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本篇內容介紹了“分組求排名rank,row_number,dense_rank的區別是什么”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
相信好多使用Mysql的用戶一定對分組求排名的需求感到發怵.
但是在hive或者oracle來說就能簡單實現.
采用窗口函數:rank() over() / row_number() over() / dense_rank() over()函數就能輕松完成.
我們可以理解為我們先把需要分析的字段select出來,然后通過窗口函數進行分析.
所以窗口函數產生的結果一定是一對一的,即便在窗口中使用分組操作產生相同的值也每行數據都有.
select user_id,user_type,sales, --窗口函數的分析字段 RANK() over (partition by user_type order by sales desc) as rank, ROW_NUMBER() over (partition by user_type order by sales desc) as row_number, DENSE_RANK() over (partition by user_type order by sales desc) as dense_rankfrom order_detail;
根據窗口函數的理解,我們來看上述例子
要分析的字段有 user_type,sales,執行過程對這些字段select出來(可能select不太準確,但是要先取得這些要用于分析的字段)
使用窗口函數進行分析 over() 是窗口函數,over()里面一般要寫partition by 和 order by來對分析的數據進行分組和排序
over() 函數前邊要定義分析策略,比如 rank(), row_number(),dense_rank()都是不同的分析策略.
user_id | user_type | sales | rank | row_number | dense_rank |
---|---|---|---|---|---|
wutong | new | 6 | 1 | 1 | 1 |
qishili | new | 5 | 2 | 2 | 2 |
lilisi | new | 5 | 2 | 3 | 2 |
wanger | new | 3 | 4 | 4 | 3 |
zhangsa | new | 2 | 5 | 5 | 4 |
qibaqiu | new | 1 | 6 | 6 | 5 |
liiu | new | 1 | 6 | 7 | 5 |
liwei | old | 3 | 1 | 1 | 1 |
wangshi | old | 2 | 2 | 2 | 2 |
lisi | old | 1 | 3 | 3 | 3 |
如上述表格,rank() / row_number() / dense_rank() 都是進行排名.
rank()在處理相同排名的時候根據同排名數據數量進行順延排名
dense_rank()在處理相同排名的時候不會順延排名
row_number()如函數名,就是單單是排名后的行數
SELECT rank() OVER (ORDER BY sum(b))FROM tableGROUP BY a;
上面等于于
SELECT sum_b rank() OVER (ORDER BY sum_b)FROM( SELECT SUM(b) AS sum_b FROM table GROUP BY a ) t;
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