_rank函数的功能与rank函数类似,dense_rank函数在生成序号时是连续的,而rank函数生成的序号有可能不连续。dense_rank函数出现相同排名时,将不跳过相同排名号,rank值紧接上一次的rank值。在各个分组内,rank()是跳跃排序,有两个第一名时接下来就是第四名,dense_rank()是连续排序,有两个第一名时仍然跟着第二名。将上面的Sql语句改由dense_rank函数来实现。
select DENSE_RANK() OVER(order by [UserId]) as den_rank,* from [Order]
查询结果如下图所示:
图中第一、二条记录的用户Id相同,所以他们的序号是一样的,第三条记录的序号紧接上一个的序号,所以为2不为3,后面的依此类推。
四、NTILE
ntile函数可以对序号进行分组处理,将有序分区中的行分发到指定数目的组中。 各个组有编号,编号从一开始。 对于每一个行,ntile 将返回此行所属的组的编号。这就相当于将查询出来的记录集放到指定长度的数组中,每一个数组元素存放一定数量的记录。ntile函数为每条记录生成的序号就是这条记录所有的数组元素的索引(从1开始)。也可以将每一个分配记录的数组元素称为“桶”。ntile函数有一个参数,用来指定桶数。下面的SQL语句使用ntile函数对Order表进行了装桶处理:
select NTILE(4) OVER(order by [SubTime] desc) as ntile,* from [Order]
查询结果如下图所示:
Order表的总记录数是6条,而上面的Sql语句ntile函数指定的组数是4,那么Sql Server2005是怎么来决定每一组应该分多少条记录呢?这里我们就需要了解ntile函数的分组依据(约定)。
ntile函数的分组依据(约定):
1、每组的记录数不能大于它上一组的记录数,即编号小的桶放的记录数不能小于编号大的桶。也就是说,第1组中的记录数只能大于等于第2组及以后各组中的记录数。
2、所有组中的记录数要么都相同,要么从某一个记录较少的组(命名为X)开始后面所有组的记录数都与该组(X组)的记录数相同。也就是说,如果有个组,前三组的记录数都是9,而第四组的记录数是8,那么第五组和第六组的记录数也必须是8。
这里对约定2进行详细说明一下,以便于更好的理解。
首先系统会去检查能不能对所有满足条件的记录进行平均分组,若能则直接平均分配就完成分组了;若不能,则会先分出一个组,这个组分多少条记录呢?就是 (总记录数/总组数)+1 条,之所以分配 (总记录数/总组数)+1 条是因为当不能进行平均分组时,总记录数%总组数肯定是有余的,又因为分组约定1,所以先分出去的组需要+1条。
分完之后系统会继续去比较余下的记录数和未分配的组数能不能进行平均分配,若能,则平均分配余下的记录;若不能,则再分出去一组,这个组的记录数也是(总记录数/总组数)+1条。
然后系统继续去比较余下的记录数和未分配的组数能不能进行平均分配,若能,则平均分配余下的记录;若还是不能,则再分配出去一组,继续比较余下的......这样一直进行下去,直至分组完成。
举个例子,将51条记录分配成5组,51%5==1不能平均分配,则先分出去一组(51/5)+1=11条记录,然后比较余下的 51-11=40 条记录能否平均分配给未分配的4组,能平均分配,则剩下的4组,每组各40/4=10 条记录,分配完成,分配结果为:11,10,10,10,10,晓菜鸟我开始就错误的以为他会分配成 11,11,11,11,7。
根据上面的两个约定,可以得出如下的算法:
//mod表示取余,p表示取整.if(记录总数 mod 桶数==0) { recordCount=记录总数 p 桶数; //将每桶的记录数都设为recordCount.}else{ recordCount1=记录总数 p 桶数+1; int n=1;//n表示桶中记录数为recordCount1的最大桶数. m=recordCount1*n; while(((记录总数-m) mod (桶数- n)) !=0) { n++; m=recordCount1*n; } recordCount2=(记录总数-m) p (桶数-n); //将前n个桶的记录数设为recordCount1. //将n+1个至后面所有桶的记录数设为recordCount2.}
NTILE()函数算法实现代码
根据上面的算法,如果总记录数为59,总组数为5,则 n=4 , recordCount1=12 , recordCount2=11,分组结果为 :12,12,12,12,11。
如果总记录数为53,总组数为5,则 n=3 , recordCount1=11 , recordCount2=10,分组结果为:11,11,11,10,10。
就拿上面的例子来说,总记录数为6,总组数为4,通过算法得到 n=2 , recordCount1=2 , recordCount2=1,分组结果为:2,2,1,1。
select ntile,COUNT([ID]) recordCount from ( select NTILE(4) OVER(order by [SubTime] desc) as ntile,* from [Order]) as tgroup by t.ntile
运行Sql,分组结果如图:
比对算法与Sql Server的分组结果是一致的,说明算法没错。:)
总结:
在使用排名函数的时候需要注意以下三点:
1、排名函數必須有 OVER 子句。
2、排名函數必須有包含 ORDER BY 的 OVER 子句。
3、分組內從1開始排序。
本文說明了Sql 四大排名函數(ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE)相關知識,更多相關內容請關注php中文網。
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MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

InnoDB通過Next-KeyLocking機制有效防止幻讀。 1)Next-KeyLocking結合行鎖和間隙鎖,鎖定記錄及其間隙,防止新記錄插入。 2)在實際應用中,通過優化查詢和調整隔離級別,可以減少鎖競爭,提高並發性能。

MySQL不是一門編程語言,但其查詢語言SQL具備編程語言的特性:1.SQL支持條件判斷、循環和變量操作;2.通過存儲過程、觸發器和函數,用戶可以在數據庫中執行複雜邏輯操作。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理、查詢和安全。 1.它支持多種操作系統,廣泛應用於Web應用等領域。 2.通過客戶端-服務器架構和不同存儲引擎,MySQL高效處理數據。 3.基本用法包括創建數據庫和表,插入、查詢和更新數據。 4.高級用法涉及復雜查詢和存儲過程。 5.常見錯誤可通過EXPLAIN語句調試。 6.性能優化包括合理使用索引和優化查詢語句。

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

InnoDB的鎖機制包括共享鎖、排他鎖、意向鎖、記錄鎖、間隙鎖和下一個鍵鎖。 1.共享鎖允許事務讀取數據而不阻止其他事務讀取。 2.排他鎖阻止其他事務讀取和修改數據。 3.意向鎖優化鎖效率。 4.記錄鎖鎖定索引記錄。 5.間隙鎖鎖定索引記錄間隙。 6.下一個鍵鎖是記錄鎖和間隙鎖的組合,確保數據一致性。


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