Sql中排名函數有哪些

這篇文章主要介紹了Sql中排名函數有哪些，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

排名函數是Sql Server2005新增的功能，下面簡單介紹一下他們各自的用法和區別。我們新建一張Order表并添加一些初始數據方便我們查看效果。

表結構和初始數據Sql

附上表結構和初始數據圖：

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程序的分頁，他會為查詢出來的每一行記錄生成一個序號，依次排序且不會重復，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生成序號。row_number用法實例:

select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) as row_num,* from [Order]

　　查詢結果如下圖所示：

　　圖中的row_num列就是row_number函數生成的序號列，其基本原理是先使用over子句中的排序語句對記錄進行排序，然后按照這個順序生成序號。over子句中的order by子句與SQL語句中的order by子句沒有任何關系，這兩處的order by 可以完全不同，如以下sql，over子句中根據SubTime降序排列，Sql語句中則按TotalPrice降序排列。

select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) as row_num,* from [Order] order by [TotalPrice] desc

　　查詢結果如下圖所示：

　　利用row_number可以實現web程序的分頁，我們來查詢指定范圍的表數據。例：根據訂單提交時間倒序排列獲取第三至第五條數據。

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

　　查詢結果如下圖所示：

　　注意：在使用row_number實現分頁時需要特別注意一點，over子句中的order by 要與Sql排序記錄中的order by 保持一致，否則得到的序號可能不是連續的。下面我們寫一個例子來證實這一點，將上面Sql語句中的排序字段由SubTime改為TotalPrice。另外提一下，對于帶有子查詢和CTE的查詢，子查詢和CTE查詢有序并不代表整個查詢有序，除非顯示指定了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

　　查詢結果如下圖所示：

二、RANK

　　rank函數用于返回結果集的分區內每行的排名， 行的排名是相關行之前的排名數加一。簡單來說rank函數就是對查詢出來的記錄進行排名，與row_number函數不同的是，rank函數考慮到了over子句中排序字段值相同的情況，如果使用rank函數來生成序號，over子句中排序字段值相同的序號是一樣的，后面字段值不相同的序號將跳過相同的排名號排下一個，也就是相關行之前的排名數加一，可以理解為根據當前的記錄數生成序號，后面的記錄依此類推。可能我描述的比較蒼白，理解起來也比較吃力，我們直接上代碼，rank函數的使用方法與row_number函數完全相同。

select RANK() OVER(order by [UserId]) as rank,* from [Order]

　　查詢結果如下圖所示：

　　由上圖可以看出，rank函數在進行排名時，同一組的序號是一樣的，而后面的則是根據當前的記錄數依次類推，圖中第一、二條記錄的用戶Id相同，所以他們的序號是一樣的，第三條記錄的序號則是3。　　

三、DENSE_RANK

　　dense_rank函數的功能與rank函數類似，dense_rank函數在生成序號時是連續的，而rank函數生成的序號有可能不連續。dense_rank函數出現相同排名時，將不跳過相同排名號，rank值緊接上一次的rank值。在各個分組內，rank()是跳躍排序，有兩個第一名時接下來就是第四名，dense_rank()是連續排序，有兩個第一名時仍然跟著第二名。將上面的Sql語句改由dense_rank函數來實現。

select DENSE_RANK() OVER(order by [UserId]) as den_rank,* from [Order]

　　查詢結果如下圖所示：

　　圖中第一、二條記錄的用戶Id相同，所以他們的序號是一樣的，第三條記錄的序號緊接上一個的序號，所以為2不為3，后面的依此類推。

四、NTILE

　　ntile函數可以對序號進行分組處理，將有序分區中的行分發到指定數目的組中。 各個組有編號，編號從一開始。 對于每一個行，ntile 將返回此行所屬的組的編號。這就相當于將查詢出來的記錄集放到指定長度的數組中，每一個數組元素存放一定數量的記錄。ntile函數為每條記錄生成的序號就是這條記錄所有的數組元素的索引（從1開始）。也可以將每一個分配記錄的數組元素稱為“桶”。ntile函數有一個參數，用來指定桶數。下面的SQL語句使用ntile函數對Order表進行了裝桶處理：

select NTILE(4) OVER(order by [SubTime] desc) as ntile,* from [Order]

　　查詢結果如下圖所示：

　　Order表的總記錄數是6條，而上面的Sql語句ntile函數指定的組數是4，那么Sql Server2005是怎么來決定每一組應該分多少條記錄呢？這里我們就需要了解ntile函數的分組依據（約定）。

　　ntile函數的分組依據（約定）：

　　1、每組的記錄數不能大于它上一組的記錄數，即編號小的桶放的記錄數不能小于編號大的桶。也就是說，第1組中的記錄數只能大于等于第2組及以后各組中的記錄數。

　　2、所有組中的記錄數要么都相同，要么從某一個記錄較少的組（命名為X）開始后面所有組的記錄數都與該組（X組）的記錄數相同。也就是說，如果有個組，前三組的記錄數都是9，而第四組的記錄數是8，那么第五組和第六組的記錄數也必須是8。

　　這里對約定2進行詳細說明一下，以便于更好的理解。

　　首先系統會去檢查能不能對所有滿足條件的記錄進行平均分組，若能則直接平均分配就完成分組了；若不能，則會先分出一個組，這個組分多少條記錄呢？就是 （總記錄數/總組數）+1 條，之所以分配 （總記錄數/總組數）+1 條是因為當不能進行平均分組時，總記錄數%總組數肯定是有余的，又因為分組約定1，所以先分出去的組需要+1條。

　　分完之后系統會繼續去比較余下的記錄數和未分配的組數能不能進行平均分配，若能，則平均分配余下的記錄；若不能，則再分出去一組，這個組的記錄數也是（總記錄數/總組數）+1條。

　　然后系統繼續去比較余下的記錄數和未分配的組數能不能進行平均分配，若能，則平均分配余下的記錄；若還是不能，則再分配出去一組，繼續比較余下的......這樣一直進行下去，直至分組完成。

　　舉個例子，將51條記錄分配成5組，51%5==1不能平均分配，則先分出去一組（51/5）+1=11條記錄，然后比較余下的 51-11=40 條記錄能否平均分配給未分配的4組，能平均分配，則剩下的4組，每組各40/4=10 條記錄，分配完成，分配結果為：11，10，10，10，10，曉菜鳥我開始就錯誤的以為他會分配成 11，11，11，11，7。

　　根據上面的兩個約定，可以得出如下的算法：

//mod表示取余，p表示取整.if(記錄總數 mod 桶數==0)
{
　　recordCount=記錄總數 p 桶數;
　　//將每桶的記錄數都設為recordCount.}else{
　　recordCount1=記錄總數 p 桶數+1;
　　int n=1;//n表示桶中記錄數為recordCount1的最大桶數.　　m=recordCount1*n;　　while(((記錄總數-m)　mod　(桶數-　n))　!=0)
　　{
　　　　n++;
　　　　m=recordCount1*n;
　　}
　　recordCount2=(記錄總數-m) p　(桶數-n);
　　//將前n個桶的記錄數設為recordCount1.　　//將n+1個至后面所有桶的記錄數設為recordCount2.}

 NTILE()函數算法實現代碼

　　根據上面的算法，如果總記錄數為59，總組數為5，則 n=4 , recordCount1=12 , recordCount2=11，分組結果為 ：12，12，12，12，11。

　　如果總記錄數為53，總組數為5，則 n=3 , recordCount1=11 , recordCount2=10，分組結果為：11，11，11，10，10。

　　就拿上面的例子來說，總記錄數為6，總組數為4，通過算法得到 n=2 , recordCount1=2 , recordCount2=1，分組結果為：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

　　運行Sql，分組結果如圖：

　　比對算法與Sql Server的分組結果是一致的，說明算法沒錯。:)

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